Edge-KI vs. Cloud-KI: Was ist der Unterschied?

Es gibt zwar Ähnlichkeiten, aber auch entscheidende Unterschiede, die Sie bei der Bewertung für geschäftliche Zwecke berücksichtigen sollten.  

Edge-KI bezieht sich auf den Prozess der Verwendung von KI-Algorithmen und KI-Modellen auf Edge- oder Internet der Dinge (IoT)-Geräten wie Smartphones, Thermostaten und Wearable Zustandsmonitoren. Die Bezeichnung Edge-KI leitet sich ab von Edge Computing, einer Art der verteilten Datenverarbeitung, die Anwendungen näher an die Datenquellen bringt.

Cloud-KI hingegen ist eine Art von KI, die auf Cloud Computing– den On-Demand-Zugriff auf virtuelle Rechenressourcen über das Internet angewiesen ist, um zu funktionieren.

Beide Arten unterstützen zwar fortgeschrittene Datenverarbeitung und Analyse, unterscheiden sich jedoch darin, wie sie KI-Modelle ausführen und wo sie Daten speichern und verarbeiten, was ihnen unterschiedliche Anwendungen und Nutzen bietet.

Edge-KI ist eine Art von KI, die KI-Algorithmen auf Geräten am „Edge“ eines Netzwerks bereitstellt, d. h. in der Nähe der Grenze zur realen Welt, wo die Verbindung verloren geht. Zu diesen Geräten, allgemein als Edge- oder Internet der Dinge (IoT) -Geräte bezeichnet, gehören Smartwatches, Smartphones, Industriesensoren und tragbare Gesundheitsmonitore.

Edge AI verwendet bestimmte Arten von Algorithmen, um Daten näher an ihrer Quelle zu verarbeiten, anstatt sie zuerst in die KI-Cloud zu verschieben. Es ermöglicht somit die Entscheidungsfindung in Echtzeit – eine wichtige Funktion der Geräte, die es betreibt.

Edge-KI wird auch als Möglichkeit zur Optimierung von Workflows in komplexen Branchen wie der Fertigung und dem Lieferkettenmanagement immer beliebter. Auf diese Weise können Unternehmen den Datenverkehr und die Latenz in ihren Netzwerken reduzieren.

Im Gegensatz zu anderen Arten von KI können Edge-KI-Geräte offline funktionieren, was sie ideal für Anwendungen macht, die nicht auf eine ständige Internetverbindung angewiesen sind.

Cloud-KI bezieht sich auf eine Art von KI, die für die Datenverarbeitung und -analyse auf eine Cloud-Infrastruktur angewiesen ist. Bei Cloud-KI werden Daten an ihrer Quelle erfasst und über eine Internetverbindung in die Cloud verschoben. Dort kann auf virtuelle Rechenressourcen zugegriffen werden, die für die Datenverarbeitung, Datenanalyse und Datenspeicher verbunden sind.

Obwohl sie älter ist und nicht als so fortschrittlich wie Edge-KI gilt, hat Cloud-KI dennoch viele Anwendungen für moderne Unternehmen. Es hilft Entwicklern bei der Bereitstellung von KI-Anwendungen, die zu komplex und rechenintensiv sind, um am Edge bereitgestellt zu werden. Beispiele hierfür sind das Training von Deep Learning -Modellen (DL) und bestimmte Arten der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) für Trendanalysen und prädiktive Analysen. 

Sowohl Edge- als auch Cloud-KI-Modelle werden durch maschinelles Lernen (ML) trainiert, einen Zweig der KI, der zum Rückgrat der meisten modernen KI-Systeme geworden ist.

Während der Zweck von Edge- und Cloud-KI darin besteht, Daten für leistungsstarke KI-Anwendungen zu verarbeiten und zu analysieren, erfüllen sie diese Aufgaben auf unterschiedliche Weise: Edge-KI verarbeitet Daten lokal auf kleinen Geräten, während cloudbasierte KI die Rechenleistung der Cloud nutzt. Hier ist ein genauerer Blick auf die einzelnen Methoden.

Edge-KI verwendet KI-Modelle, die darauf trainiert wurden, Objekte mithilfe von Neural Networks und Deep Learning zu identifizieren. Während Edge-KI selbst auf Geräten bereitgestellt wird, hängen die Trainingsprozesse zur Erstellung ihrer Modelle von einer zentralisierten Cloud-Infrastruktur ab. Rechenzentren sind für die Echtzeitverarbeitung großer Datenmengen erforderlich, die für Schulungszwecke unerlässlich sind.

Nachdem die Edge-KI-Modelle bereitgestellt wurden, „lernen“ sie im Laufe der Zeit und verbessern schrittweise ihre Fähigkeiten. Sie tun dies so lange, bis sie Daten erkennen, die sie nicht lokal verarbeiten können, und sie stattdessen in die Cloud verschieben können. Durch diese Methode des Feedbacks wird das ursprüngliche Edge-KI-Modell, das bereitgestellt wurde, schließlich durch ein neues KI-Modell ersetzt, das im Laufe der Zeit in der Cloud trainiert wurde.

Im Gegensatz zu Edge-KI ist Cloud-KI für ihre Funktionalität auf die enorme Rechenleistung und Speicher der Cloud-Infrastruktur angewiesen. In der Regel werden diese Services von großen, globalen Cloud-Service-Providern (CSPs) wie Amazon (AWS), Google und Microsoft bereitgestellt.

Dieser Ansatz macht Cloud-KI zu einer besseren Wahl als Edge-KI für rechenintensive Aufgaben wie Big-Data-Analysen, High-Performance-Computing (HPC) und das Training von Foundation Models für fortschrittliche KI-Anwendungen wie Computer Vision und NLP.

Durch die Integration von KI-Systemen sowohl in Public- als auch in Private-Cloud-Plattformen unterstützt Cloud-KI Unternehmen bei der Bereitstellung fortschrittlicher KI-Anwendungen auf Unternehmensebene. DDiese Applikationen dienen verschiedenen Zwecken, wie der Optimierung von Geschäftsprozessen, der Generierung von Erkenntnissen und dem Einsatz von Chatbots im Kundenservice.  

Es gibt wichtige Unterschiede zwischen Edge und Cloud-KI, wodurch sich beide für verschiedene Anwendungsfälle besser eignen.

Da Unternehmen beeilt sind, neue KI- und generative KI-Anwendungen (Gen KI) zu entwickeln, steigt das Interesse an Cloud- und Edge-KI-Modellen rasant an.

Einem aktuellen Bericht zufolge wurde der globale Markt für Edge-KI im Jahr 2023 auf 20,45 Milliarden US-Dollar beziffert und bis 2032 voraussichtlich fast 270 Milliarden US-Dollar erreichen.¹ Im praktisch gleichen Zeitraum wurde erwartet, dass der globale Markt für Cloud-KI von 78 Milliarden USD auf fast 590 Milliarden USD steigen würde.²

Hier ist ein genauerer Blick auf die geschäftlichen Nutzen beider Arten von KI und wie Unternehmen sie einsetzen, um ihre Ziele zu erreichen.

• Entscheidungsfindung in Echtzeit: Edge-KI-Lösungen nutzen die Leistungsfähigkeit der Datenverarbeitung am Edge von Netzwerken und ermöglichen es IoT-Geräten, ihre Reaktionszeiten zu verbessern. Die KI-Anwendungen für diese Technologie nehmen rasant zu, von ferngesteuerten oder autonomen Fahrzeugen wie Drohnen bis hin zu vollautomatischen Einrichtungen, die auf IoT-Geräte wie Sensoren und Kameras angewiesen sind.
• Datenschutz: Die lokale Verarbeitung von Daten statt in der Cloud schützt sie vor Cyberangriffen und verringert das Risiko von Missbrauch. Aus diesem Grund erhält Edge-KI erhebliche Aufmerksamkeit in Branchen, die Beschränkungen der Datensouveränität unterliegen, wie z. B. Finanzdienstleistungen und Gesundheitswesen.
• Kosteneinsparungen: Edge-KI ist kostengünstiger als Cloud-KI, da sie die Workload für Cloud Computer reduziert. Durch die lokale Verarbeitung der Daten reduziert Edge-KI die Menge der Daten, die von Cloud-Ressourcen abhängig sind, und senkt so die Betriebskosten der Technologiebereitstellung erheblich.

• Höhere Skalierbarkeit: Cloud-KI ist von Natur aus besser skalierbar als Edge-KI, da sie auf virtuelle Rechenressourcen angewiesen ist, die leichter skaliert werden können, um den Anforderungen gerecht zu werden. Edge-KI erfordert Investitionen in lokale Hardware (z. B. Edge- und IoT-Geräte und Sensoren), die in der Nähe von Datenquellen für die lokale Verarbeitung eingesetzt werden können.
• Höhere Leistung: Cloud-KI erreicht in der Regel ein höheres Leistungsniveau als Edge-KI, da sie auf die Ressourcen und die Verarbeitungsleistung der Cloud zugreifen kann. Edge-KI hingegen ist auf die Rechenleistung und Ressourcen einzelner Edge- und IoT-Geräte beschränkt.
• Zugriff auf große Datensätze: Aufgrund ihres Zugangs zu Cloud-Ressourcen sind Cloud-KI-Modelle für die Bewältigung größerer KI-Workloads als Edge-KI gerüstet. Das intensive Training von Deep-Learning-Modellen erfordert beispielsweise große Datensätze, auf die nur über die Cloud und nicht über lokale Verarbeitung zugegriffen werden kann.

Die Anwendungsfälle für Edge- und Cloud-KI auf Unternehmensebene unterscheiden sich aufgrund der spezifischen Stärken der einzelnen Modelle erheblich. Hier sind die beliebtesten Anwendungsfälle für jeden.

• Autonomer Fahrzeugbetrieb: Edge-Geräte helfen autonomen Fahrzeugen wie Satellite, Drohnen und selbstfahrenden Autos, in Echtzeit auf Veränderungen in ihrer Umgebung zu reagieren, z. B. auf das Wechseln von Verkehrssignalanlagen oder Objekten auf ihrem Weg.
• Wearable Gesundheitsgeräte: Edge-KI-Geräte sind in viele Wearable-Monitore integriert und helfen Patienten und Gesundheitsdienstleistern, wichtige Informationen wie Herzfrequenz, Blutdruck und Sauerstoffgehalt zu verfolgen.
• Fertigungsprozesse: Unternehmen setzen Edge-KI in Fabrikhallen und innerhalb komplexer Fertigungssysteme ein, um Prozesse zu automatisieren, Veränderungen in der Maschinenleistung zu erkennen und die Effizienz zu steigern.
• Einzehandelsgeschäfte: Business-to-Consumer-Unternehmen (B2C) nutzen Edge-KI, um smarte Checkout-Erfahrungen bereitzustellen, Bestand zu verfolgen und personalisierte Empfehlungen auf der Grundlage von Echtzeitdaten zu erstellen, die lokal auf Edge-Geräten verarbeitet werden.

• Big-Data-Analyse: Durch die Integration von KI in cloudbasierte Data Warehouses und Data Lakes können Unternehmen Datentrends nahezu in Echtzeit erkennen – ein Prozess, der als Big-Data-Analyse bezeichnet wird. Ein Team menschlicher Analysten würde Jahre brauchen, um diese Art von Analyse durchzuführen.
• Großangelegtes NLP für die Stimmungsanalyse: NLP im großen Maßstab stützt sich auf Cloud-KI, um Text und andere Daten zu verarbeiten, die für die Stimmungsanalyse verwendet werden, eine wertvolle KI-Anwendung, die bestimmt, ob ein Text eine positive oder negative Stimmung ausdrückt.
• Optimierung von KI-Modellen: Cloud-KI stellt sicher, dass anspruchsvolle KI-Modelle Zugriff auf die enorme Rechenleistung und Ressourcen haben, die für ein kontinuierliches Training und eine kontinuierliche Entwicklung benötigt werden – ein entscheidender Aspekt der KI-Technologie.
• Chatbots: Beliebte Chatbots wie ChatGPT, Gemini und IBM watsonx nutzen alle die beträchtliche Power und Ressourcen der Cloud KI für die meisten ihrer Funktionen. Diese Verwendung umfasst die Automatisierung von Workflows, die natürliche Konversation mit Benutzern und das Durchsuchen großer Datensätze nach Mustern und Erkenntnissen.