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Teil 2: Die Ökonomie der Cloud


Bringen deutsche Hochschulen in ausreichendem Maße Top-Nachwuchskräfte hervor, die eine Transformation von Unternehmen vorantreiben oder über Start-ups digitale Impulse setzen können?
Lamprechter:
Was die Hochschulen angeht, sehen wir einen großen Mangel bei der Forschung im High-Tech-Bereich. Bei Intel verfolgen wir verschiedenste Forschungsschwerpunkte, etwa die Weiterentwicklung der 4G- und 5G-Technologie. Dann das Thema des autonomen Fahrens insgesamt. Damit eng verbunden ist das Feld der Künstlichen Intelligenz. Wenn wir in diesen Bereichen Fachkräfte suchen, tun wir uns schwer, weil wir dabei mit den großen Automobilherstellern um die wenigen vorhandenen Ressourcen konkurrieren. Zum Wohle der Nachhaltigkeit und des Standorts Deutschlands brauchen wir einen Mix. Dennoch: Insgesamt verfügen wir über extrem gute Hochschulen.  

Mit dem „Myriad X“ hat Intel kürzlich ein Chip-System vorgestellt, das speziell für KI ausgelegt ist. Inwiefern ist KI auch ein Hardwarethema? 
Lamprechter:
KI ist ein gutes Beispiel dafür, dass Hard- und Software genau aufeinander abgestimmt werden müssen. Bei autonomen Fahrzeugen, Drohnen oder Virtual-Reality-Brillen wird es zunehmend schwierig, KI-Anwendungen vollständig über die Cloud zu integrieren. Ein autonomes Auto produziert in 90 Minuten Fahrt vier Terabyte Daten. Diese Datenmenge in eine Cloud zu pumpen, ist unökonomisch. Deshalb entwickeln wir Geräte, die mehr als nur Sensorik können. Wenn wir KI direkt am Endgerät einbauen, kann diese direkt vor Ort Grundsatzentscheidungen fällen. Etwa, ob Informationen dauerhaft relevant sind oder nur in der jeweiligen Sekunde. Solche Daten können dann nach der Entscheidung, für die sie gebraucht werden, wieder gelöscht werden.

Bei der KI verfolgt Intel unterschiedliche Ansätze. Zum einen wollen wir KI demokratisieren. Was meinen wir damit? Früher waren Hochleistungsrechenzentren, beziehungsweise Hochleistungsrechner, sehr teuer. Als Intel in den 1990er-Jahren in diesem Bereich tätig wurde, betrachteten wir die Kosten für die Hochleistungsrechenzentren als zu hoch. Alle Unternehmen mussten auf Hochleistungsrechenzentren setzen. Deshalb haben wir Standards entwickelt und mussten viele Unternehmen überzeugen, ihre Software auf der Intel-Plattform zu entwickeln. Den gleichen Ansatz verfolgen wir jetzt bei KI. Es bringt uns wenig, wenn wir einen Aspekt der KI herausnehmen und etwa in der Medizin einen Hirntumor heilen können. Dann haben wir zwar ein wichtiges Teilproblem gelöst, aber das skaliert nicht global. Für uns ist es essentiell, dass wir die Hardwareplattformen bieten, die möglichst viele Standards ermöglichen. Dann können wir auch die darauf basierende Software standardisieren.

Teil 1: Die Welt retten

Teil 2: Die Ökonomie der Cloud

Teil 3: Augmented Reality kommt definitiv

Teil 4: „Der Herzschlag unseres Unternehmens”

 

 

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