Edge AI bietet zahlreiche Vorteile für Konsumentinnen, Konsumenten und Unternehmen, da die KI-Algorithmen in diesem Fall lokal auf Computern anstatt in der Cloud laufen. Das Ergebnis? Besser verfügbare Apps, Personalisierung, Datenschutz und Sicherheit.
Seit vielen Jahren werden weltweit fokussierte KI-Anwendungen wie Chatbots und Texterkennung genutzt. Dann kam die generative KI (GenAI) und ihr Aushängeschild ChatGPT. Sie läutete eine neue Ära der Datenverarbeitung ein und verbreitete KI auf breiter Basis. Aufgrund des Disruptionspotenzials dieser universal einsetzbaren Technologie steht KI inzwischen ganz oben auf der Prioritätenliste der Unternehmen in sämtlichen Wirtschaftszweigen.
GenAI wurde bisher weitgehend durch Cloud Computing vorangetrieben. Der Grund dafür: Daten und Rechenleistung sind zwei Schlüsselelemente der Technologie. KI-Modelle wie Large Language Models werden mithilfe enormer Datenmengen trainiert, im Normalfall in Rechenzentren, da der Trainingsprozess äusserst rechen- und energieintensiv ist.
Edge-Computing hingegen führt KI-Algorithmen lokal aus. Der Begriff "Edge" bedeutet in diesem Zusammenhang auf einem Hardwaregerät und nicht in einem zentralisierten Rechenzentrum. Die Weiterverbreitung vom Cloud- zum Edge-Computing ist wichtig, um KI überall verfügbar zu machen, d. h. auf Smartphones, PCs, Laptops, Wearables, Drohnen, Fahrzeugen und im Zusammenhang mit Technologien wie Augmented/Virtual Reality (AR/VR) oder dem Internet der Dinge (IoT).
Cloud AI und Edge AI sind keine Entweder-Oder-Optionen. Heute wird beispielsweise eine Anfrage an ChatGPT in einem Cloud-Rechenzentrum verarbeitet und nicht lokal auf dem PC oder Smartphone. Das ist für viele KI-Anwendungen heute sinnvoll und wird es auch in Zukunft sein. Wir gehen allerdings davon aus, dass sich KI zu einer hybriden Technologie entwickelt, d. h. Cloud AI und Edge AI werden nebeneinander existieren. So werden einige grosse KI-Modelle auch in Zukunft auf die Rechenleistung von teuren Supercomputern angewiesen sein. Ein einschränkender Faktor im Hinblick auf Edge AI ist beispielsweise die Akkuleistung von Smartphones.
Damit KI jedoch den Konsumentinnen und Konsumenten und der Unternehmensproduktivität in sämtlichen Bereichen zugutekommt, muss ein Teil der Datenverarbeitung an den Rand der Netzwerke verlagert werden. In diesem Fall werden die KI-Algorithmen lokal und direkt auf dem Gerät (z.B. Smartphone, PC) des Nutzers oder der Nutzerin ausgeführt.
Edge AI bietet Vorteile wie Datenschutz, Sicherheit und Personalisierung.
Da virtuelle Assistentinnen und Assistenten und weitere Apps, die Hardware-Upgrades erfordern, zunehmend in Alltagsgeräte integriert werden, dürfte die Bedeutung von Edge AI zunehmen. Der Einsatz von GenAI auf alltäglichen Endgeräten kann zu erheblichen Verbesserungen der Funktionalität und des Nutzererlebnisses führen und Konsumentinnen und Konsumenten dazu bewegen, ihre Smartphones und PCs aufzurüsten, was sich wiederum positiv auf die Hersteller dieser Endgeräte auswirkt.
Aber Vorsicht: Bei KI handelt es sich um einen längerfristigen Trend und die Verbreitung der Technologie wird einige Zeit in Anspruch nehmen. Wir gehen davon aus, dass die Entwicklung von Edge AI vor allem Halbleiterunternehmen zugutekommen wird, da sie die Rechenleistung bereitstellen und auch von Cloud AI profitieren. Die grossen Technologieunternehmen mit ihren riesigen Datenschätzen dürften ebenfalls profitieren, ebenso die Hersteller von elektronischen Geräten und Fahrzeugen.
Cloud Computing und Cloud AI werden aufgrund der ständig steigenden Rechenleistung, die für das Training und die Nutzung von KI-Modellen benötigt wird, weiterhin wichtig bleiben. Allerdings stellt Edge AI sowohl eine Ergänzung als auch eine Notwendigkeit dar, um KI im Mainstream ankommen zu lassen.
Edge AI bietet Vorteile, die für Konsumentinnen, Konsumenten und Unternehmen in vielerlei Hinsicht spürbar sind, alIen voran Datenschutz, Sicherheit und Personalisierung. Da die Daten nicht in die Cloud übermittelt, sondern auf dem Gerät des Besitzers verarbeitet werden, haben letztere mehr Kontrolle über ihre Daten. Daher kann Edge AI die Hürden für den Einsatz von KI mit sensiblen und personenbezogenen Daten senken.
Mehr Privatsphäre und Datensicherheit ermöglichen eine bessere Nutzung personenbezogener Daten. Durch die Anpassung an die lokale Umgebung und die Präferenzen der Nutzer kann Edge AI das Nutzererlebnis verbessern, z.B. durch neue Funktionen auf Smartphones und IoT-Geräten.
KI könnte für autonomes Fahren, Drohnen und Flugzeuge erfolgskritisch sein.
Edge AI hat auch einige praktische Lösungen für Probleme zu bieten, die den Einsatz von Cloud AI unter gewissen Umständen erschweren. Die Kosten sind eines dieser Probleme. Der Bau, die Ausstattung und der Betrieb von Rechenzentren erfordern bereits beträchtliche Summen. Rechenzentren bieten zwar eine unübertroffene Rechenleistung, allerdings sind die Kosten pro Abfrage in der Regel höher als bei Abfragen, die am Rande des Netzwerks (Edge) verarbeitet werden.
KI-Server verbrauchen auch wesentlich mehr Energie als traditionelle Server; Rechenzentren sind daher Energiefresser, die Stromnetze vielerorts an ihre Grenzen bringen. Edge AI kann hier Abhilfe schaffen, indem der Stromverbrauch dorthin verteilt wird, wo die Geräte genutzt werden.
Die Datenverarbeitungszeit auf einem Endgerät kann verkürzt werden, indem die Zeit für die Übertragung der Daten vom Gerät in die Cloud und zurück vermieden wird. Gewisse Anwendungen, wie zum Beispiel das autonome Fahren sind darauf angewiesen, dass die Verarbeitungszeit und die Verzögerungen (Latenz) so kurz wie möglich ausfallen. Bei solchen Anwendungen muss die Datenverarbeitung in Echtzeit erfolgen und die Latenzzeit minimiert werden - beim Einsatz von Cloud AI ein Ding der Unmöglichkeit.
Last but not least sind die Nutzerinnen und Nutzer von Edge AI-Applikationen nicht auf eine stabile Internetverbindung angewiesen. Dies dürfte einer breiteren Einführung von KI förderlich sein - und ist erfolgskritisch für autonomes Fahren, Drohnen und Flugzeuge sowie U-Bahnnetze.
GenAI und insbesondere Edge AI-Anwendungen haben das Potenzial, die Art und Weise, wie wir mit Smartphones, PCs und anderen Geräten interagieren, grundlegend zu verändern. Heute rufen wir meist vorproduzierte Informationen ab. In Zukunft werden wir vermehrt in menschlicher Sprache interagieren und KI wird uns in Echtzeit passende, personalisierte Antworten generieren.
Mit der lokal in das Gerät eingebetteten KI wird das Endgerät zu einem Tool, das immer intelligenter wird, von seinen Nutzerinnen und Nutzern lernt und mit der Zeit immer personalisierter wird, wodurch der Weg für mehr Produktivität, Kreativität und Effizienz sowohl für Verbraucher als auch für Unternehmen geebnet wird. Wenn sich diese Vorteile von Edge-KI wirklich umsetzen lassen, könnten Unternehmen von einem Upgrade-Zyklus der Geräte, Premium-Preisen und neuen Einnahmequellen (z.B. neue Apps) profitieren.
Die LGT Experten analysieren laufend die globale Markt- und Wirtschaftsentwicklung. Mit unseren Research-Publikationen zu den internationalen Finanzmärkten, Branchen und Unternehmen treffen Sie fundierte Anlageentscheide.
