KI-News & Trends

Der Technologie-Konzern Microsoft plant, bis Ende 2025 mehr als drei Milliarden Euro in künstliche Intelligenz und Cloud Computing in Deutschland zu investieren, hauptsächlich in Nordrhein-Westfalen und Hessen. Die größte Investition von Microsoft in Deutschland zielt darauf ab, die Rechenzentrumskapazitäten auszubauen, Weiterbildungsprogramme für KI anzubieten und die digitale Transformation voranzutreiben.
Das Weltwirtschaftsforum in Davos war Veranstaltungsort für bedeutende Diskussionen über künstliche Intelligenz, an denen sowohl Technologieführer als auch Politiker teilnahmen. Themen wie KI-Optimismus, Energieanforderungen, wissenschaftliche Durchbrüche und die Bedeutung von Open-Source-Technologien standen im Mittelpunkt der Gespräche.
Forscher des California Institute of Technology und der Harvard University haben in einem Quantensystem, das durch Googles Sycamore-Quantencomputer simuliert wird, ein Wurmloch erschaffen und dessen Eigenschaften erforscht. Sie konnten Quantenbits durch dieses künstlich generierte Wurmloch senden, womit sie zeigen, dass die Quantenverschränkung zweier SYK-Systeme einem passierbaren Wurmloch entspricht. Dies könnte zu einem besseren Verständnis der Verbindung von Gravitation, Raumzeit und Quantenphysik führen und ist ein wichtiger Schritt hin zur Überprüfung von Quantengravitation mit Quantencomputern.
Laut einer Studie des Massachusetts Institute of Technology sind die Kosten für künstliche Intelligenz in den meisten Berufen momentan zu hoch, um eine Kosteneffizienz gegenüber menschlicher Arbeit zu erreichen. Die Untersuchung, die über 1.000 visuell unterstützte Aufgaben in 800 Berufen analysierte, ergab, dass nur 23 Prozent der Arbeiten durch KI kosteneffektiv ersetzt werden könnten. Zudem wird erwartet, dass es noch Jahrzehnte dauern wird, bis die Technologie für Unternehmen rentabel ist.
Nvidia kündigte auf der CES neue GeForce RTX SUPER Desktop-GPUs und KI-Laptops für verbesserte generative KI-Leistung an. Es wurden auch neue Nvidia RTX-beschleunigte KI-Softwares und Tools sowie AI Workbench für Entwickler eingeführt. Die RTX GPUs mit ‚Tensor Cores‘ beschleunigen KI-Anwendungen und erweitern die Möglichkeiten für Gaming und Produktivität. Innovationsstärke demonstriert Nvidia mit über 500 KI-fähigen PC-Anwendungen und Spielen, die von RTX-Technologie bereits profitieren.
Nvidia hebt die KI-Leistung seiner neuen Grafikkarten für Endverbraucher hervor – mit speziellen ‚Tensor Cores‘ für Anwendungen der generativen KI. Die Chips sind traditionell auf Videospiele ausgerichtet, jedoch verbessert Nvidia die Grafikkarten in diesem Jahr dahingehend, dass KI-Modelle lokal betrieben werden können. Damit bietet sich eine Alternative zu den leistungsstarken Server-GPUs, die wegen Exportbeschränkungen nicht nach China geliefert werden können.
Während Nvidias Einnahmen sind durch die erhöhte Nachfrage nach KI-Chips stark angestiegen. Nun ist AMD dabei, eigene KI-Chips auf den Markt zu bringen und sich damit in Konkurrenz zu Nvidia zu begeben. Trotz ambitionierter Pläne und Kooperationen mit großen Partnern wie Microsoft ist AMD im KI-Bereich noch nicht so etabliert wie Nvidia.
Neue Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz erlauben es, dass KI-Funktionen wie schnelle Bildgenerierung, Übersetzungen und Textverständnis-Algorithmen zunehmend auch offline auf Laptops genutzt werden können. Qualcomm stellt mit dem Snapdragon X Elite einen Prozessor vor, der noch in diesem Jahr in Geräten verschiedener namhafter Hersteller wie Acer, Asus und Lenovo zum Einsatz kommen soll. Diese On-Device-KI könnte bestehende Cloud-Modelle durch erhöhte Geschwindigkeit bei der Datenverarbeitung ergänzen oder gar übertreffen.
Nvidia, bekannt für seine leistungsstarken Grafikkarten, hat mit dem Blackwell B100 einen neuen Prozessor eingeführt, der Künstliche Intelligenz noch effizienter trainieren soll. Der Chip, benannt nach dem Mathematiker David Blackwell, verspricht eine Verdopplung der Größe und Leistung gegenüber seinem Vorgänger. Große KI-Unternehmen signalisieren bereits Interesse.
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Bereich der Kundenbetreuung verbessert die Effizienz für Unternehmen erheblich. KI unterstützt Mitarbeiter in ihrem Arbeitsalltag, erhöht die Produktivität durch Optimierung routinemäßiger Aufgaben wie Passwort-Resets und bietet schnellen Zugriff auf relevante Kundendaten. Die Technologie hilft Unternehmen damit, technisches Wissen in den Hintergrund rücken zu können und den Schwerpunkt auf empathisches und kundenorientiertes Personal zu setzen. Gleichzeitig profitieren Verbraucher von einem schnelleren und kompetenteren Service. Obwohl KI die Interaktion zwischen Unternehmen und Kunden bereits jetzt bereichert, sind dieser Technologie noch viele weitere Anwendungsfelder zukünftig vorbehalten.
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