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Perplexity-CEO Srinivas sieht die Zukunft des KI-Rennens nicht in leistungsstarken Modellen, sondern in effizienterer Orchestrierung.
Perplexity-CEO Aravind Srinivas sieht die Zukunft des KI-Wettbewerbs nicht allein in immer leistungsfähigeren Modellen, sondern vor allem in effizienterer Orchestrierung. Entscheidend sei aus seiner Sicht, welche Unternehmen den größten wirtschaftlichen Nutzen pro Energieverbrauch und Nutzer liefern können.
“ – diese auf den ersten Blick einfache Formel betrachtet Aravind Srinivas als entscheidenden Faktor dafür, welches Unternehmen sich langfristig im KI-Wettbewerb durchsetzen wird. In einem Interview miterklärte der Perplexity-CEO, dass aus seiner Sicht künftig nicht zwangsläufig die größten oder teuersten KI-Modelle gewinnen werden, sondern jene Systeme, die diese Kennzahl am besten optimieren. Die praktische Umsetzung dürfte allerdings deutlich komplexer ausfallen, als die Formel zunächst vermuten lässt.
Nach Ansicht von Srinivas müssen KI-Unternehmen künftig mehrere Faktoren gleichzeitig ausbalancieren: Genauigkeit, Geschwindigkeit, Kosten, Datenschutz und Intelligenz. Wer diese Balance am besten beherrscht, werde langfristig die stärkste Marktposition erreichen, ist sich der Perplexity-Chef sicher. Im Mittelpunkt steht dabei für ihn vor allem die „Orchestration“. Gemeint ist ein System, das automatisch entscheidet, welches KI-Modell für welche Aufgabe am besten geeignet ist – sowohl aus wirtschaftlicher Sicht für das Unternehmen als auch hinsichtlich der Leistung für den Nutzer.
Dazu gehört laut Srinivas auch die Frage, ob eine Anfrage überhaupt an die Cloud weitergeleitet werden muss oder ressourcenschonend direkt auf dem lokalen Gerät verarbeitet werden kann. Einen ersten Schritt in diese Richtung hat. Künftig sollen dort Aufgaben dynamisch zwischen lokalen und serverbasierten KI-Modellen verteilt werden. Das System entscheidet dabei selbstständig, welche Verarbeitung für die jeweilige Aufgabe besser geeignet ist, also welche Abläufe direkt auf dem Gerät ausgeführt werden und welche an leistungsfähigere Cloud-Modelle ausgelagert werden sollen.
Auch wenn es laut Unternehmensangaben dabei primär um sensible Daten geht, die nach ihrer Erkennung ausschließlich lokal verarbeitet und nicht an die Cloud übertragen werden, dürfte sich dieser Ansatz ebenso auf den Ressourcenverbrauch als entscheidenden Skalierungsfaktor übertragen lassen. Da immer leistungsfähigere Geräte wie Laptops oder Smartphones zunehmend mehr KI-Verarbeitung direkt lokal ermöglichen, könne dies laut Srinivas dazu beitragen, den Energieverbrauch zu senken, die Geschwindigkeit zu erhöhen und gleichzeitig den Datenschutz zu verbessern.
Für komplexe Aufgaben sollen jedoch weiterhin leistungsstarke Cloud-Modelle genutzt werden. Genau diese hybride Kombination sei entscheidend für die nächste Entwicklungsphase der KI-Branche. Ein weiterer möglicher Erfolgsfaktor könnte der plattformunabhängige Ansatz sein, den Perplexity verfolgt. Während große Wettbewerber wie OpenAI, Anthropic, Google oder Microsoft vor allem auf eigene Agenten setzen, integriert Perplexity unterschiedliche Modelle verschiedener Anbieter und kombiniert diese mit unterschiedlicher Hardware, Betriebssystemen und Geräten.
Srinivas bezeichnet diese neutrale Orchestrierungsschicht als den eigentlichen Wettbewerbsvorteil des Unternehmens – nicht zuletzt deshalb, weil Verbesserungen externer Modelle dadurch unmittelbar auch Perplexity zugutekommen. … oder ComputerBase Pro bestellenPartner verarbeiten personenbezogene Daten, indem wir mit auf Ihrem Gerät gespeicherten Informationen ein Nutzungsprofil erstellen, um z. B. Anzeigen zu personalisieren.
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