Die Revolution der künstlichen Intelligenz beginnt einen weiteren entscheidenden Teil der Technologieindustrie zu beeinflussen: CPUs.
Die KI-Nachfrage hat den Markt für Grafikprozessoren und einen hohen Bandbreitenspeicher bereits verändert.
Jetzt beobachten Analysten, ob der Anstieg von KI-Agenten die Nachfrage nach traditionellen Serverprozessoren dramatisch steigern könnte.
Die am 1. Oktober hervorgehobene Industrieanalyse zeigt, dass agentbasierte KI-Workloads die CPU-Nachfrage innerhalb von Rechenzentren umgestalten könnten.
Das ist wichtig, weil künstliche Intelligenz Systeme nicht auf GPUs allein laufen.
Große Rechenzentren enthalten enorme Anzahl von Prozessoren, die für die Koordinierung von Anwendungen, Datenbanken, Netzwerken und allgemeinen Rechenlasten verantwortlich sind.
KI Agenten könnten riesige Rechenressourcen anfordern
Die heutigen beliebten KI-Systeme reagieren in erster Linie auf Benutzeranfragen.
Die nächste Generation von KI-Agenten konnte kontinuierlich Aufgaben erfüllen.
Ein Agent kann Informationen erforschen, Dokumente analysieren, mit anderen Software kommunizieren, Daten verarbeiten und mehrere Aktionen ausführen, bevor er ein endgültiges Ergebnis liefert.
Wenn Millionen von Unternehmen diese Systeme gleichzeitig einsetzen, könnten die EDV-Anforderungen erheblich steigen.
Das schafft nicht nur für GPU-Hersteller eine Chance, sondern auch für Unternehmen, die Server-CPUs, Speicher, Netzwerkgeräte und Speicher produzieren.
Nvidia erweitert sich über GPUs hinaus
Nvidia ist aufgrund seiner beherrschenden Stellung in fortgeschrittenen GPUs zum bestimmenden Unternehmen des KI Infrastrukturbooms geworden.
Aber die Grenzen zwischen verschiedenen Chipmärkten werden immer deutlicher.
Nvidia hat seine Ambitionen in CPU-Technologie erweitert, während Cloud-Giganten einschließlich Amazon und Google entwickeln mehr ihrer eigenen Prozessoren.
Traditionelle Halbleiterunternehmen stehen daher aus mehreren Richtungen vor Wettbewerb.
Cloud-Anbieter wollen Chips für ihre eigene massive Infrastruktur optimiert.
KI-Unternehmen wollen maximale Rechenleistung.
Rechenzentrumsbetreiber wollen eine bessere Energieeffizienz.
Alle drei Drucke beschleunigen die Chipentwicklung.
Weltmodelle könnten eine weitere Welle erstellen
Auch eine andere aufstrebende Technologie zieht Aufmerksamkeit auf sich.
So genannte Weltmodelle versuchen, künstliche Intelligenz zu verstehen und vorherzusagen, wie sich physische Umgebungen verhalten.
Die Technologie könnte für Robotik und autonomes Fahren besonders wichtig werden.
Analysten zitiert von The Wall Street Journal sagen, Forschung zu Weltmodellen könnte schließlich zusätzliche Nachfrage nach KI-Computing und Speicher.
Die Technologie bleibt in einem frühen Stadium, aber die möglichen Anwendungen sind enorm.
Roboter müssen physische Umgebungen verstehen.
Autonome Fahrzeuge müssen voraussehen, wie sich Straßen, Fahrzeuge und Fußgänger verhalten können.
KI-Systeme, die diese Umgebungen modellieren können, könnten zu einem kritischen Teil beider Industrien werden.
Der KI-Boom scheint sich daher über Chatbots hinaus zu erweitern.
GPUs waren nur der Anfang.
CPUs, Speicher, Robotik, autonome Fahrzeuge und ganze Rechenzentrumsarchitekturen könnten Teil der nächsten Phase werden.
