Von Eva Feng
Während Apple Intelligence Schreibwerkzeuge, Fotobearbeitungsfunktionen und eine leistungsstarke Siri auf den Markt bringt, läuft der wichtigste Aspekt des neuen „persönlichen Intelligenzsystems“ des Unternehmens hinter den Kulissen ab. Jetzt hat Apple, ohne den Begriff tatsächlich zu verwenden, die verbraucherfreundlichste Implementierung von Edge AI geliefert, die wir bisher gesehen haben. Und es ist ein großartiges Modell, das jedes Unternehmen für seine Edge-KI-Strategie in Betracht ziehen kann.
Die einfache Erklärung ist, dass auf jedem iPhone, iPad und Mac lokal ein KI-Modell ausgeführt wird. Für intensivere KI-Aufgaben wechselt es in einen Modus, den Apple „Private Cloud Compute“ nennt, der nur die relevanten Daten zur Verarbeitung an eine sichere Cloud-Umgebung sendet und die Ergebnisse dann an das Gerät zurückgibt.
Apples Ansatz ist ein Paradebeispiel für Edge Computing. Durch die Verarbeitung der Daten so nah wie möglich an der Quelle (auf dem Gerät selbst) und den Zugriff auf die Cloud nur bei Bedarf hat Apple das bekannteste Beispiel für die Leistungsfähigkeit und Flexibilität der Edge-Computing-Architektur geliefert. Und es ist besonders nützlich für datenintensive KI-Anwendungsfälle.
Private Cloud Computing: Ein Modell für Edge-KI
Während die KI-Verarbeitung auf dem Gerät technologisch beeindruckend ist (und gut mit Apples Schwerpunkt auf die Privatsphäre der Benutzerdaten übereinstimmt), sollten Unternehmen, die ihre KI-Bemühungen skalieren möchten, dem Private Cloud Compute-System als echtes Beispiel folgen.
Bemerkenswert ist sicherlich das KI-Modell auf dem Gerät, und die Modelle selbst werden sich weiterentwickeln. Aber das wirkliche Beispiel, dem Unternehmen folgen sollten, die KI auf den Edge ausweiten möchten, ist die Beziehung zwischen der Verarbeitung auf dem Gerät und dem Private Cloud Compute-System. Es gibt einen Grund dafür, dass „privat“ das erste Wort im Namen ist – Datenschutz und Sicherheit am Netzwerkrand gehören zu den wichtigsten und schwierigsten Problemen, die für verteilte Unternehmen zu lösen sind. Aus diesem Grund entwickelt unser Unternehmen Edge-Orchestrierungs- und Managementlösungen mit Sicherheit als Ausgangspunkt.
Es lohnt sich hervorzuheben, wie Private Cloud Compute einige wichtige Edge-Computing-Prinzipien widerspiegelt und was Unternehmen aus diesem Ansatz lernen können.
1. Daten nah an der Quelle verarbeiten: Dies reduziert die Verzögerung zwischen Datenerfassung und Aktion. Teams können Entscheidungen sicher treffen, mit den neuesten Daten ausgestattet sein und die Reaktionszeiten deutlich verbessern.
2. Bei Bedarf in die Cloud erweitern: Manchmal kann die zur Erledigung einer Aufgabe erforderliche Rechenleistung nicht lokal bereitgestellt werden. Insbesondere bei KI benötigen viele Anfragen die Hilfe des großen, komplexen Modells, das in der Cloud verfügbar ist.
3. Datenübertragung minimieren: Senden Sie nur die Daten, die zur Erfüllung der Anfrage des Benutzers erforderlich sind, und löschen Sie sie, wenn Sie fertig sind. Dadurch wird verhindert, dass wertvolle Informationen unnötig gesammelt werden.
4. Stellen Sie die Privatsphäre in den Mittelpunkt: Wenn keine Ende-zu-Ende-Verschlüsselung verfügbar ist, müssen Unternehmen häufig eigene Lösungen entwickeln, um die Sicherheit der Daten zu gewährleisten.
Wir erleben eine dramatische Beschleunigung der Einführung von Edge Computing und KI, da Unternehmen erkennen, dass jedes Unternehmen mit verteilten Betriebsabläufen die Zusammenarbeit dieser beiden Technologien benötigt. Edge Computing ist in allen wichtigen Branchen unverzichtbar geworden – von Automobilherstellern, die ihre Produktionslinien optimieren, bis hin zu Reedereien, die komplexe Logistiknetzwerke orchestrieren. Spitzentechnologie ist für Versorgungsunternehmen und Energieversorger gleichermaßen wichtig, wenn sie ihre Netze modernisieren und erneuerbare Energiequellen in ihren Betrieb integrieren.
Vor diesem Hintergrund freue ich mich, dass die Innovationen von Apple mit Apple Intelligence und Private Cloud Compute nicht nur Fortschritte in der Verbrauchertechnologie sind – sie stellen einen Paradigmenwechsel in der Art und Weise dar, wie wir KI und Datenverarbeitung in großem Maßstab angehen. Indem Apple die Prinzipien des Edge Computing in den Vordergrund rückt, ebnet es sowohl Verbrauchern als auch Unternehmen den Weg, ihre KI-Strategien neu zu überdenken.
Bei der Zukunft der KI geht es nicht nur um leistungsstarke Algorithmen – es geht darum, sichere, effiziente und die Privatsphäre schützende Systeme zu schaffen, die sich an die Anforderungen des modernen Lebens und der Wirtschaft anpassen lassen.
Wie Apple demonstriert, ist die Zukunft ein Hybridmodell, das die besonderen Stärken von Cloud und Edge nutzt, ohne Kompromisse bei der Sicherheit einzugehen.
Eva Feng, eine erfahrene Produktmanagement-Führungskraft, ist derzeit Vizepräsidentin für Produktmanagement bei Zededa. Zuvor hatte sie Führungspositionen bei Twilio, Amazon Web Services, ServiceNow, HPE und mehreren Startups inne. Sie treibt Produktinnovationen voran und erweitert die Marktpräsenz von Zededa, einschließlich der Erschließung neuer Segmente und Branchen und der Bearbeitung von Kundenanwendungsfällen.
Illustration: Dom Guzman
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