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- Der KI-Boom erweckt das Edge Computing zum Leben, das die Datenverarbeitung aus der Cloud verlagert.
- Der Edge-Computing-Boom könnte die Kosten und die Umweltauswirkungen der Nutzung von KI senken.
- Dieser Artikel ist Teil des „5G and Connectivity Playbook“, einer Reihe, die einige der wichtigsten technischen Innovationen unserer Zeit untersucht.
Künstliche Intelligenz treibt uns in die Ära des Edge Computing – zwei Worte, die Sie in den kommenden Monaten und Jahren häufiger hören werden.
Technologiegiganten haben Milliarden von Dollar in die Cloud gesteckt und jahrelang versucht, Kunden dazu zu bringen, Daten auf Remote-Server zu verschieben. Jetzt weiten sie sich auf Edge Computing aus, was bedeutet, dass ein größerer Teil der Berechnung näher an den Benutzer (den „Rand“ des Netzwerks) verlagert wird.
Ganz gleich, ob es sich um Ihr Smartphone, ein autonomes Auto oder ein Sicherheitsgerät in Ihrem Zuhause handelt: Edge Computing bedeutet, dass ein größerer Teil der schweren Arbeit auf oder in der Nähe des Geräts stattfindet. Diese Änderung könnte zu einer geringeren Latenz, geringeren Energiekosten sowie einer verbesserten Privatsphäre und Sicherheit führen, da weniger sensible Informationen an einen weit entfernten Server übertragen werden.
Das Konzept hinter Edge Computing ist nichts Neues, aber der KI-Goldrausch und die Verbesserungen bei 5G machen es zum perfekten Zeitpunkt für den Durchbruch des Weltraums. Mit 5G können Geräte am Rande miteinander und mit der Cloud kommunizieren. Während 5G einen langsamen und chaotischen Start hatte, könnten sich die jüngsten Fortschritte als Wachstumsschub für Edge Computing erweisen, das einen reibungslosen Betrieb von Datenverbindungen erfordert.
Laut Business Insider hatte Amazon Edge Computing als Milliardengeschäft betrachtet. Die Begeisterung für KI und ihr Potenzial für Edge Computing sorgte auch beim Mobile World Congress, der letzten Monat in Barcelona stattfand, für Diskussionen.
Jim Poole, Vizepräsident für globale Geschäftsentwicklung bei Equinix, sagte auf einem MWC-Panel, dass sich die Entwicklung hin zu Edge Computing zum Teil aufgrund des KI-Booms beschleunigt, der die Verarbeitung von viel mehr Daten erfordert.
„Datengravitation ist eine reale Sache“, sagte Poole. „Irgendwann wird es finanziell und physisch unmöglich, diese Daten wieder an einen anderen Ort zu übertragen.“
Die Latenzvorteile von Edge sind bei Technologien wie selbstfahrenden Autos, die Entscheidungen in Sekundenbruchteilen treffen müssen, von entscheidender Bedeutung. Aus diesem Grund verfügen autonome Fahrzeuge über leistungsstarke Computer, die im Fahrzeug selbst integriert sind. Das Gleiche gilt für medizinische Geräte oder Geräte, die in gefährlichen Produktionsbereichen eingesetzt werden, wo mehr Rechenleistung im laufenden Betrieb erledigt werden muss.
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KI beschleunigt Edge Computing
Die Branche hat bereits einige Vorteile von Edge bei Smartphones gesehen, mit dem Bestreben, bessere Chips und Software zu entwickeln, um mehr KI-Leistung auf Geräte zu ermöglichen. Dies erfordert auch, dass KI-Unternehmen kleinere Sprachmodelle auf den Markt bringen, die auf weniger leistungsstarken Geräten ausgeführt werden können.
Der taiwanesische Chipkonzern MediaTek hatte dieses Jahr eine der eindrucksvollsten Vorführungen auf dem MWC: ein Smartphone-ähnliches Gerät Betrieb eines generativen Image Makers Angetrieben durch ein Stable Diffusion AI-Modell, das Bilder in Echtzeit erstellt und bearbeitet.
Lenovo, das ebenfalls auf der Messe war, macht sich ein großes Unternehmen zunutze Verkauf seiner „Edge AI“-Server an Unternehmen und plant, den Verbrauchern Vorteile zu verschaffen, sagte Tom Butler, Geschäftsführer der Laptop-Produktlinie von Lenovo, gegenüber BI.
„Wenn Sie darüber nachdenken, generative Workloads auf Geräte zu übertragen, ziehe ich zunächst die Faktoren Zeit, Sicherheit und Datenschutz in Betracht, denn ich gehe nicht in die Cloud und dann wieder herunter“, sagte er.
Edge Computing könnte Energie sparen
Die Verlagerung der KI näher an den Benutzer könnte Kostenvorteile für Technologieunternehmen wie OpenAI, Google und Amazon haben, die KI-Modelle mit großem Aufwand auf ihren Servern betreiben.
Edge Computing könnte auch Vorteile für die Umwelt haben. Die Rechenzentren, die KI in der Cloud betreiben, verbrauchen enorme Mengen Wasser und Energie.
Jillian Kaplan, Leiterin für globales 5G bei Dell, sagte während einer MWC-Podiumsdiskussion, dass Edge Computing eine „enorme Energieeinsparung“ sein werde.
„Ich denke, das Thema Nachhaltigkeit ist im Laufe der Jahre gekommen und gegangen“, sagte Kaplan.
„Ich glaube nicht, dass es noch einmal schwanken wird“, fügte sie hinzu. „Ich denke, wo wir sind, muss es im Gedächtnis bleiben, und diese Edge- und KI-Fähigkeiten werden uns dabei helfen, unsere Ausrüstung extrem energieeffizient zu halten, was wir mit den riesigen Datenmengen zu tun haben, die eingehen.“