Was ist Edge KI?

Im Wesentlichen kombiniert Edge-KI (oder „KI on the Edge“) Edge-Computing und künstliche Intelligenz (KI), um Aufgaben des maschinellen Lernens (ML) direkt auf miteinander verbundenen Edge-Geräten auszuführen. 

Edge Computing ermöglicht es,Daten in der Nähe des Geräts zu speichern, und KI-gestützte Algorithmen ermöglichen die Verarbeitung am Netzwerk-Edge, mit oder ohne Internetverbindung. Diese Funktion ermöglicht die Datenverarbeitung innerhalb von Millisekunden und liefert sofortiges Feedback.

Selbstfahrende Autos, Wearable-Geräte, Sicherheitskameras, intelligente Haushaltsgeräte und Robotertechnik gehören zu den Technologien, die Edge-KI-Funktionen nutzen, um Benutzern Echtzeitinformationen bereitzustellen. Agentische KI-Systeme sind ebenfalls auf Edge-KI angewiesen, um sofort zu handeln und zu reagieren, ohne Daten zur Analyse in die Cloud senden zu müssen.

Die wachsende Nachfrage nach sofortiger Datenverarbeitung, kombiniert mit Fortschritten in der KI und ML-Algorithmen, treibt die Einführung von Edge AI in Unternehmensumgebungen voran. Grand View Research schätzte den globalen Markt für Edge-KI im Jahr 2025 auf 24,91 Milliarden US-Dollar. Das Unternehmen rechnet damit, bis 2033 ein Volumen von 118,69 Milliarden US-Dollar zu erreichen, was einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum (CAGR) von 21,7 % im Zeitraum von 2026 bis 2033 entspricht.¹

Organisationen setzen Edge-KI ein, um Workflows zu optimieren, Geschäftsprozesse zu automatisieren und Innovationen zu fördern. Gleichzeitig sorgt Edge-KI für geringe Latenz, erhöhte Sicherheit und Kostenreduzierung.

Edge-KI nutzt neuronale Netze und Deep-Learning-Frameworks, um Modelle zu trainieren, sodass diese Objekte genau erkennen, klassifizieren und beschreiben können. Dieser Trainingsprozess findet in der Regel in einem zentralisierten Rechenzentrum oder in der Cloud statt, um das große Datenvolumen für das Modelltraining zu verarbeiten.

Nach der Bereitstellung verbessern sich Edge-KI-Modelle im Laufe der Zeit. Wenn die KI beispielsweise auf ein Problem stößt, werden Daten in die Cloud übertragen, um das ursprüngliche KI-Modell weiter zu trainieren, das letztlich die KI-Inferenz-Engine am Edge ersetzt. 

Fortschritte bei Small Language Models (SLMs)– die kompakter und effizienter sind als Large Language Models (LLMs)– sowie der zunehmende Einsatz von generativer KI (GenAI) erweitern die Möglichkeiten dessen, was Edge-Geräte lokal leisten können. Sie ermöglichen mehr Verarbeitung auf dem Gerät, ohne auf die Cloud angewiesen zu sein.

Die kritischen Komponenten von Edge-KI sind:

• Edge-Geräte/-Knoten: IoT-Maschinen für die Industrie, IoT-Sensoren und intelligente Kameras, die Daten erfassen.

• Edge-Gateway: ein Router, Server oder anderes Netzwerkgerät, das zwischen Edge-Geräten und der Cloud oder einem zentralisierten Rechenzentrum liegt.

• Edge-Server: spezialisierte Computer oder Cluster von Computern, die am Edge befinden und Verarbeitung, Speicher, Netzwerke, Sicherheit sowie andere Ressourcen verwalten.

• Edge-Prozessoren und KI-Beschleuniger: spezialisierte Hardware, die neuronale Verarbeitungseinheiten (NPUs) und Grafikverarbeitungseinheiten (GPUs) umfasst. Diese wichtigen KI-Infrastrukturkomponenten optimieren das KI-Inferencing am Edge und bieten eine hohe Rechenleistung bei geringem Stromverbrauch. KI-Beschleuniger nutzen Parallelverarbeitungsfunktionen, mit denen sie Milliarden von Berechnungen gleichzeitig durchführen können. NVIDIA, IBM und andere große Technologie-Unternehmen bieten Edge-KI-Lösungen an, die für lokales Inferencing entwickelt wurden.

• Modelle für maschinelles Lernen: Modelle, die eine Entscheidungsfindung in Echtzeit am Edge ermöglichen und auf der Grundlage von Daten an der Quelle reagieren. Ein Beispiel aus der Praxis: KI-Algorithmen (oft in der Cloud vortrainiert) können dabei helfen, eine Fehlfunktion in einer Fabrikhalle zu erkennen, damit Reparaturen sofort durchgeführt werden können.

Edge-KI arbeitet nicht isoliert, sondern im Zusammenspiel mit verteilter KI und Cloud Computing. Um Bereitstellungsentscheidungen zu verstehen, ist es wichtig zu wissen, wie diese drei Faktoren zusammenhängen.

Edge-KI ermöglicht die Entscheidungsfindung vor Ort, wodurch die Notwendigkeit entfällt, Daten ständig an einen zentralen Ort zu übertragen und auf die Verarbeitung zu warten, was die Automatisierung der Geschäftsabläufe vereinfacht.

Die Skalierung von KI an zahlreichen Standorten und für eine Vielzahl von Anwendungen bringt Herausforderungen mit sich, wie z. B. Datengravitation, Heterogenität, Skalierung und Ressourcenbeschränkungen. Hier kommt die verteilte künstliche Intelligenz (Distributed Artificial Intelligence, DAI) ins Spiel – ein Ansatz für groß angelegte KI-Aufgaben, bei denen die Workloads auf mehrere Geräte oder Prozessoren verteilt werden.

DAI hilft, Edge-Skalierungsprobleme zu überwinden, indem sie intelligente Datenerfassung integriert, die Daten- und KI-Lebenszyklen automatisiert, Speichen anpasst und überwacht und Daten- und KI-Pipelines optimiert.

In der Praxis arbeiten Edge-KI und verteilte KI zusammen, wobei Edge-KI die Verarbeitung vor Ort auf lokalen Geräten übernimmt, während DAI KI-Workloads an vielen Standorten koordiniert und skaliert.

Cloud Computing und Programmierschnittstellen (APIs) werden häufig verwendet, um Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren und bereitzustellen. Mit Edge-KI finden Aufgaben des maschinellen Lernens (zum Beispiel vorausschauende Analyse, Spracherkennung, Anomalieerkennung) näher am Nutzer statt. Sie werden auf IoT-Geräten verarbeitet und nicht in einem Rechenzentrum oder in der Cloud.

Edge-KI ist die bessere Option, wenn Echtzeitvorhersagen und Datenverarbeitung erforderlich sind, wie beispielsweise bei Technologie für autonome Fahrzeuge. Um eine sichere Navigation zu gewährleisten und potenzielle Gefahren zu vermeiden, müssen diese Fahrzeuge in der Lage sein, Faktoren wie Verkehrssignale, unberechenbare Treiber und Spurwechsel schnell zu erkennen und darauf zu reagieren. Darüber hinaus müssen sie Fußgänger, Bordsteine und zahlreiche andere Variablen berücksichtigen.

Durch die lokale Verarbeitung innerhalb des Fahrzeugs reduziert Edge-KI das Risiko von Verbindungsproblemen, die durch das Senden von Daten an einen Remote-Server entstehen könnten.

Cloud-KI bezieht sich hingegen auf die Bereitstellung von KI-Algorithmen und -Modellen auf Cloud-Servern. Diese Methode bietet eine höhere Kapazität für Datenspeicherung und Rechenleistung und erleichtert so die Schulung und Bereitstellung fortschrittlicherer KI-Modelle.

In Kombination ergänzen sich Cloud-KI und Edge-KI. Beispielsweise können Daten zu Kundenpräferenzen zur Analyse in die Cloud gesendet werden, während unmittelbare Kundenanfragen direkt an der Datenquelle am Edge bearbeitet werden.

Um mehr über die Unterschiede zwischen Cloud-KI und Edge-KI zu erfahren, lesen Sie „Edge-KI vs. Cloud KI: Was ist der Unterschied?“

Da KI für Unternehmen immer wichtiger wird, entwickelt sich Edge-KI zu einem integralen Bestandteil der Art und Weise, wie Unternehmen eine End-to-End-KI-Infrastruktur aufbauen und skalieren. Eine Studie des IBM Institute for Business Value aus dem Jahr 2026 ergab, dass 79 % der Führungskräfte davon ausgehen, dass KI den Umsatz bis 2030 erheblich steigern wird.

Zu den Hauptvorteilen von Edge-KI gehören folgende Vorteile:

• Verringerte Latenz: Durch vollständige On-Device-Verarbeitung erhalten Nutzer schnellere Antworten – keine Rückkehr zu einem entfernten Server erforderlich.

• Geringere Bandbreite: Edge-KI verarbeitet Daten lokal, wodurch die über das Internet übertragene Datenmenge reduziert und Bandbreite freigesetzt wird. Durch diese Reduzierung kann das Netzwerk mehr Datenverkehr gleichzeitig bewältigen.

• Echtzeitanalyse: Benutzer können Datenverarbeitung in Echtzeit auf Geräten durchführen, ohne dass eine Systemverbindung und -integration erforderlich ist. Diese Funktion ermöglicht es ihnen, schnellere Entscheidungen zu treffen, indem sie Daten dort analysieren, wo sie generiert werden.

• Datenschutz und Sicherheit: Edge-KI erhöht den Datenschutz, da Daten nicht in ein anderes Netzwerk übertragen werden, wo sie anfällig für Cyberangriffe werden. Durch die lokale Verarbeitung von Informationen auf dem Gerät verringert Edge-KI das Risiko des unsachgemäßen Umgangs mit sensiblen Daten. Darüber hinaus helfen Edge-KI-Systeme in Branchen, die Vorschriften zur Datenhoheit unterliegen, bei der Einhaltung von Compliance-Anforderungen, indem sie sensible Informationen lokal innerhalb der festgelegten Gerichtsbarkeiten verarbeiten und speichern.

• Verbesserte Automatisierung: Edge-KI automatisiert die Datenanalyse vor Ort und macht so eine kontinuierliche menschliche Überwachung überflüssig. Diese Funktion ist ein Schlüssel in Anwendungen wie der industriellen Automatisierung und der Remote-Überwachung, welche die moderne Fertigung und Robotik unterstützen.

• Operative Resilienz: In Edge-KI-Umgebungen verarbeiten Geräte Daten lokal, sodass der Betrieb auch dann weiterläuft, wenn das Netzwerk ausfällt oder instabil wird.

• Skalierbarkeit: Edge-KI hilft Unternehmen bei der Skalierung von KI-Workloads, indem sie cloudbasierte Plattformen mit KI-integrierter Hardware kombiniert. Dieser Ansatz erleichtert das Hinzufügen von Geräten und die Erweiterung des Betriebs, ohne das Netzwerk zu beeinträchtigen. Selbst wenn Teile des Netzwerks ausfallen, können lokale Edge-Geräte unabhängig weiterlaufen.

• Geringere Kosten: Cloudbasierte KI-Dienste können kostspielig sein, insbesondere bei Workloads, die eine kontinuierlich hohe Rechenleistung erfordern. Edge-KI bietet die Möglichkeit, Cloud-Ressourcen als Speicherort für die Speicherung und Verarbeitung von Daten zu nutzen, die keine sofortigen Maßnahmen erfordern. Dies entlastet die Workloads von Cloud-Computern und Netzwerken.

• Geringerer Energieverbrauch: Indem Daten lokal auf Geräten wie Sensoren und Kameras gefiltert und verarbeitet werden, bietet Edge-KI zudem eine energieeffiziente Umgebung im Vergleich zur Übertragung aller Daten in die Cloud.

Beispiele für Edge-KI im Alltag sind Smartphones, Echtzeit-Verkehrsinformationen in autonomen Fahrzeugen, vernetzte Geräte und intelligente Haushaltsgeräte. Verschiedene Branchen verlassen sich auf Edge-KI-Anwendungen und Edge-KI-Bereitstellungen, um Kosten zu senken, die IT-Automatisierung zu unterstützen, schnelle Entscheidungen zu treffen und Abläufe zu optimieren.

Diese Beispiele heben mehrere branchenspezifische Anwendungsfälle hervor.

Gesundheitsdienstleister nutzen Edge-KI und hochmoderne Geräte, um intelligentere Gesundheitssysteme zu schaffen und gleichzeitig die Privatsphäre der Patienten zu schützen und die Reaktionszeiten zu verkürzen.

Mithilfe von lokal eingebetteten KI-Modellen werten tragbare Gesundheitsmonitore Metriken wie Herzfrequenz, Blutdruck, Blutzuckerspiegel und Atmung aus. Diese tragbaren Edge-KI-Geräte können auch erkennen, wenn ein Patient plötzlich stürzt, und das Pflegepersonal benachrichtigen. Diese Funktion ist bereits in handelsüblichen Smartwatches enthalten.

Die Integration von Edge-KI trägt ebenfalls dazu bei, den sofortigen Austausch kritischer Gesundheitsinformationen zu erleichtern. Durch die Ausstattung von Notfallgesundheitsfahrzeugen mit schnellen Datenverarbeitungsfähigkeiten können Rettungssanitäter Erkenntnisse aus Gesundheitsüberwachungsgeräten gewinnen und sich mit Ärzten beraten, um wirksame Strategien zur Stabilisierung von Patienten zu bestimmen. Gleichzeitig kann sich das Personal in der Notaufnahme auf die spezifischen Pflegeanforderungen der Patienten vorbereiten.

Hersteller nutzen Edge-KI-Technologie, um die Fertigung zu optimieren, die Effizienz zu steigern und die Produktivität zu verbessern. Sensordaten können Anomalien erkennen und Maschinenausfälle vorhersagen, was als vorausschauende Wartung bekannt ist und das Management vor Betriebsausfallzeiten vor wichtigen Reparaturen alarmiert. Dieser Prozess beschleunigt die Auflösung und reduziert die Ausfallzeit.

Edge-KI wird auch in anderen Bereichen der Fertigung eingesetzt, wie z. B. bei der Qualitätskontrolle, der Arbeitssicherheit, der Ertragsoptimierung, der Lieferkettenanalyse und der Flächenoptimierung.

Sowohl im stationären Einzelhandel als auch im E-Commerce verarbeiten Technologien wie sensorgestützte Smart-Carts und automatische Kassensysteme Transaktionen und erkennen Artikel sofort. All diese Lösungen verwenden Edge-KI-Technologie, um die allgemeine Customer Experience zu verbessern.

Im Markt für Haushaltsgeräte gibt es immer mehr intelligente Geräte wie Türklingeln, Thermostate, Kühlschränke, Unterhaltungssysteme und gesteuerte Glühbirnen. Diese Smart Homes enthalten Geräte-Ökosysteme, die Edge-KI nutzen, um die Lebensqualität der Bewohner zu verbessern.

Ob ein Bewohner jemanden an seiner Tür erkennen oder die Temperatur in seinem Haus über sein Gerät regeln möchte – Edge-KI-Technologie kann Daten vor Ort schnell verarbeiten. Diese Strategie macht die Übermittlung von Informationen an einen zentralen Remote-Server überflüssig, trägt zur Wahrung der Bewohnerprivatsphäre bei und verringert das Risiko eines unbefugten Zugriffs auf personenbezogene Daten.

Geschwindigkeit ist entscheidend für Sicherheitsvideoanalysen zu Hause, im Geschäft und in Smart-City-Umgebungen. Viele Computer-Vision-Systeme übertragen aufgenommene Bilder und Videos an eine cloudbasierte Maschine, anstatt sie lokal zu verarbeiten, was zu Latenzproblemen führt und die Reaktionszeiten verlangsamt.

Die Computer-Vision- und Objekterkennungsfunktionen von Edge-KI auf intelligenten Sicherheitsgeräten können verdächtige Aktivitäten erkennen, Benutzer sofort benachrichtigen und Alarme auslösen und so dazu beitragen, Häuser, Unternehmen und öffentliche Räume sicherer zu machen.