Der große Vergleich: Welcher Tech-Gigant wird das Rennen um die Vorherrschaft der KI am ehesten gewinnen?
KI ist das größte Thema der Gegenwart und alle großen Tech-Unternehmen wollen ihr Stück vom Kuchen dieses Trends abhaben. Welches Unternehmen wird erfolgreich sein? Welches Unternehmen hat die besten Chancen und wie sieht es aus?
Worum geht es bei dem Rennen?
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Bereich, der sich mit der Entwicklung intelligenter Maschinen und Software beschäftigt. Die Unternehmen kämpfen derzeit um die Führung in Schlüsselbereichen, die einen riesigen Kuchen ausmachen, von dem jedes Unternehmen ein Stück abhaben möchte. Und das ist verlockend! Und in welchen Bereichen wird dieses Rennen ausgetragen?
- Allgemeine KI: Das Erreichen von Maschinen mit menschlicher Intelligenz und allgemeiner Intelligenz. Das ist noch außer Reichweite, aber es ist ein langfristiges Ziel für Technologieunternehmen. Google, OpenAI, DeepMind usw. beschäftigen sich mit dieser Forschung.
- Spezielle KI: Konzentriert sich auf das Erreichen und Übertreffen menschlicher Fähigkeiten in bestimmten Bereichen wie dem Go-Spiel (DeepMind), der Verarbeitung natürlicher Sprache (Google, Facebook), der Bilderkennung (Google, Facebook, NVIDIA), usw.
- Angewandte KI: Entwicklung von KI-Systemen und -Algorithmen, die in Geschäftsanwendungen zur Automatisierung, Vorhersage, Personalisierung und Empfehlung eingesetzt werden können. Fast alle großen Technologieunternehmen sind in diesem Bereich tätig.
- Ethik und Sicherheit: Notwendige Forschung zur Umsetzung von Ethik- und Sicherheitsgrundsätzen bei der Entwicklung von KI. Google (KI-Grundsätze), DeepMind (Responsible AI), OpenAI und Facebook (AI Ethics Board) sind hier aktiv.
- Transparenz und Erklärbarkeit: Entwicklung neuer Techniken zur Gewährleistung der Transparenz und des Verständnisses von KI, Algorithmen und deren Entscheidungsfindung. Dies ist noch ein offenes und aktives Forschungsgebiet.
- Regulierung: Mögliche rechtliche Rahmenbedingungen für KI. In diesem Bereich ringen Technologieunternehmen und Regierungen um geeignete Normen und Gesetze.
Die jüngsten Ergebnisberichte großer KI-Unternehmen lassen darauf schließen, dass selbst das derzeitige schwierige makroökonomische Umfeld ihre Entschlossenheit, bestehende und neue KI-Angebote zu entwickeln, nicht geschwächt hat. Die Unternehmen investieren weiterhin massiv in KI, wobei sich die weltweiten privaten Investitionen im Jahr 2021 im Vergleich zum Vorjahr mehr als verdoppeln werden. Auch die Zahl der Patentanmeldungen hat sich bis 2021 gegenüber dem Vorjahr auf 141.000 fast verdoppelt. Der Hunger ist enorm.
Und wer schneidet am besten ab?
Alphabet $GOOG
Es sagt wohl alles, dass das Unternehmen kürzlich einen internen "Code Red" angekündigt hat. In der Tat verpassen sie den Zug auf allen Gleisen. Ihre Suchmaschine steht unter enormem Druck durch andere Unternehmen und Konkurrenten. Ihre Marktdominanz ist in Gefahr.
CEO Pichai sagte auf der Bilanzpressekonferenz, dass das Unternehmen "gute Fortschritte" bei seinen KI-Zielen mache.
"Wir werden auch weiterhin generative Fortschritte in der KI einbeziehen, um die Suche auf durchdachte und bewusste Weise zu verbessern", sagte Pichai.
Er sagte, dass Google KI einsetzt, um die Konversionsraten von Anzeigen zu verbessern und die Menge an Ballast zu reduzieren, die in KI-Modelle einfließt. Pichai sagte, dass Google neben seinen eigenen Chips, die die Modelle antreiben, auch Prozessoren von Nvidia verwendet.
, das die überwiegende Mehrheit der Grafikchips herstellt, die für das Training und den Einsatz hochmoderner KI verwendet werden. Diese Rechenleistung kann ein großer Vorteil sein.
AlphaGo ist eine künstliche Intelligenz, die von DeepMind, einer Tochtergesellschaft von Alphabet, entwickelt wurde. AlphaGo sorgte 2016 für Schlagzeilen und Nachrichten, als es den intelligentesten Go-Spieler der Welt, Lee Sedol , in einem Fünf-Spiele-Match schlug. Go ist eine Art altes chinesisches Brettspiel, das zwar einfache Regeln hat, aber unglaublich komplex ist und ohne menschliche Intuition nicht gespielt werden kann. Das Spiel hat eine riesige Anzahl von Zügen, die es noch komplexer machen und es für eine Maschine wirklich schwer oder einfach unmöglich machen, es zu lernen, wie viele Wissenschaftler damals dachten.
AlphaGo hat jedoch eine Intuition auf menschlichem Niveau entwickelt und ist in der Lage, das Spiel kreativer zu spielen, als es jemals jemand zuvor getan hat. Ermöglicht wird dies durch eine Trainingsmethode für maschinelle Lernmodelle, die als Deep Reinforcement Learning bekannt ist. Das Modell wird anhand eines großen Korpus menschlicher Go-Spiele trainiert und mit Hilfe von Reinforcement Learning (Lernen durch Versuch und Irrtum) feinabgestimmt. DeepMind behauptet, dass seine KI universell ist, d. h. sie kann viel mehr als nur Go spielen. Aus diesem Grund haben Ingenieure die KI zur Regulierung der Kühlsysteme in den Rechenzentren von Google und zur Lösung anderer Probleme, wie z. B. der Proteinfaltung, eingesetzt.
Amazon $AMZN
Amazon konzentriert sich auf KI in drei Hauptbereichen:
Personalisierung und Empfehlungen: Amazon hat eines der leistungsfähigsten Empfehlungssysteme der Welt, bekannt als Amazon Recommendations. Mithilfe von maschinellem Lernen kann es das Kundenerlebnis personalisieren und relevante Inhalte, Produkte und Dienstleistungen empfehlen. Diese Technologie wird auf der gesamten Amazon-Weboberfläche eingesetzt.
Automatisierung der Logistik: Amazon hat stark in KI investiert, um seine riesigen Logistikzentren und sein Transportnetz zu verwalten. Das Unternehmen nutzt Roboter, Systeme zur Bedarfsvorhersage und Routenoptimierung, um die Effizienz zu steigern und die Kosten zu senken.
Neue Produkte mit KI: Amazon bringt eine Reihe neuer Produkte mit KI auf den Markt, wie den virtuellen Assistenten Alexa, die intelligenten Lautsprecher Echo, die intelligenten Kameras Ring usw. Diese Produkte tragen dazu bei, KI in den Alltag der Kunden zu bringen und ermöglichen es Amazon, große Datenmengen zu sammeln, um seine KI-Systeme zu trainieren.
Zusätzlich zu diesen Kernbereichen engagiert sich Amazon auch in der Forschung in den Bereichen ethische KI, transparente Algorithmen und KI-Regulierung. In den letzten Jahren hat das Unternehmen in mehrere Forschungseinrichtungen investiert, die sich mit diesen Themen befassen.
Am Donnerstag gab Amazon-CEO Andy Jassy eine ungewöhnlich lange Antwort auf die Frage eines Analysten nach den Plänen des Unternehmens für generative KI.
Jassy sagte, Amazon baue sein eigenes LLM und entwickle Chips für maschinelles Lernen in Rechenzentren und betonte, der Markt sei riesig.
"Diese großen Sprachmodelle, die Fähigkeit zur generativen KI, gibt es schon eine Weile. Aber offen gesagt, noch vor sechs bis neun Monaten waren diese Modelle nicht so überzeugend", sagte Jassy. "Sie sind so schnell so viel größer und besser geworden, dass dies wirklich eine bemerkenswerte Möglichkeit darstellt, praktisch jedes bestehende Kundenerlebnis zu verändern."
Jassy sagte auch, dass Amazons Größe es ihm ermöglichen wird, eines der wenigen Unternehmen zu werden, die LLM erstellen, wofür Hunderte von Computern wochenlang laufen müssen, die von teuren Ingenieuren für maschinelles Lernen überwacht werden.
Meta $META
Meta (ehemals Facebook) konzentriert sich auf KI in drei Hauptbereichen:
Personalisierung des Nutzererlebnisses: Meta nutzt KI und maschinelles Lernen, um die Inhalte zu personalisieren, die Nutzer in ihren Newsfeeds und auf Plattformen wie Facebook, Instagram und WhatsApp sehen. Das Ziel ist es, sicherzustellen, dass die Nutzer die relevantesten und interessantesten Beiträge und Anzeigen sehen.
Sicherheit und Moderation von Inhalten: Meta hat stark in KI-Systeme investiert, um schädliche Inhalte wie Fehlinformationen, Terrorismus, Hassreden und mehr zu erkennen und zu moderieren. Diese Systeme tragen dazu bei, ein sicheres Umfeld auf ihren Plattformen zu gewährleisten, auch wenn ihre Leistung immer noch kritisiert wird.
KI-Ethikforschung: Meta hat einen KI-Ethikausschuss eingerichtet, um ethische Grundsätze und Rahmenbedingungen für den verantwortungsvollen Einsatz von KI zu erforschen. Damit soll sichergestellt werden, dass KI bei Meta verantwortungsvoll und ethisch korrekt entwickelt und eingesetzt wird. Die Zusammensetzung dieses Gremiums hat jedoch auch zu Kontroversen geführt.
Meta investiert auch in die Erforschung transparenter Algorithmen, der Erklärbarkeit von KI und langfristig sicherer künstlicher "Intelligenz". Obwohl sich ihr derzeitiges KI-Portfolio hauptsächlich auf die angewandte Ebene der Personalisierung und Moderation von Inhalten bezieht, scheinen sie zu versuchen, eine aktive Rolle bei den wichtigen ethischen Fragen im Zusammenhang mit diesen technologischen Entwicklungen zu spielen.
Zuckerberg sagte, dass das Unternehmen das maschinelle Lernen zwar für Empfehlungen und Produkte wie den Facebook-Newsfeed oder Werbesysteme genutzt hat, dass aber ein neuer Schwerpunkt auf generativen Grundmodellen liegt.
"Wir haben in diesem Bereich erstaunliche Fortschritte gemacht, und die Arbeit, die jetzt stattfindet, wird sich auf jede unserer Anwendungen und Dienste auswirken", so Zuckerberg.
Er sagte, das Unternehmen werde an einer Reihe von Produkten arbeiten, die diese Technologie nutzen, darunter Chat-Erlebnisse auf WhatsApp und Facebook Messenger, Tools zur Erstellung von Bildern für Facebook- und Instagram-Posts und schließlich Programme, die aus kurzen Beschreibungen ganze Videos ausspucken können.
Microsoft $MSFT
Microsoft verwendet die GPT-Technologie von OpenAI in seiner Suchmaschine Bing, seiner Office-Suite und seinem Telekonferenzsystem Teams.
Microsoft ist von dem Kauf begeistert. So hat sich beispielsweise die Zahl der Downloads für Bing vervierfacht, seit Microsoft den Chatbot hinzugefügt hat . Microsoft hat dank der Bing-Integration mehr als 200 Millionen Bilder erstellt.
Aber die Investoren können sich noch nicht zu 100 % freuen. Der CEO hat gewarnt, dass für den Bau der riesigen Datenzentren, die für den Betrieb von KI-Anwendungen erforderlich sind, erhebliches Kapital benötigt wird.
Microsoft konzentriert sich derzeit auf KI in drei Hauptbereichen:
Azure-KI-Plattform: Azure ist eine Cloud-Computing-Umgebung, die eine breite Palette von KI-Diensten wie maschinelles Lernen, Deep Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision und mehr bietet. Diese Dienste können sowohl von internen Microsoft-Teams als auch von externen Kunden und Partnern genutzt werden. Azure AI ist der Marktführer für KI-Implementierungen in Unternehmen.
Anwendungen und Funktionen mit KI: Microsoft hat KI in viele seiner Produkte integriert, darunter Office 365, Dynamics 365, LinkedIn usw. Dazu gehören Funktionen wie die automatische Generierung von Inhalten, personalisierte Empfehlungen, prädiktive Analysen und Prozessautomatisierung.
Ethische KI-Forschung: Microsoft hat ein Team für KI und Ethik in Technik und Forschung (AETHER) gegründet, das ethische Grundsätze für die KI-Entwicklung im Einklang mit den Werten Integrität, Inklusion, Transparenz und Fairness erforscht. Außerdem arbeitet das Unternehmen mit verschiedenen Partnerorganisationen wie der Partnership on AI zusammen, um verantwortungsvolle KI zu fördern.
Apple $AAPL
Apple ist speziell. Jeder würde erwarten, dass ein solcher Gigant dominieren würde. Aber in Wirklichkeit hat das Unternehmen noch nichts Wesentliches vorzuweisen. Das Unternehmen setzt lediglich seine ursprünglichen KI-Projekte fort, die da wären:
Siri Assistant: Siri ist der Sprachassistent von Apple, der durch maschinelles Lernen ständig lernt und seine Fähigkeiten verbessert. Siri nutzt Spracherkennung, Dialogsysteme und natürliche Sprachverarbeitung, um Benutzerbefehle und -anfragen zu verstehen.
Gesichtserkennung und Touch ID: Apple verwendet Face ID und Touch ID, um seine Geräte zu sichern und Inhalte zu übertragen. Diese biometrischen Systeme nutzen maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke, um Benutzer zu identifizieren.
Personalisierung von Empfehlungen: Apple verwendet Daten von seinen Geräten, Diensten und dem App Store, um Inhalte und App-Empfehlungen für jeden Nutzer zu personalisieren. Ziel ist es, jedem Nutzer die für ihn relevanteste Erfahrung auf der Grundlage seiner Interessen und Vorlieben zu bieten.
Haftungsausschluss: Dies ist in keiner Weise eine Anlageempfehlung. Es handelt sich lediglich um meine Zusammenfassung und Analyse auf der Grundlage von Daten aus dem Internet und anderen Quellen. Investitionen in die Finanzmärkte sind riskant und jeder sollte seine eigenen Entscheidungen treffen. Ich bin nur ein Amateur und teile meine Meinung.