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Effekthascherei: Marktforscher prognostizieren Dominanz der AI-PCs binnen drei Jahren

DrWindows

Redaktion
Effekthascherei: Marktforscher prognostizieren Dominanz der AI-PCs binnen drei Jahren
von Martin Geuß
KI Hype Train


Der Hype-Train ist beim Thema KI weiterhin in voller Fahrt und es fällt nach wie vor schwer, die relevanten Nachrichten von den irrelevanten zu unterscheiden. Das Stichwort verspricht Aufmerksamkeit und man muss manchmal durchaus aufpassen, nicht aufs Glatteis geführt zu werden.

Wenn ein neues “großes Ding” unterwegs ist, und darum handelt es sich bei diesem Thema ohne jeden Zweifel, dann sind Prognosen besonders beliebt, denn damit kann man sich profilieren. Die Marktforscher von Canalys haben eine These aufgestellt: Schon in drei Jahren werden KI-PCs den Markt dominieren, per 2030 wird jeder neu verkaufte Computer ein KI-PC sein.

Prognose für die Marktdurchdringung von KI-PCs

Der Marktanteil von KI-PCs steigt von 19 % in diesem Jahr über 37 % im kommenden auf 53 % im Jahr 2026, bevor er um 2030 dann 100 % erreichen wird, so sagen es die Fachleute von Canalys voraus.

Eine gewagte These, wo doch nach wie vor sehr viele Leute Vorbehalte gegen die neue Technologie haben und die Zahl der Bedenkenträger gefühlt sogar eher ansteigt? Mitnichten, es ist im Gegenteil ziemlich leicht, eine solche Vorhersage zu treffen. Man muss einfach nur schauen, in welcher Zeitspanne sich der Markt umwälzt, und schon hat man für den Durchmarsch der KI-PCs eine mutmaßlich sehr treffsichere Prognose.

Intel, AMD und Qualcomm statten ihre neuen CPU-Generationen mit einem KI-Prozessor aus. Diese Neural Processing Unit, kurz NPU, führt KI-Routinen lokal aus, was CPU und GPU entsprechend entlastet. Es wird künftig keine neue Chipgeneration mehr ohne NPU geben, was wiederum bedeutet: Jeder, der einen neuen PC kauft, wird unweigerlich einen “KI-PC” bekommen, ob er will oder nicht.

Die NPUs verbringen den größten Teil ihres Arbeitstages damit, sich zu langweilen, denn noch gibt es praktisch keine Funktionen, die sie ansprechen. Das wird sich selbstverständlich ändern, allerdings bin ich der Überzeugung, dass die Geschwindigkeit, mit der das passiert, keinen Einfluss auf den “Siegeszug” der KI-PCs haben wird.

Ich rechne nicht damit, dass sich die Zyklen, in denen PCs ausgetauscht werden, durch die NPUs entscheidend verändern werden. Sowohl im privaten als auch im geschäftlichen Bereich werden PCs ersetzt, wenn sie das Ende ihrer Lebensdauer erreicht haben. Einen Absatz-Boom durch KI-PCs sehe ich nicht anrollen, auch wenn die Hersteller darauf hoffen.


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Da jeder neue Rechner zum Jahresende hin dann eh einen dedizierten KI Chip haben wird dürfte die Steile These schon aufgehen wenn man rein nach Verkaufszahlen geht. Effektiv und vor allem bewusst nutzen werden es aber die wenigsten User . Da die durchschnittliche Halbwertzeit für neue PC von 5-6 Jahren auch in dem Zeitraum erreicht wird und man vom Boom 2020/21 ausgeht fallen entsprechende Neuanschaffungen dann auch in 2025/26. Von daher der Makrktanteil könnte theoretisch schon stimmen was die reine Hardware angeht. Nur wer wird es effektiv nutzen das wäre die wesentlich wichtigere Frage. Ist halt der gleiche Hype wie 3d TV, VR Headsets, Augmentet reality Headsets u.s.w. groß gehypt und in Masse keiner konnte was damit Anfangen oder wollte es nicht mit jedweder Kombo dazwischen
 
Tja, ich halte diese These gar nicht für gewagt, ist doch der Zyklus in dem Firmen ihre PCs abgeschrieben haben
und neue Geräte anschaffen so ca. 3 Jahre. Und wenn dann noch im Consumer Bereich Gamer dazukommen,
die auch leistungsstärkere Geräte anschaffen wird wohl der Großteil der PC dann wirklich schon das Mascherl
KI PC haben. Und andere Consumer werden vielleicht dann schon gar keinen PC (sondern Alternativen wie
Apple Tablets, Android Tablets, Chromebooks verwenden).
 
Ob sich KI-PC's durchsetzen oder nicht...das steht und fällt mit dem Preis.
In Zeiten in denen man einen Office-PC's für unter 100 EUR bekommt sind
Phantasiepreise reines Wunschdenken. Denn keine Firma wird einem Angestellten
einen KI-PC für tausende EUR hinstellen...nur für ein bisschen Textverarbeitung, Excel-Gewerkel
oder Arbeit in einem ERP. Der kriegt eher ein refurbished Ding(eigene Erfahrung) oder einen
billigen Mini-PC hingestellt, weil für seine Arbeit nicht mehr notwendig ist.

Und(auch wenn das manche nicht glauben) aber die Privatnutzer(besonders die Gamer)
spielen dabei sowieso keine Rolle, ob sich KI-PC's durchsetzen oder nicht.
 
Es begann in "grauer Vorzeit" mit Microelektronik, abgelöst von Digitalisierung und über Streamig, Cloudspeicher , Augmented Reality landet man schließlich bei AI/KI. Abkürzungen die jeder Dödel dreimal am Tag in eine Kamera erbricht, wobei 99,9 % dieser Pappnasen gar nicht weiß, was KI eigentlich ist, kann und welche Risiken darin lauern.
Ich will hoffen, das dieses Parolisieren letztendlich auch dort landet, wo der Rest schon schlummert, auf dem Friedhof der überstrapazierten Worthülsen.
 
Dass der Hype der KI so bald abebben wird, glaube ich nicht. Wahrscheinlich werden in Zukunft mehr Aufgaben von der GPU auf die NPU verlagert, wo sie ohnehin schon mal da ist. Auch Datenbank-Anwendungen werden sicherlich Wege finden, die NPU gewinnbringend einzusetzen. Der ganze Rest wird für die Privatanwender auf absehbare Zeit aber eher Augenwischerei bleiben, Werbeblasen, die wir halt ertragen müssen. Aber das war doch eigentlich schon immer so, wenn neue Komponenten an den Kunden gebracht werden sollten.
 
Jede CPU kann KI.
Nur eben nicht so gut wie spezielle Einheiten.
Aber wird das eine große Rolle spielen?
Das meiste findet doch sowieso auf Servern statt.
 
Apple hat seit dem A11 (September 2017) eine eigene NPU, aka Neural Engine, on board. Mit dem Wechsel auf Apple eigene Chips auch auf dem Mac.
Die Seite MakeUseOf (Englisch) hat einen entsprechenden Artikel über die Neutral Engine und Anwendungsfälle, die ich mal übersetzt habe via GPT-4:

  • Sprachverarbeitung: Schnellere und zuverlässigere Spracherkennung für Diktate und Siri; Verbessertes Erlernen natürlicher Sprache in der Übersetzungs-App und im gesamten System; Sofortige Textübersetzung in Fotos, Kamera und anderen iPhone-Apps.
  • Bilderkennung: Auffinden von Objekten in Bildern wie Sehenswürdigkeiten, Haustiere, Pflanzen, Bücher und Blumen mit der Fotos-App oder der Spotlight-Suche; Zusätzliche Informationen zu erkannten Objekten mit Visual Look Up in Safari, Mail und Nachrichten erhalten.
  • Erweiterte Realität: Personenokklusion und Bewegungsverfolgung in AR-Apps.
  • Videoanalyse: Erkennung von Gesichtern und Objekten in Videos in Apps wie Final Cut Pro.
  • Kameraeffekte: Automatisches Zuschneiden mit Center Stage; Hintergrundunschärfe während FaceTime-Videogesprächen.
  • Spiele: Fotorealistische Effekte in 3D-Videospielen.
  • Live Text: Bereitstellung von optischer Zeichenerkennung (OCR) in Kamera und Fotos, die es Ihnen ermöglicht, handschriftlichen Text oder Texte wie ein WLAN-Passwort oder eine Adresse aus Bildern einfach zu kopieren.
  • Computational Photography: Deep Fusion analysiert Pixel für bessere Rauschreduzierung, größeren Dynamikumfang und verbesserte automatische Belichtung und Weißabgleich, nutzt Smart HDR, wenn angebracht; Fotografie mit geringer Tiefenschärfe, einschließlich Porträtaufnahmen im Nachtmodus; Anpassen des Grades der Hintergrundunschärfe mit Tiefenkontrolle.
  • Kleinigkeiten: ANE wird auch für fotografische Stile in der Kamera-App, die Kuratierung von Erinnerungen und stilistische Effekte in Fotos, personalisierte Empfehlungen wie Tapetenvorschläge, VoiceOver-Bildbeschriftung, das Finden von Bildduplikaten in Fotos usw. verwendet.

Am Ende interessiert es den Nutzer ja nicht, wie etwas funktioniert, sondern dass er einen Mehrwert davon hat. Das kann rein unterhaltend sein, Erleichterungen, bessere Ergebnisse, ...

Mit den passenden Co-Prozessoren auf den Chips und das passende API werden die Grundlagen gelegt, dass sich entsprechende Funktionalitäten entwickelt werden können und in die Breite kommen, dass man wirklich von Adoption reden kann. Microsoft sollte hier entsprechend mit guten Beispiel voran gehen und auf dem Weg auch zeigen, dass nicht alles eine Cloud-Anbindung braucht.
 
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