Künstliche Intelligenz hat viele Branchen revolutioniert und es Unternehmen auf der ganzen Welt ermöglicht, ihre Arbeitsabläufe zu verbessern, betriebliche Effizienz zu steigern und neue Erkenntnisse über das Verbraucherverhalten zu gewinnen. Die frühen Erfolge und der beispiellose Umfang der KI haben wiederum mehr Unternehmer und Problemlöser dazu ermutigt, neue und innovative Ideen zu entwickeln, und in der Folge hat die Zahl der Start-ups in der Branche boomt.
Allerdings stehen KI-Startups vor zahlreichen Herausforderungen, von begrenzten Personalressourcen bis hin zu hohen Betriebskosten und Kompatibilitätsproblemen mit Technologiestandards, die alle die Entwicklung eines minimal lebensfähigen Produkts erschweren. Viele dieser Herausforderungen drehen sich um die technologische Infrastruktur und die Systemunterstützung, aber mit einem Bewusstsein für gemeinsame Probleme und verborgene Chancen können Unternehmer, Technologieteams und Gründer – ganz zu schweigen von den KI-Systemen selbst – erfolgreich sein.
Hohe Betriebskosten
Der Aufbau und die Wartung von KI-Systemen können teuer sein. KI-Technologien werden häufig anhand sehr großer Datensätze „trainiert“, sodass sie ihre Operationen auf andere Bereiche übertragen können – dies wird als „Grundlagenmodell“ bezeichnet. Auch der alltägliche Betrieb von KI-Systemen ist sehr rechenintensiv und läuft in der Regel auf Hochleistungs-GPUs. Tatsächlich schätzen viele Quellen, dass eine KI-gestützte Suchabfrage zehnmal mehr Leistung und Rechenressourcen erfordert als eine herkömmliche Suchabfrage.
Obwohl Startups häufig über eine großzügige Startfinanzierung und Zugang zu Rechenressourcen von Anbietern verfügen, haben sowohl die intensive Schulung als auch der Betrieb von KI-Modellen einen sehr realen Einfluss auf die Kosten. Gleichzeitig werden viele Start-ups eher auf Betriebskosten als auf Investitionskosten basieren und standardmäßig Cloud-nativ sein, was bedeutet, dass ihnen monatlich wiederkehrende Kosten entstehen. Dadurch können sie zwar von einer leistungsstarken Infrastruktur profitieren, ohne dass hohe Vorabgebühren anfallen, die Wahl des Anbieters ist jedoch von entscheidender Bedeutung, wenn die Kosten nicht außer Kontrolle geraten sollen.
Datenmanagement
Wie bereits erwähnt, erfordert das Training von KI eine große Datenmenge, um ein grundlegendes Modell zu erstellen. Es gibt eine Reihe verschiedener Basismodellvarianten auf dem Markt, die jeweils einen anderen Lernansatz verfolgen. Halbüberwachte Modelle verwenden beispielsweise eine Mischung aus „beschrifteten“ (d. h. sinnvoll gekennzeichneten) und „unbeschrifteten“ (nicht gekennzeichneten) Daten und nutzen die bereits aussagekräftigen (beschrifteten) Daten, um die KI zu trainieren und die Leistung bei der Verarbeitung der unbeschrifteten Daten zu verbessern.
Alle diese Daten müssen effektiv beschafft und verwaltet werden, was eine Reihe von Herausforderungen mit sich bringt, darunter:
- Datenerfassung: Startups müssen hochwertige, relevante Daten beschaffen, um ihre KI-Lösungen effektiv entwickeln zu können. Allerdings kann die Erfassung großer Datenmengen teuer und zeitaufwändig sein, insbesondere für Nischenbranchen.
- Datenspeicherung und Sicherheit: Sobald Daten erfasst wurden, müssen sie sicher und effizient gespeichert werden. Während des Schulungszeitraums kann die Aufbewahrung von Daten auf Hochverfügbarkeitssystemen kostspielig sein, und wenn diese Daten vertraulich sind (z. B. im Gesundheitswesen oder in der Finanzbranche), müssen sie angemessen geschützt werden.
Probleme mit der Abwärtskompatibilität
KI-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch entwickeln sich ständig weiter und es werden regelmäßig neue Versionen und Updates veröffentlicht. Einige dieser Frameworks sind nicht abwärtskompatibel mit früheren Versionen, was Gründer und technische Teams unter Druck setzt, ihre Anwendungen kontinuierlich zu aktualisieren. Wenn Sie nicht auf die neuesten Versionen aktualisieren, kann dies zu Funktionsproblemen, Benutzerproblemen oder ganz einfach zu Ausfallzeiten führen. Obwohl in einer so neuen Branche bis zu einem gewissen Grad mit Funktionsproblemen zu rechnen ist, kann jede Panne den Ruf eines KI-Unternehmens untergraben, und Gründer könnten das Gefühl haben, dass ihre potenziellen Finanzierungsquellen mit jedem Fehler schrumpfen!
KI in der Praxis: Yepic.AI erzielt Durchbrüche mit OVHcloud
Yepic.AI ist ein Startup, das die Kraft der künstlichen Intelligenz genutzt hat, um innovative Video- und Sprachlösungen zu entwickeln. Diese Lösungen nehmen Texte in beliebigen Sprachen auf, generieren dann ultrarealistische Avatare und stellen Simultanübersetzungen bereit. Kurz gesagt, mit Yepic kann jetzt jeder geschriebene Inhalt in ein kommentiertes Video in jeder Sprache umgewandelt werden, ohne dass Talent oder Sprachausgabe erforderlich sind, wodurch viele teure und qualifizierte Arbeitsstunden entfallen.
Allerdings erfordert die Entwicklung und das Testen dieser Algorithmen Zugriff auf leistungsstarke Rechenressourcen, was Yepic.AI vor große Herausforderungen stellte.
Zunächst nutzte Yepic.AI Cloud-Dienste, die von amerikanischen Hyperscalern bereitgestellt wurden, um ihren Computerbedarf zu decken. Sie erkannten jedoch bald, dass diese Dienstleistungen nicht ausreichten, um ihr wachsendes Geschäft zu unterstützen. Sie benötigten eine zuverlässigere und effizientere GPU-Infrastruktur, um die gewünschten Videos in hoher Qualität zu generieren.
Zu diesem Zeitpunkt wandte sich Yepic.AI an OVHcloud, Europas größten Cloud-Anbieter. OVHcloud gewährte Yepic.AI Zugriff auf die Tesla V100S GPU von NVidia, die doppelt so viel Speicher bietet wie die V100-Version anderer Cloud-Anbieter. Mit diesem zusätzlichen Speicher konnte Yepic.AI ultrarealistische Videos mit 60 Bildern pro Sekunde erzeugen, was für ihr Geschäft unerlässlich ist.
Darüber hinaus profitierte Yepic.AI von der Integration zwischen OVHcloud AI Notebooks und OVHcloud ML Serving. Diese Integration ermöglichte es Yepic.AI, seine Algorithmen für maschinelles Lernen schnell zu entwickeln und zu testen und so neue Funktionen schneller auf den Markt zu bringen. Mithilfe von OVHcloud konnte Yepic.AI seine Betriebskosten senken und gleichzeitig die Produktivität steigern, ein entscheidender Vorteil für ein Startup mit begrenzten Ressourcen.
Der Erfolg von Yepic.AI ist ein Beweis dafür, wie wichtig die Auswahl der richtigen Hosting-Lösungen für KI-Startups ist. Durch die Partnerschaft mit OVHcloud war Yepic.AI in der Lage, erhebliche Computerherausforderungen zu meistern und innovative Lösungen zu entwickeln, die die Art und Weise, wie wir kommunizieren, verändern. Da KI die Industrie weiterhin verändert, wird die Wahl der richtigen Hosting-Lösungen für Startups, die diese neue Technologie nutzen möchten, von entscheidender Bedeutung sein.
Warum ist die Auswahl der richtigen Hosting-Lösungen so wichtig?
Die Auswahl der richtigen Hosting-Lösung ist für KI-Startups sehr wichtig. Für viele kommt das Hosten von Lösungen vor Ort schlichtweg nicht in Frage, sodass sie zwangsläufig cloudnativ werden müssen. Für andere bietet die Cloud eine Möglichkeit, hohe Investitionskosten zu vermeiden und niedrigere, wiederkehrende Betriebskosten in der Bilanz auszuweisen. Darüber hinaus kann es kleinen Unternehmen dabei helfen, die Verwaltung der Sicherheit und alltäglicher Aspekte ihrer Infrastruktur zu vermeiden, wodurch ein Großteil des Verwaltungsaufwands entfällt und sie sich auf die Entwicklung neuer KI-Lösungen konzentrieren können.
Die richtigen Hosting-Lösungen können dazu beitragen, ein stabiles, sicheres und effizientes KI-System zu schaffen und Startups in die Lage zu versetzen, innovativ zu sein und auf dem Markt wettbewerbsfähig zu bleiben.
Hosting-Lösungen bieten eine Reihe von Vorteilen, darunter:
- Skalierbarkeit: Mit Hosting-Lösungen können Startups ihre Infrastruktur je nach Bedarf vergrößern oder verkleinern. Dadurch wird sichergestellt, dass sie über die erforderlichen Ressourcen verfügen, um KI-Lösungen effektiv zu entwickeln und zu testen. Hosting-Anbieter können die Möglichkeit bieten, sofort zusätzliche Ressourcen bereitzustellen, sodass Startups unerwartete Nachfragespitzen ohne Verzögerungen oder zusätzliche Kosten bewältigen können.
- Flexibilität: Hosting-Lösungen bieten Startups die Flexibilität, die benötigten Ressourcen auszuwählen. Dadurch können sie ihre Infrastruktur für ihre KI-Lösungen optimieren. Sie können die Art und Menge der benötigten Rechenressourcen, etwa GPUs oder Hochleistungsprozessoren, je nach ihren spezifischen Anforderungen wählen. Sie können auch die Infrastruktur kombinieren und so Lösungen an ihre Bedürfnisse anpassen, ohne physische Hardware anzuschaffen.
- Kosteneffektivität: Hosting-Lösungen können kostengünstiger sein als der Aufbau und die Wartung einer lokalen Infrastruktur. Dies kann Startups dabei helfen, die Betriebskosten zu senken und Ressourcen auf die Entwicklung ihrer KI-Lösungen zu konzentrieren. Hosting-Anbieter können verschiedene Preismodelle anbieten und viele bieten Gutschriften für kleine Unternehmen an, sodass Start-ups die kostengünstigste Lösung für ihre spezifischen Anforderungen wählen können.
KI-Innovation mit Cloud-Hosting skalieren
Die KI-Branche steht heute vor zahlreichen Herausforderungen, von Eigentumsfragen bis hin zu Ethik, Technologie und darüber hinaus. Obwohl Technologie und die Wahl des richtigen Cloud-Anbieters die komplexen philosophischen Fragen nicht beantworten können, können sie Start-ups zumindest dabei helfen, sich weniger auf das tägliche Infrastrukturmanagement und mehr auf die Entwicklung innovativer KI-Lösungen zu konzentrieren. Von der Skalierung ihrer Infrastruktur bis zur Optimierung ihrer Ressourcen kann die richtige Hosting-Lösung KI-Startups dabei helfen, die Hürden zu überwinden, die ihnen auf dem Weg zum Erfolg stehen, ihr Geschäft anzukurbeln und ihnen dabei zu helfen, die Zukunft der Branche zu gestalten.
