Die zukünftige Form des KI-PCs: Yang Yuanqings Ausblick

[22. November 2023, Peking] Am 22. November fand in Peking die „Finanzen“-Jahreskonferenz 2024: Prognose und Strategie statt. Yang Yuanqing, Vorsitzender und CEO der Lenovo Group, veröffentlichte die Grundsatzrede „Accelerating New IT Technology Innovation“. zum Thema „Förderung des inklusiven Nutzens künstlicher Intelligenz“. In seiner Rede ging er systematisch auf die Erkenntnisse und das Geschäftslayout von Lenovo in Bezug auf die Welle der Großmodelltechnologie mit künstlicher Intelligenz ein und definierte erstmals vollständig die fünf Merkmale zukünftiger KI-PCs (Computer mit künstlicher Intelligenz).

(Yang Yuanqing, Vorstandsvorsitzender und CEO der Lenovo Group, hielt auf der „Financial“-Jahreskonferenz 2024 eine Grundsatzrede zum Thema „Beschleunigung der Innovation neuer IT-Technologien und Förderung integrativer Vorteile künstlicher Intelligenz“)

Zwei Branchentrends treiben die Entstehung von Personalcomputern mit künstlicher Intelligenz voran

Yang Yuanqing erwähnte in seiner Rede, dass die reichen und vielfältigen öffentlichen Großmodelle den Menschen Effizienz und Komfort gebracht haben, aber gleichzeitig auch sehr praktische Probleme mit sich gebracht haben, nämlich wie man die Effizienzdividenden, die die Großmodelle mit sich bringen, effektiv nutzen kann Modelle schützen gleichzeitig die Privatsphäre und die Datensicherheit. Yang Yuanqing glaubt, dass durch die gemischte Verwendung von öffentlichen Großmodellen und persönlichen Großmodellen ein solches „sowohl Bedarf als auch Bedarf“ erreicht werden kann. Die zukünftigen Großmodelle für künstliche Intelligenz werden private Großmodelle (große Modelle auf persönlicher/Unternehmensebene) und öffentliche sein große Modelle. Hybride künstliche Intelligenz, bei der Modelle nebeneinander existieren.

Er erklärte, dass sich das persönliche große Modell auf das grundlegende Modell der künstlichen Intelligenz bezieht, das auf persönlichen Smart-Geräten oder Heimservern eingesetzt wird. Es nutzt lokal gespeicherte personenbezogene Daten zum Denken und Lernen. Im Vergleich zu öffentlichen Modellen können persönliche Modelle nicht nur Antworten liefern und durch Dialog Inhalte erstellen, sondern sind auch genauer und relevanter. Es kann sogar Aufgaben vorhersagen und proaktiv Lösungen finden, die auf den Denkmustern des Benutzers basieren. Persönliche Daten werden nicht weitergegeben oder an die öffentliche Cloud gesendet, um Privatsphäre und Datensicherheit zu gewährleisten

Gleichzeitig erfordert die Erstellung großer Modelle Training und Rückschlüsse auf große Datenmengen, was extrem hohe Anforderungen an die Rechenleistung stellt. Yang Yuanqing sagte, dass sich mit der Weiterentwicklung von Anwendungen der künstlichen Intelligenz auch der Anteil der Rechenlast für groß angelegtes Modelltraining und Inferenz erheblich ändern wird und neue Anforderungen an die Zuweisung von Rechenressourcen gestellt werden. Derzeit ist die Anzahl der Benutzer, die große Modelle verwenden, relativ gering, und die meisten großen Modelle werden auf öffentlichen Cloud-Plattformen mit starken Rechenkapazitäten trainiert. In Zukunft werden jedoch mit zunehmender Benutzerskala die für die Inferenz erforderlichen Rechenressourcen schnell zunehmen und die für das Training erforderlichen Ressourcen übersteigen. Zu diesem Zeitpunkt wird die ausschließliche Abhängigkeit von der öffentlichen Cloud zur Erledigung aller Trainings- und Inferenzaufgaben zu immer deutlicher werdenden Problemen der Ineffizienz und hohen Kosten führen

Daher glaubt Yang Yuanqing, dass sich die Rechenlast großer Modelle schrittweise von der Cloud auf die Rand- und Endseiten verlagern wird, sei es aus Gründen der Datensicherheit und des Datenschutzes oder aus Gründen höherer Effizienz und geringerer Kosten. Immer mehr Argumentationsaufgaben für künstliche Intelligenz werden auf der Edge- und Geräteseite ausgeführt, wodurch persönliche große Modelle immer notwendiger und möglicher werden.

Um große Modelle zu erstellen und zu optimieren und generativere Anwendungen der künstlichen Intelligenz zu unterstützen, ist es daher nicht nur notwendig, die Rechenleistung der Cloud zu erhöhen, sondern erfordert auch die Zusammenarbeit leistungsfähigerer Rechenleistung am Rand und auf der Geräteseite, um sie zu bilden eine „Device-Edge-Cloud“ Eine ausgewogenere Rechenleistungsverteilung im Rahmen einer Hybrid-Computing-Architektur. Um den Betrieb persönlicher Großmodelle zu unterstützen, müssen die intelligenten Rechenfähigkeiten des Terminals verbessert werden. PC ist das wichtigste Produktivitätswerkzeug für Einzelpersonen, und AI-PC ist unvermeidlich und notwendig geworden, um dem Entwicklungstrend großer Modelle gerecht zu werden.

KI-PC wird fünf Kernmerkmale haben

Yang Yuanqing erwähnte in seiner Rede, dass KI-PCs in Zukunft im Vergleich zu heutigen Personalcomputern fünf Kernmerkmale aufweisen werden: Erstens können KI-PCs persönliche große Modelle ausführen, die komprimiert und auf Leistung optimiert wurden, und zweitens verfügen sie über stärkere Rechenfähigkeiten Es ist in der Lage, heterogenes Computing einschließlich CPU, GPU und NPU zu unterstützen. Außerdem verfügt es über einen größeren Speicher, der mehr persönliche Lebenszyklusdaten aufnehmen und eine persönliche Wissensbasis für das Lernen und Trainieren persönlicher großer Modelle bilden kann und Optimierung liefern Treibstoff; viertens bietet es eine reibungslosere natürliche Sprachinteraktion und kann sogar Sprache und Gesten verwenden, um die Interaktion abzuschließen; fünftens bietet es eine zuverlässigere Sicherheit und einen besseren Schutz der Privatsphäre.

„Mit anderen Worten: Ihr zukünftiger Personalcomputer mit künstlicher Intelligenz kann nicht nur als Zugang zu einem öffentlichen Großmodell dienen, sondern auch unabhängig ein personalisiertes privates Großmodell betreiben. Er verfügt über die umfassendsten persönlichen Daten und Informationen und kann Ihre Daten streng schützen Geheimnisse. Nur du kannst es wecken und nutzen, und nur es versteht dich besser als das öffentliche Modell“, erklärte er.

Wenn ein Benutzer beispielsweise einen Reiseplan erstellen möchte, kann er oder sie auch im nicht vernetzten Flugmodus mit seinem Computer kommunizieren. Der Computer kann die Lieblingsflüge des Benutzers empfehlen, ohne ihm oder ihr die Bedürfnisse und Vorlieben mitzuteilen . , Hotels, Routen und Restaurants

“ Er sagte: „In Zukunft werden Ihr Computer, Ihr Mobiltelefon und sogar Ihr Auto zu Ihrem persönlichen Zwilling mit künstlicher Intelligenz, wie Ihre digitale Nebenstelle und Ihr digitaler Spiegel, was Ihre Lebensqualität und Arbeitseffizienz erheblich verbessert.“

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