Generative KI revolutioniert die Arbeitswelt, indem sie es Maschinen ermöglicht, Inhalte zu erstellen, Entscheidungen zu treffen und Probleme mit minimalem menschlichem Eingreifen zu lösen. Um zu verstehen, wie diese bahnbrechene Technologie strukturiert ist und funktioniert, ist es wichtig, die verschiedenen Ebenen des "Generative AI Stack" zu verstehen. Der Stack besteht aus mehreren Ebenen, die zusammenarbeiten, um Endnutzern KI-Funktionen zur Verfügung zu stellen. Lassen Sie uns jede Ebene von unten nach oben betrachten, von der Hardware bis hin zu den benutzerorientierten Anwendungen, und ihre Rollen und Zusammenhänge verstehen.
1. Computer Hardware
Die Basis des Generative AI Stack ist die Rechenleistung. Dazu gehören CPUs, GPUs und spezielle KI-Chips, die für die hohen Rechenanforderungen von KI-Algorithmen entwickelt wurden. Hochleistungshardware ist für das Training und den Einsatz von KI-Modellen von entscheidender Bedeutung, da sie die erforderliche Rechenleistung bietet, um große Datensätze und die zugrunde liegenden komplexen Berechnungen durchzuführen.
2. Cloud-Anbieter
Auf der Hardwareebene bauen Cloud-Anbieter wie AWS, Google Cloud und Microsoft Azure auf. Diese Plattformen bieten eine skalierbare Infrastruktur und Dienste, die die Verwaltung und Bereitstellung von KI-Anwendungen erleichtern. Sie bieten vor allem vortrainierte Modelle und Tools für maschinelles Lernen an, die den Entwicklungsprozess vereinfachen und die Leistung verbessern.
3. KI-Modelle: Open Source und Closed Source
Die nächste Ebene besteht aus KI-Modellen, die entweder Open Source oder Closed Source sein können.
- Open-Source-Modelle: Diese sind öffentlich verfügbar und können von jedem verwendet, geändert und verbreitet werden. Open-Source-Modelle fördern Innovation und Zusammenarbeit, da sie es Entwicklern ermöglichen, auf der Arbeit der anderen aufzubauen. Beispiele hierfür sind Metas Llama oder verschiedene Micro-Models, die über Community-Plattformen wie HuggingFace erhältlich sind.
- Closed-Source-Modelle: Diese Modelle sind urheberrechtlich geschützt und gehören in der Regel Unternehmen, die den Zugang einschränken, um ihr geistiges Eigentum zu schützen. Sie werden häufig mit kommerziellem Support und Leistungs- und Zuverlässigkeitsgarantien geliefert, sodass sie für den Einsatz in Unternehmen geeignet sind.
4. Anwendungen
Auf der Anwendungsebene werden die tatsächlichen Anwendungsfälle mithilfe von KI-gestützter Generierung, Abruf und Synthese implementiert. Derzeit sehen wir drei verschiedene Arten von Anwendungen:
- KI-gestützte Anwendungen: Die Hauptebene, auf der spezialisierte Softwareanbieter Apps für Firmen oder Privatnutzer erstellen, indem sie den vorhandenen generativen KI-Stack nutzen. In der Regel gehören dazu bestehende Software, die Generative KI in ihre Software integrieren (z. B. Zendesk nutzt KI im Kundenservice), oder neue Anbieter, die völlig neue Anwendungsfälle entwickeln, wie Zive, das das Wissensmanagement in Unternehmen automatisiert.
- Orchestrierung: Orchestrierungsplattformen wie Google Vertex AI Studio ermöglichen es Benutzern, einfache Anwendungen und Prozesse mit No-Code- oder Low-Code-Tools zusammenzustellen. Dies ist besonders nützlich, wenn Benutzer die Vorteile generativer KI für bestimmte Anwendungsfälle testen möchten oder wenn Abteilungen kleine Apps zur Unterstützung ihrer täglichen Arbeit entwickeln möchten.
- Vertikale Anwendungen: Dies sind spezialisierte KI-Anwendungen, die auf bestimmte Branchen oder Funktionen zugeschnitten sind. Sie erfordern speziell trainierte oder "finetuned" Modelle, um hochspezialisierte Anwendungsfälle zu implementieren. Beispiele hierfür sind das Gesundheitswesen oder die Entdeckung neuer Materialien.
5. Kunden und Nutzer
Ganz oben auf der Liste stehen die Kunden und Benutzer, die mit den KI-Anwendungen interagieren. Diese Ebene konzentriert sich auf die Bereitstellung intuitiver Benutzererlebnisse, die es auch technisch nicht versierten Benutzern erleichtern, KI-Funktionen zu nutzen. Effektive Benutzeroberflächen wie Dashboards, mobile Apps und Chatbots spielen eine entscheidende Rolle dabei, sicherzustellen, dass KI-Lösungen zugänglich und nützlich sind.
Fazit
Das Verständnis des Generativen KI-Stacks ist für jeden, der die Leistungsfähigkeit von KI nutzen möchte, von entscheidender Bedeutung. Jede Ebene, von der grundlegenden Hardware bis hin zu den Anwendungen, spielt eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung und Bereitstellung von KI-Lösungen.
Manager und Entscheider sollten die unterschiedlichen Optionen auf der Anwendungsebene klar bewerten und in ihrer KI-Strategie festlegen, welche der Optionen in welchen Situationen zum Tragen kommt.
