Die Verlagerung der KI-Inferenzierung von der Cloud zum Edge verbessert die Entscheidungsfindung in Echtzeit, indem die Datenverarbeitung näher an die Datenquellen herangeführt wird. Für Unternehmen bedeutet diese Umstellung eine erhebliche Verringerung der Latenzzeiten und damit eine unmittelbare Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit, da Inhalte nahezu sofort bereitgestellt werden und eine Interaktion in Echtzeit möglich ist. Dieser Artikel befasst sich mit den geschäftlichen Vorteilen von Edge KI in verschiedenen Branchen und Anwendungen und unterstreicht die Bedeutung der unmittelbaren Datenanalyse für den Geschäftserfolg.
Wie wirkt sich AI Inference at the Edge auf Unternehmen aus?
Der Einsatz von KI-Modellen am Edge bedeutet, dass die Daten während der KI-Inferenz vor Ort oder in der Nähe des Benutzers verarbeitet werden, was eine Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung in unmittelbarer Nähe und in Echtzeit ermöglicht. Die KI-Inferenz ist der Prozess der Anwendung des Wissens eines trainierten Modells auf neue, ungesehene Daten und wird am Edge deutlich effizienter. KI mit geringer Latenz ist für Unternehmen unerlässlich, die auf aktuelle Datenanalysen angewiesen sind, um Entscheidungen zu treffen, das Kundenerlebnis zu verbessern und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
Wie es funktioniert: Edge vs. Cloud
Durch die Edge-Inferenz werden die Verzögerungen beseitigt, die bei dem traditionellen Modell, das der Edge-Inferenz vorausging, für die Übertragung von Informationen an weit entfernte Cloud-Server charakteristisch waren. Dies geschieht durch die Verringerung der physischen Entfernung zwischen dem Gerät, das die KI-Inferenz anfordert, und dem Server, auf dem die Inferenz durchgeführt wird. Dadurch können die Anwendungen fast in Echtzeit auf Änderungen oder Eingaben reagieren.
Vorteile von AI Inference at the Edge
Die Umstellung auf Edge-KI bietet für Unternehmen aller Branchen erhebliche Vorteile. (Im nächsten Abschnitt werden wir uns mit den branchenspezifischen Vorteilen und Anwendungsfällen befassen.)
Datenverarbeitung in Echtzeit
Edge KI revolutioniert Geschäftsabläufe, indem Daten nahezu sofort an ihrem Entstehungsort oder in dessen Nähe verarbeitet werden. Dies ist entscheidend für Branchen, in denen Zeit eine wesentliche Rolle spielt, wie Gaming, Gesundheitswesen und Unterhaltung. Diese Technologie verkürzt die Zeitspanne zwischen Datenerfassung und -analyse drastisch, liefert sofort verwertbare Informationen und ermöglicht es Unternehmen, Einblicke in Echtzeit zu gewinnen, rasche Entscheidungen zu treffen und Abläufe zu optimieren.
Bandbreiteneffizienz
Durch die lokale Verarbeitung von Daten minimiert die Edge KI die Datenmenge, die über Netzwerke übertragen werden muss. Durch diese Verringerung der Datenübertragung werden Netzüberlastungen gemindert und die Systemleistung verbessert, was für Umgebungen mit hohem Datenverkehr von entscheidender Bedeutung ist.
Für Unternehmen bedeutet dies, dass der Betrieb auch in Spitzenzeiten unterbrechungsfrei und reaktionsschnell bleibt, ohne dass kostspielige Netzaufrüstungen erforderlich sind. Dies führt direkt zu greifbaren finanziellen Einsparungen in Kombination mit einer zuverlässigeren Servicebereitstellung für die Kunden – ein Win-Win-Szenario durch Inference at the Edge.
Reduzierte Kosten
Edge KI hilft Unternehmen, den Bedarf an häufigen Datentransfers zu Cloud-Diensten zu minimieren, was den Bedarf an Bandbreite, Infrastruktur und Speicherplatz für ein umfangreiches Datenmanagement erheblich senkt. Dadurch wird der gesamte Datenverarbeitungsprozess kosteneffizienter.
Erreichbarkeit und Verlässlichkeit
Das Design von Edge KI ermöglicht den Betrieb auch ohne ständigen Internetzugang, indem KI-Anwendungen auf lokalen Geräten bereitgestellt werden, ohne dass eine Verbindung zu entfernten Servern erforderlich ist. Dies gewährleistet eine stabile Leistung und Zuverlässigkeit, so dass Unternehmen unabhängig von geografischen oder infrastrukturellen Beschränkungen hohe Servicestandards und betriebliche Kontinuität aufrechterhalten können.
Verbesserter Datenschutz und Sicherheit
Trotz der intensiven Nutzung und des Teilens von Erlebnissen auf Plattformen wie TikTok und X sind die Nutzer heutzutage zunehmend datenschutzbewusst. Dafür gibt es gute Gründe, denn die Zahl der Datenschutzverletzungen nimmt zu. Sie kosten Unternehmen aller Größenordnungen Millionen und gefährden die Daten von Einzelpersonen. Beispielsweise führte der weithin bekannte T-Mobile-Datenverstoß im Jahr 2022 zu einem Unternehmensschaden von 350 Millionen US-Dollar. Unternehmen, die KI-gestützte Funktionen anbieten, haben ein starkes Interesse an der Teilhabe der Nutzer und versprechen ihnen in der Regel die Kontrolle über die Nutzung der Modelle, die Wahrung des Datenschutzes und das Eigentum an den Inhalten. Die Verlagerung von KI-Daten an den Edge kann zu solchen Datenschutzbemühungen beitragen.
Die lokale Datenverarbeitung von Edge KI bedeutet, dass die Datenanalyse direkt auf dem Gerät erfolgen kann, auf dem die Daten gesammelt werden, und nicht an entfernte Server gesendet werden muss. Diese Nähe verringert das Risiko des Abfangens von Daten oder des unbefugten Zugriffs erheblich, da weniger Daten über die Netze übertragen werden.
Die lokale Verarbeitung von Daten – entweder auf einzelnen Geräten oder auf einem nahegelegenen Server – erleichtert die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und Sicherheitsprotokollen wie der DSGVO. Solche Vorschriften verlangen, dass sensible Daten innerhalb bestimmter Regionen aufbewahrt werden. Edge KI erreicht dieses hohe Maß an Compliance, indem es Unternehmen ermöglicht, Daten in derselben Region oder demselben Land zu verarbeiten, in dem sie erzeugt wurden.
So könnte beispielsweise ein weltweit tätiges KI-Unternehmen die Daten eines französischen Nutzers von einem französischen KI-Server verarbeiten lassen und die Daten eines kalifornischen Nutzers von einem Server in Kalifornien. Auf diese Weise würde die Datenverarbeitung der beiden Nutzer automatisch den jeweiligen lokalen Gesetzen entsprechen: Die des französischen Nutzers würde gemäß dem europäischen Standard DSGVO erfolgen, und die des kalifornischen Nutzers gemäß CCPA und CPRA.
Wie Edge KI die Anforderungen der Industrie an eine Datenverarbeitung mit niedriger Latenzzeit erfüllt
Während Edge KI in allen Branchen erhebliche Vorteile bietet, ist ihre Einführung in einigen Anwendungsfällen kritischer als in anderen, insbesondere in solchen, die Geschwindigkeit und Effizienz erfordern, um einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen und zu halten. Schauen wir uns einige Branchen an, in denen Inference at the Edge besonders wichtig ist.
Unterhaltung
In der Unterhaltungsbranche ermöglicht die KI den Anbietern, den Nutzern hochgradig personalisierte Inhalte und interaktive Funktionen direkt anzubieten. Es bietet erheblichen Mehrwert in Form von Live-Sport-Updates, kontextbezogenen Spielerinformationen, interaktiven Filmfunktionen, Echtzeitanalysen von Benutzerpräferenzen und maßgeschneiderten Empfehlungen, indem es die Bandbreitennutzung optimiert und die Verzögerungszeiten eliminiert, die mit der Nutzung entfernter Server verbunden sind. Diese Funktionen fördern eine stärkere Einbindung der Zuschauer und ein intensiveres und angenehmeres Unterhaltungserlebnis.
GenAI
Stellen Sie sich ein Unternehmen vor, das personalisierte Inhalte revolutioniert, indem es den Nutzern ermöglicht, mit Hilfe künstlicher Intelligenz schöne, individuell gestaltete Bilder zu erstellen, in die persönliche Elemente wie Fotos, die sie von sich selbst, von Produkten, Haustieren oder anderen persönlichen Gegenständen integriert werden können. Anwendungen wie diese gibt es bereits.
Die Nutzer von heute erwarten bei ihren digitalen Interaktionen sofortige Antworten. Um seine Nutzer zu binden und zu begeistern, muss ein solches Unternehmen Wege finden, die Erwartungen seiner Nutzer zu erfüllen, sonst riskiert es, sie an die Konkurrenz zu verlieren.
Die lokale Verarbeitung dieser unterhaltungsrelevanten Daten zur Bilderzeugung erhöht die Sicherheit, da sensible Informationen nicht über das Internet zu weit entfernten Servern übertragen werden müssen. Durch die Verarbeitung von Benutzeranfragen direkt auf den Geräten oder nahegelegenen Servern kann die Edge-KI zudem Verzögerungen bei der Bilderzeugung minimieren, was die Anpassung von Bildern beschleunigt und eine Interaktion mit der Anwendung in Echtzeit ermöglicht. Das Ergebnis: eine tiefere, zufriedenstellendere Verbindung zwischen den Nutzern und der Technologie.
Fertigung
In der Fertigung modernisiert die KI die vorausschauende Wartung und Qualitätskontrolle, indem sie intelligente Verarbeitungsfunktionen direkt in die Fabrikhalle bringt. Dies ermöglicht eine Echtzeit-Überwachung von Maschinen und Anlagen, wobei die fortschrittliche maschinelle Bildverarbeitung und die kontinuierliche und detaillierte Analyse von Vibrations-, Temperatur- und akustischen Daten von Maschinen zur Erkennung von Qualitätsabweichungen genutzt werden. Die praktische Auswirkung ist eine Verringerung der Defekte und eine Reduzierung der Ausfallzeiten durch vorausschauende Wartung. Inference at the Edge ermöglicht die dafür erforderliche Echtzeit-Reaktion.
Große Unternehmen haben bereits KI auf diese Weise eingesetzt. So werden beispielsweise die chemischen Mischtanks von Procter & Gamble von KI-Lösungen überwacht, die die Abteilungsleiter sofort über Qualitätsabweichungen benachrichtigen und so verhindern, dass fehlerhafte Produkte die Fertigungsstraße weiter durchlaufen. In ähnlicher Weise setzt BMW eine Kombination aus Edge-Computing und KI ein, um einen Echtzeit-Überblick über seine Montagelinien zu erhalten und so die Effizienz und Sicherheit seiner Fertigungsprozesse zu gewährleisten.
Fertigungsanwendungen für Inference at the Edge der Wertschöpfungskette senken die Betriebskosten erheblich, indem sie die Wartung der Anlagen und die Qualitätskontrolle optimieren. Die Fähigkeit der Technologie, Daten vor Ort oder in der Nähe zu verarbeiten, verwandelt die herkömmliche Fertigung in einen hochflexiblen, kosteneffizienten und zuverlässigen Betrieb und setzt weltweit neue Maßstäbe für die Branche.
Gesundheitswesen
Im Gesundheitswesen geht die KI-Inference at the Edge auf wesentliche Bedenken wie Datenschutz und Sicherheit ein, indem sie strenge Datenverschlüsselungs- und Anonymisierungstechniken verwendet und so sicherstellt, dass Patientendaten vertraulich bleiben. Die Kompatibilität von Edge KI mit bestehenden IT-Systemen im Gesundheitswesen, die durch interoperable Standards und APIs erreicht wird, ermöglicht eine nahtlose Integration in bestehende Infrastrukturen. Insgesamt verbessert Edge KI die Gesundheitsversorgung, indem es sofortige, fundierte medizinische Entscheidungen auf der Grundlage von Echtzeitdaten ermöglicht.
Gcore hat sich mit einem Gesundheitsdienstleister zusammengeschlossen, der sensible medizinische Daten verarbeiten muss, um eine KI-basierte Zweitmeinung zu erhalten, insbesondere bei onkologischen Fällen. Aufgrund des Patientengeheimnisses konnten die Daten das Land nicht verlassen. Daher war die beste Option des Gesundheitsdienstleisters, um die Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten und gleichzeitig eine hohe Leistung beizubehalten, die Implementierung einer Edge-Lösung, die mit ihrem internen System und dem KI-Modell verbunden ist. Mit mehr als 180 strategischen Standorten weltweit und der bewährten Einhaltung der DSGVO- und ISO 27001-Standards konnten wir dem Gesundheitsdienstleister den benötigten KI-Vorteil bieten.
Das Ergebnis:
- Echtzeitverarbeitung und reduzierte Latenzzeit: Für den Gesundheitsdienstleister zählt jede Sekunde, insbesondere bei kritischen onkologischen Fällen. Durch die Bereitstellung eines großen Modells am Edge, in der Nähe des Hauptsitzes des Krankenhauses, ermöglichten wir schnelle Einblicke und Reaktionen.
- Verbesserte Sicherheit und Datenschutz: Die Wahrung der Integrität und Vertraulichkeit von Patientendaten war in diesem Fall nicht verhandelbar. Durch die lokale Verarbeitung der Daten konnten wir die Einhaltung strenger Datenschutzstandards wie die DSGVO sicherstellen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.
- Effizienz und Kostenreduzierung: Wir haben die Bandbreitennutzung minimiert, indem wir die Notwendigkeit ständiger Datenübertragungen zu entfernten Servern reduziert haben, was für einen schnellen und zuverlässigen Datenumschlag entscheidend ist, und gleichzeitig die damit verbundenen Kosten gesenkt.
Einzelhandel
Im Einzelhandel sorgt KI für ein präzises Bestandsmanagement und personalisiert das Kundenerlebnis in einer Vielzahl von Bereichen. Durch die Echtzeitanalyse von Daten aus Sensoren und Kameras sagt Edge KI den Nachschubbedarf genau voraus und stellt sicher, dass die Regale immer mit den richtigen Produkten gefüllt sind. Diese Technologie unterstützt auch intelligente Kassensysteme, die den Einkaufsprozess rationalisieren, indem sie das manuelle Scannen überflüssig machen und so die Wartezeiten verkürzen und die Kundenzufriedenheit erhöhen. Handels-Chatbots und KI-Kundenservice bieten diese Vorteile im E-Commerce.
Inference am Edge ermöglicht den Einsatz von Computer Vision, um Kundenverhalten und -präferenzen in Echtzeit zu verstehen. So können Händler ihre Ladengestaltung und Produktplatzierungen effektiv optimieren. Diese Erkenntnisse tragen dazu bei, eine Einkaufsumgebung zu schaffen, die zu Käufen anregt und die Kundenreise insgesamt verbessert. Händler, die KI nutzen, können sich dynamisch an Verbrauchertrends und -nachfragen anpassen und so flexibler und reaktionsschneller agieren.
Fazit
KI Inferencing at the Edge bietet Unternehmen verschiedener Branchen die Möglichkeit, Daten in Echtzeit und direkt an der Quelle zu verarbeiten. Diese Fähigkeit reduziert die Latenzzeit und verbessert gleichzeitig die betriebliche Effizienz, die Sicherheit und die Kundenzufriedenheit, so dass Unternehmen einen neuen Standard bei der Nutzung von Technologie setzen können, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.
Gcore steht an der Spitze dieser technologischen Entwicklung und ermöglicht die KI-Inference am Edge eines globalen Netzwerks, das darauf ausgelegt ist, die Latenz zu minimieren und die Leistung zu maximieren. Mit fortschrittlichen L40S GPU-basierten Rechenressourcen und einer umfassenden Liste von Open-Source-Modellen bietet Gcore Edge KI eine robuste, hochmoderne Plattform für den Einsatz großer KI-Modelle.
