Kürzlich senkte Micron seine Umsatzprognose aufgrund geringer als erwarteter Verkäufe von KI-Computern und -Smartphones, was am Markt Bedenken hinsichtlich des Niedergangs der KI-Branche auslöste. Diese Besorgnis könnte jedoch auf einem Missverständnis über die aktuelle Lage des KI-Marktes beruhen. In diesem Artikel wird der aktuelle KI-Markt analysiert, insbesondere der aktuelle Status der KI-Anwendung auf PCs und Mobiltelefonen, seine Entwicklungsaussichten untersucht und einige Missverständnisse auf dem Markt geklärt.
In den letzten Jahren wurde viel darüber diskutiert, ob sich die Computer- und Mobiltelefonmärkte in einer Rezession befinden. Kürzlich hat der Grafikspeicherchip-Hersteller Micron seine Umsatzprognose für die nächsten Quartale gesenkt, da die Verkäufe von KI-Computern und Smartphones hinter den Erwartungen zurückblieben. Dies hat bei vielen Menschen die Sorge geweckt, dass „KI im Sterben liegt“. Tatsächlich zeigt die KI jedoch keine Anzeichen eines Rückgangs, insbesondere wie die Leistung von Nvidia zeigt.
Viele derzeit auf dem Markt befindliche Laptops und Mobiltelefone, die angeblich über KI-Fähigkeiten verfügen, verfügen nicht über genügend Rechenleistung. Selbst leistungsstarke Gaming-PCs haben Schwierigkeiten, komplexe KI-Programme wie ChatGPT lokal auszuführen, da diese Anwendungen große Datenmengen und Rechenleistung erfordern und nicht einfach auf einem PC ausgeführt werden können. Zwar sind einige alternative Anwendungen verfügbar, diese erreichen jedoch bei weitem nicht die Leistung und Reaktionsfähigkeit der meisten servergesteuerten KI-Programme.
Im KI-Ökosystem haben sich die meisten herausragenden Unternehmen und Tools etabliert. Beispielsweise können Benutzer mit Nvidia RTX-Grafikkarten oft viele moderne NPU-ausgestattete CPUs in der KI-Leistung übertreffen. Der Vergleich zeigt, dass der Leistungsunterschied zwischen Notebooks mit RTX4080 und Intel Core Ultra9185H unter KI-Workloads 700 % bis 800 % erreichen kann. Es ist ersichtlich, dass der Server eine Schlüsselrolle bei der Bereitstellung der KI-Leistung spielt.
Google hat sein KI-Modell Gemini auf die meisten Android-Geräte ausgeweitet und plant, es auf Nest-Lautsprecher zu bringen. Obwohl diese Geräte vier Jahre alt sind, demonstrieren sie immer noch die breite Anwendbarkeit der KI-Technologie. Rückblickend ging man einst davon aus, dass die Grafikkartenleistung Dutzende Milliarden Berechnungen (PFLOPs) erreichen muss, um ein echtes Virtual-Reality-Erlebnis zu erreichen, und aktuelle Grafikkarten haben diesen Standard noch nicht erreicht, was auch die noch bestehenden Herausforderungen widerspiegelt durch die Entwicklung lokaler KI.
Im Entwicklungsprozess von GPU-Herstellern basiert die KI-Programmierung häufig auf parallelem Rechnen, und GPUs sind in dieser Hinsicht überlegen. Daher braucht das zukünftige GPU-Design noch Zeit, und es kann sein, dass erst mit der Einführung der RTX60-Serie signifikante Verbesserungen der KI-Leistung zu verzeichnen sind. Diese Generation von Grafikkarten ermöglicht möglicherweise den Betrieb lokaler großer Modelle (LLMs).
Höhepunkte:
Die KI-Technologie ist nicht tot und die Marktleistung wird durch Missverständnisse beeinträchtigt.
Viele Geräte, die KI bewerben, sind für die Leistung auf Server angewiesen, was die lokale Implementierung komplexer Vorgänge erschwert.
Zukünftige technologische Fortschritte bei GPUs könnten die Entwicklung lokaler KI-Modelle vorantreiben.
Alles in allem hat die KI-Technologie ein enormes Potenzial für die zukünftige Entwicklung und ihre aktuelle Marktleistung spiegelt nicht ihre wahre Stärke wider. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Hardwaretechnologie, insbesondere der Verbesserung der GPU-Leistung, werden lokale KI-Anwendungen neue Entwicklungsmöglichkeiten eröffnen und letztendlich den Lebensstil der Menschen verändern.