Blick ins Heft c’t 05/2025: Das DSL-Ende naht

DSL hat ausgedient, der Glasfaserausbau soll bis 2030 über die Bühne gehen. c't liefert die wichtigsten Tipps rund um Tarife und heimische Infrastruktur.

20.02.2025, 08:00 Uhr

Lesezeit: 8 Min.

c't Magazin

Von

Andrea Trinkwalder

Blick ins Heft c’t 05/2025: Das DSL-Ende naht

Hallo aus Hannover,

spätestens 2030 will die EU den Übergang zu Glasfaser-Internet abgeschlossen haben, DSL ist dann Geschichte. Doch bis in Deutschland wirklich jede Milchkanne angebunden ist, wird es wohl länger dauern. Dabei brüstet sich die Telekom damit, knapp die Hälfte der Haushalte mit der schnellen Datenleitung „versorgt“ zu haben – ein dehnbarer Begriff. In vielen Fällen bedeutet er, dass die begehrte Faser am Haus vorbeiführt (Homes Passed) und nicht hinein. Die Betroffenen dürften sich damit ähnlich gut versorgt fühlen wie der berühmte Esel mit der Karotte vor der Nase. Tatsächlich angeschlossen (Homes connected), also bereits aktiviert oder sofort aktivierbar, sind nur etwa ein Viertel.

In Bad Salzungen oder Wiesbaden hat die Zukunft schon begonnen. Dort wurden in Pilotprojekten der Branche die ersten Anschlussgebiete komplett von DSL auf Glasfaser umgestellt – und die Kunden mit Zwang (Bad Salzungen) beziehungsweise sanftem Druck (Wiesbaden) zum Umstieg bewegt. Insgesamt gestaltet sich die flächendeckende Umstellung schwierig, es ist ein technisches Mammutprojekt.

Doch unabhängig davon, ob Ihre Glasfaser im Keller, in Sichtweite oder noch in weiter Ferne liegt: Es wird allmählich Zeit, sich mit dem Thema zu beschäftigen, rät mein Kollege Urs Mannsmann. Kunden mit Kupferkabel sollten jede sich bietende Gelegenheit nutzen, an einen Glasfaseranschluss zu gelangen. Denn wer zu lange zögert, steht irgendwann als einziger mit einem veralteten DSL-Anschluss da. Doch eines ist sicher: Der wird irgendwann abgeschaltet, weil die Anbieter nicht verpflichtet sind, die teure Infrastruktur für immer weniger Kunden am Laufen zu halten.

Wir geben einen Überblick über die Tarifstrukturen der verschiedenen Anbieter und Breitband-Alternativen via TV-Kabel, Satellit oder Mobilfunk. Außerdem hat mein Kollege Jörg Wirtgen jede Menge Tipps rund um die konkrete Infrastruktur und Nutzung zusammengetragen: vom Router, LAN und WLAN über Telefonie bis hin zum TV-Empfang.

Auch das noch!

Offene KI-Modelle gibt es mittlerweile wie die Lamas im Zoo und trotzdem hat es eines geschafft, die Tech-Szene in ihren Grundfesten zu erschüttern: Das Open-Weights-Modell DeepSeek tauchte vermeintlich überraschend aus den Untiefen der chinesischen KI-Szene auf und versenkte den Börsenwert von Nvidia ebendort. 500 Milliarden US-Dollar verlor der unangefochtene Hersteller von High-End-KI-Beschleunigern binnen kurzer Zeit, weil das Large Language Model von DeepSeek neue Maßstäbe bei den nicht-kommerziellen KIs setzte: Ersten Benchmark-Ergebnissen zufolge soll es in der Königsdisziplin des Schlussfolgerns und Begründens ebenbürtig zu OpenAIs o1 sein – und dies nicht nur mit effizienterem Training, sondern auch ohne die raren, exportbeschränkten H100-Grafikkarten erreicht haben.

Dass Nvidia-Anleger deswegen gleich in Scharen das vermeintlich sinkende Schiff verlassen, mutet übertrieben an. Aber es zeigt, wie nervös die Investoren sind, die seit Jahren Milliarden in Start-ups und vollmundige Versprechen pumpen und nur selten ein funktionierendes Geschäftsmodell zurückbekommen. Nvidia als Hardware-Lieferant war bislang der große, solide Profiteur im Wettlauf um die Entwicklung generativer KIs und der Vision von einer allgemeinen künstlichen Intelligenz.

DeepSeek ist natürlich weder ein Billigprodukt noch kommt es aus dem Nichts. Hinter dem großen Grundlagenmodell V3 und dem daraus hervorgegangenen Reasoning-Ableger R1 steckt jahrelange Entwicklungszeit, finanziert von einem milliardenschweren Fonds mit eigenem Rechenzentrum und klugen sowie sehr gut bezahlten Experten. Zwar stellen die Entwickler sogar die leistungsfähigste Variante zum kostenlosen Download, aber die betreibt man auch nicht mal eben schnell auf dem heimischen Notebook, sondern eher auf einem 300.000 US-Dollar teuren Cluster mit 8 Nvidia-H200-Grafikkarten. Dennoch: Es ist ein Meilenstein, denn auf diesem Modell und den dafür entwickelten ressourcensparenden (Trainings-)methoden können andere aufbauen – auch die vermeintlich abgehängten Europäer.

Und letztlich hat mein Kollege Jan-Keno DeepSeek auch auf relativ günstiger Hardware zum Laufen gebracht: einem AMD-Epyc-Server mit 1,5 TByte RAM.

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Das MSI-Notebook Prestige 16 AI Evo gehört zu den ersten mit Intel Core Ultra 200H (Arrow Lake). Das Topmodell Core Ultra 9 285H liefert viel Rechenleistung, taugt aber nicht für Microsofts KI-Label Copilot+.

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PS aus der Redaktion

Als ich vor einigen Jahren auf Skitourenguru stieß, war ich restlos begeistert. Die Web-App des Schweizer Softwareentwicklers Günter Schmudlach wertet so ziemlich alle Daten aus, die man für eine fundierte Tourenplanung in der winterlichen Bergwelt braucht: aktuellen Lawinenlagebericht und Schneehöhen, kombiniert mit Geländekarten, GPS-Tracks und diversen zusätzlichen Eckdaten der alpinen Skirouten. Erst am Wochnende haben wir mithilfe des Guru wieder eine herrliche Genusstour gefunden, die garantiert im Schnee startet und aufgrund der aktuellen Daten mit geringem Risiko machbar sein sollte.

Outdoor-Apps sind oft eine heikle Sache, weil sie dazu verleiten, mal eben schnell einen Track fürs Wochenende herauszusuchen und blind dem GPS-Signal hinterherzurennen. Der Skitourenguru ist das genaue Gegenteil. Er fördert das verantwortungsvolle Planen, indem er das Augenmerk auf Touren mit geringem Risiko lenkt – und liefert umfassende Informationen, um die Lage selbst einschätzen zu können. Außerdem verdeutlicht er klar die Grenzen seiner Datenkunst, sodass jedem Nutzer bewusst ist, dass er das abschließende Urteil über das tatsächliche Risiko immer vor Ort fällen muss.

Selbst das zunächst skeptische Schnee- und Lawinenforschungsinstitut in Davos unterstützte das Projekt schließlich, 2017 hat man gemeinsam ein Gefahrenkarte für Skitourengänger entwickelt. Der Schweizer Alpenclub empfiehlt die App ebenfalls, und Schmudlach trieb das Projekt unermüdlich voran, indem er Experten unterschiedlicher Disziplinen mit ins Boot holte, unter anderem den Machine-Learning-Spezialisten Ulrich Reincke von SAS. Mittlerweile deckt seine Karte einen Großteil des Alpenraums ab, von Frankreich über Italien und die Schweiz bis nach Österreich.