Du wirfst da zwei völlig verschiedene Welten in einen Topf. Klassische Industrieroboter und bisherige Smart-Devices sind starre Automation – die fahren vordefinierte Schleifen und brauchen kaum Speicher.Alphanerd schrieb:Robotisierung gibt es seit Jahrzehnten, smart devices auch seit einem.
Und kein, nicht in jedem Haushalt wird ein Tesla Optimus stehen. Auch nicht in jedem tausensden. Auch nicht der chinesische Optimus Konkurrent, der den Markt x Jahre früher flutet.
Was jetzt kommt, ist Embodied AI (physische KI). Und dafür ist das Argument mit dem Haushalts-Optimus völlig irrelevant. Die Nachfrage entsteht in der Logistik, Agro-Tech, autonomen Mobility und Industrie.
Damit ein Roboter multimodale Modelle (Vision-Language-Action Models / VLA) lokal ausführen kann, reicht kein billiger Mikrocontroller.
Aus zwei physikalischen Gründen muss KI auf diesen Geräten lokal laufen (Edge AI):
Kein autonomes Fahrzeug und keine Lieferdrohne kann Entscheidungen in Echtzeit treffen, wenn sie auf die Cloud warten muss. Zudem erzeugen Lidar und Kameras Terabytes an Daten – das packt kein Funknetz.
Um multimodale KI-Modelle (Vision-Language-Action) lokal auszuführen, reicht kein Billig-Chip. Laut IEEE-Studien zur KI-Inferenz ist hier Speicherbandbreite der Hauptflaschenhals. Jedes Gerät braucht extrem schnellen lokalen Speicher (NPU, LPDDR5X, SSDs).
Gartner prognostiziert, dass bis 2030 rund 40 % aller Unternehmens-KI-Inferenzen an der Edge (direkt auf dem Gerät) stattfinden. Es geht nicht darum, ob Oma Erna einen Roboter kauft. Es geht darum, dass Millionen physischer Systeme weltweit von dummer Mechanik auf lokale KI aufrüsten. Und jedes einzelne frisst Wafer-Kapazitäten und DRAM im großen Stil. Von wegen Überproduktion!
Zuletzt bearbeitet: