NotebookLM ist Geschichte — Willkommen Gemini Notebook
Google hat den Namen NotebookLM offiziell eingestellt und sein beliebtes KI-gestütztes Recherchetool mit Wirkung zum 16. Juli 2026 in „Gemini Notebook" umbenannt. Der Schritt passt das Produkt an Googles breitere Gemini-KI-Marke an und bringt bedeutende neue Funktionen mit sich.
**Was hat sich geändert?**
Erstmals als „Project Tailwind" auf der Google I/O 2023 vorgestellt, startete das Tool als NotebookLM – kurz für Notebook Language Model. Der neue Name ist einfacher und markenkonformer.
„Gemini Notebook ist viel benutzerfreundlicher, als 'Language Model' im Namen zu haben", erklärte Google in seiner Ankündigung. Das aktuelle Logo wurde mit dem vertrauten blau-violetten Gemini-Verlauf aktualisiert.
Entscheidend ist, dass Gemini Notebook ein eigenständiges Produkt bleibt, das darauf ausgerichtet ist, „Ihr erstklassiges Recherche-Tool zu sein". Es wird nicht vollständig in die Gemini-App integriert, obwohl Notizbücher jetzt in der Gemini-App zur Chat-Organisation verfügbar sind und bald im KI-Modus der Google-Suche erscheinen werden.
Neue Funktionen: Code-Ausführung und Cloud-Computing
Jedes Notizbuch verfügt nun über einen sicheren Cloud-Computer, der es Nutzern ermöglicht, direkt in ihren Recherche-Sitzungen Code zu schreiben und auszuführen. Google beschreibt dies als Ermöglichung „komplexer Datenanalyse, die in Ihren Quellen verankert ist", mit „völlig neuen Ausgabeformaten und tieferer Analyse".
Diese Funktion wird in den kommenden Wochen für Google AI Pro-Abonnenten im Web eingeführt, nachdem sie letzten Monat im Rahmen des breiteren Gemini 3.5- und Antigravity-Upgrades erstmals für AI Ultra-Nutzer gestartet wurde.
In Zahlen
Google teilte mit, dass Gemini Notebook 30 Millionen Nutzer und über 600.000 Organisationen erreicht hat – ein Zeugnis für das leise, aber starke Wachstum des Produkts seit seiner Einführung im Jahr 2023.
Was es bedeutet
Die Umbenennung ist Teil von Googles breiterer Strategie, seine KI-Angebote unter dem Gemini-Dach zu konsolidieren und ein kohärentes Ökosystem vom Chatbot über das Recherche-Tool bis hin zu Entwickler-APIs zu schaffen. Für die Nutzer bleibt die praktische Erfahrung ähnlich – aber die Hinzufügung der Code-Ausführung verwandelt es von einem Recherche-Assistenten in eine Datenanalyse-Plattform.
