Die GPU-Besessenheit der KI blendet uns für eine günstigere, intelligentere Lösung.

GPUs sind zur Standardhardware für viele KI-Workloads geworden, doch dieses Denken hat einen blinden Fleck geschaffen, der uns zurückhält. GPUs sind unglaublich gut darin, riesige Mengen an Daten parallel zu verarbeiten, perfekt für das Trainieren großer Sprachmodelle oder das Durchführen von Hochgeschwindigkeits-KI-Inferenz. CPUs sind jedoch immer noch sehr leistungsfähig und werden vergessen, was uns Zeit, Geld und Chancen kosten könnte. CPUs sind nicht veraltet und können für KI-Aufgaben effizient und kostengünstig eingesetzt werden, wenn wir ihnen nur eine Chance geben würden. KI-Aufgaben umfassen das Ausführen kleinerer Modelle, die Interpretation von Daten, die Verwaltung von Logikketten, Entscheidungsfindung, das Abrufen von Dokumenten und die Beantwortung von Fragen, was flexibles Denken und Logik erfordert. CPUs sind beeindruckend in dem, wofür sie entwickelt wurden: flexible, logikbasierte Operationen. Autonome Agenten, die KI zur Erledigung von Aufgaben einsetzen, können auf CPUs laufen, und sogar Inferenz kann auf CPUs durchgeführt werden, insbesondere mit kleineren, optimierten Modellen. Dezentrale Computernetzwerke, wie DePINs, ermöglichen es Menschen, ihre ungenutzte Rechenleistung beizutragen, wodurch ein globales Netzwerk entsteht, auf das andere zugreifen können. Das macht es günstiger, skalierbarer und bringt das Computing näher an den Edge. Indem wir unser Denken verändern und dezentrale Netzwerke nutzen, um KI-Workloads an den richtigen Prozessortyp zu leiten, können wir Skalierbarkeit, Effizienz und Ausfallsicherheit freisetzen. Es ist an der Zeit, CPUs in der KI-Welt nicht länger wie Bürger zweiter Klasse zu behandeln und zu überdenken, wie wir die KI-Infrastruktur skalieren.