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Das iPhone 18 Pro hat 12 GB RAM, genauso viel wie das iPhone 17 Pro. Trotzdem ist es jetzt besser für KI-Aufgaben geeignet. Warum?
Die Antwort liegt nicht in der Kapazität, sondern in der Lesegeschwindigkeit. Beim neuen A20 Pro steigt die Speicherbandbreite, also die Geschwindigkeit, mit der Daten aus dem Speicher gelesen werden, um 50 Prozent gegenüber dem Vorgängerchip. Und die Neural Engine, die die KI-Berechnungen übernimmt, wächst von 16 auf 32 Kerne.
Warum zählt die Speicherbandbreite bei KI so sehr? KI-Modelle auf dem Gerät verbringen die meiste Zeit damit, immer wieder Werte aus dem Speicher zu lesen. Wie schnell sie laufen, entscheidet deshalb mehr die Lesegeschwindigkeit als die Kapazität. Aus demselben Grund bekommt HBM, der Speicher in KI-Servern, so viel Aufmerksamkeit. Ob im Handy oder im Server: Die KI-Leistung hängt mehr von der Lesegeschwindigkeit ab als von der Kapazität.
Wie groß der Gewinn in der Praxis wirklich ist, zeigen aber erst die Tests. Und das alles gilt für KI, die auf dem Handy selbst läuft, nicht für Dienste wie ChatGPT oder Gemini, die auf externen Servern arbeiten.
Alle Funktionen des iPhone 18 Pro und was sich gegenüber dem Vorgänger geändert hat, zeigen die ausführlichen Videos.
iPhone 18 Pro RAM: die wichtigsten Zahlen
- RAM 12 GB (wie beim iPhone 17 Pro)
- Speicherbandbreite +50 Prozent (A20 Pro)
- Neural Engine von 16 auf 32 Kerne
💡 FAQ
Q1. Sind die 12 GB eine offizielle Angabe?
Nein. Apple führt den RAM nicht im Datenblatt auf. Die 12 GB wurden über Entwicklerwerkzeuge bestätigt und entsprechen dem Vorgänger.
Q2. Wie ist die Speicherbandbreite um 50 Prozent gestiegen?
Bisher stapelten Smartphone-Chips den Speicher auf dem Prozessor. Beim A20 Pro sitzt der Speicher stattdessen neben dem Prozessor. Das verkürzt den Weg zwischen beiden und öffnet einen Weg, über den Wärme entweichen kann. Die Speicherbandbreite liegt 50 Prozent über der des A19 Pro.
Q3. Ist der Gewinn in der Praxis schon bestätigt?
Stand Oktober 2026, zum Zeitpunkt dieses Beitrags, nicht. Kein Medium hat bisher eigene Messungen veröffentlicht. Die einzigen Zahlen sind Einträge in der Geekbench-6-Datenbank (Single-Core 4.719, Multi-Core 12.677), und die sind nicht geprüft. Das endgültige Urteil müssen die Tests liefern.
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