Darkbloom: Apple-Macs werden zum KI-Netzwerk – 50% günstiger

Eigen Labs startet Darkbloom, ein dezentrales KI-Netzwerk aus ungenutzten Apple-Silicon-Rechnern. Die Plattform ist günstiger als traditionelle Anbieter.

Die Firma Eigen Labs hat am 28. Mai 2026 den öffentlichen Alphatest von Darkbloom gestartet – einem System, das aus ungenutzten Apple-Silicon-Macs ein privates KI-Inferenznetzwerk formt.

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Günstigere KI durch geteilte Hardware

Darkbloom bündelt die freie Rechenkapazität von Apple-Hardware, um KI-Aufgaben zu bewältigen. Durch die Nutzung des integrierten Speichers und der neuronalen Prozessoreinheiten von Mac-Computern unterstützt die Plattform derzeit Modelle wie Gemma 4 und GPT-OSS.

Der Dienst ist laut technischen Spezifikationen rund 50 Prozent günstiger als traditionelle API-Anbieter. Teilnehmer, die ihre ungenutzte Hardware zur Verfügung stellen, erhalten zwischen 95 und 100 Prozent der erzielten Einnahmen. In der frühen Testphase liegen die Spitzenverdiener bei etwa sechs US-Dollar pro Monat – nach Abzug der Stromkosten bleiben rund 3,50 Dollar. Eigen Labs betont, dass das System ohne tokenbasierte Subventionen auskommt.

Der Trend zur souveränen KI

Der Start von Darkbloom fällt in eine Zeit wachsenden Interesses an datenschutzfreundlicher, dezentraler KI. Bereits am 28. Mai 2026 plädierte Ethereum-Mitbegründer Vitalik Buterin für ein concept namens CROPS-KI – ein Akronym für folgenreiche, wiederherstellbare, offene, private und souveräne KI.

Buterin betonte die Bedeutung hardware-diverser Systeme, die die Abhängigkeit von zentralisierten Cloud-Anbietern verringern. Leistungstests zeigen, dass lokale Modelle zunehmend konkurrenzfähig werden: Eine 2-Bit-quantisierte Version von DeepSeek V4 erreicht auf Apple Silicon rund 35 Tokens pro Sekunde, während es auf AMD-Hardware nur etwa sieben sind.

Auch institutionelle Akteure ziehen nach. Am 27. Mai 2026 kündigte das Argonne National Laboratory einen privaten KI-Inferenzdienst an, der freie Kapazitäten seiner Supercomputer nutzt – darunter den Sophia-Cluster (192 Nvidia A100 GPUs) und den Metis-Cluster (32 SambaNova SN40L). Forscher können damit große Datenmengen sicher analysieren, ohne auf öffentliche Cloud-Infrastruktur angewiesen zu sein.

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Neue Hardware für lokale KI

Die Nachfrage nach lokaler KI treibt auch neue Hardware-Entwicklungen voran. Am 27. Mai 2026 kündigte OWC den Stack AI an, einen Thunderbolt-5-Beschleuniger, der GPU-Speicher per Hochgeschwindigkeits-Flash-Speicher erweitert. Der Start für Windows und Linux ist für das vierte Quartal 2026 geplant, Mac-Unterstützung soll folgen.

Im Verbrauchermarkt brachte Sentimento Technologies am 26. Mai 2026 in Hongkong den MonoClaw auf den Markt. Der lokale KI-Assistent läuft auf Mac-mini-M4-Hardware oder höher, bietet über 160 vorkonfigurierte Fähigkeiten und arbeitet ohne Abonnement – ein klares Bekenntnis zur Datensouveränität. Ebenfalls am 27. Mai 2026 eröffnete AMD die Vorbestellung für seine Ryzen-AI-Halo-Mini-Desktops, die sich an Entwickler lokaler, sicherer KI-Workloads richten.

Ausblick: WWDC und die Zukunft der lokalen KI

Apple dürfte die lokale KI zum zentralen Thema seiner kommenden WWDC 2026 machen. Branchenberichte vom 28. Mai 2026 deuten darauf hin, dass der Konzern seine 15-jährige Erfahrung mit eigener Silizium-Entwicklung nutzt, um die lokale Verarbeitung zu priorisieren. Die Strategie soll das Training kleinerer Versionen des Gemini-Modells für die lokale Ausführung umfassen – möglicherweise verbunden mit einer Übernahme von Liquid AI.

Um die Integration privater Server in größere KI-Ökosysteme zu erleichtern, veröffentlichte OpenAI am 27. Mai 2026 die Secure MCP Tunnels. Diese Technologie erlaubt privaten MCP-Servern (Model Context Protocol) die Verbindung mit ChatGPT und anderen APIs über ausgehende HTTPS-Verbindungen – ohne komplexe Firewall-Anpassungen.

Dass lokale KI selbst auf betagter Hardware möglich ist, bewiesen Forscher am 26. Mai 2026: Sie ließen ein kleines KI-Modell auf einem iMac von 1999 laufen – ohne Internet- oder Cloud-Anbindung. Ein Beleg für den Trend zu immer effizienteren und kompakteren KI-Architekturen.