KI-Agenten: Hype trifft Realität – Hohe Kosten und technische Hürden im Silicon Valley
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Künstliche Intelligenz-Agenten werden von Führungskräften als unermüdliche digitale Assistenten gefeiert, die Büroaufgaben bewältigen können. Doch die zugrunde liegende Technologie ist noch wackelig und birgt das Potenzial, ein erheblicher Kostenfaktor zu sein. Dies wurde diese Woche bei zwei separaten Veranstaltungen im Silicon Valley deutlich, bei denen Führungskräfte und Ingenieure die aktuelle Begeisterung und die Herausforderungen im Zusammenhang mit KI-Agenten erörterten.
Verschwendete Tokens und die LLM-Falle
Kevin McGrath, CEO des KI-Startups Meibel, sprach in einer Sitzung über das größte Problem, mit dem die KI-Branche derzeit konfrontiert ist: die irrige Annahme, dass alles von einem Large Language Model (LLM) verarbeitet werden muss. McGrath warnte davor, "all Ihre Tokens und all Ihr Geld an einen AI Claw Bot zu geben, der einfach Millionen und Abermillionen von Tokens verschwenden wird." Er betonte, dass Unternehmen bewusster entscheiden müssen, welche Aufgaben am besten für KI-Agenten geeignet sind.
Der Aufstieg von OpenClaw und die Branchenerwartungen
Seit dem jüngsten Aufkommen von OpenClaw, einem sogenannten "Harness", das Entwicklern die Nutzung verschiedener KI-Modelle zur Erstellung und Verwaltung von Flotten digitaler Assistenten ermöglicht, treibt die Tech-Branche KI-Agenten als das nächste große Ding voran. Jensen Huang, CEO von Nvidia, erklärte im März gegenüber Jim Cramer von CNBC, dass dies "definitiv das nächste ChatGPT" sei. Die Erwartungen an die neue Technologie sind entsprechend hoch.
Herausforderungen bei der Skalierung und den Betriebskosten
Auf dem Generative AI and Agentic AI Summit in San Jose enthüllten technische Mitarbeiter von Unternehmen wie Google und seiner DeepMind KI-Einheit, Amazon, Microsoft und Meta jedoch, dass die Entwicklung und der Betrieb von KI-Agenten keine leichte Aufgabe ist. Eine von Google-Softwareingenieur Deep Shah geleitete Sitzung konzentrierte sich auf neue Techniken zur Verwaltung der Betriebskosten, die beim Einsatz zahlreicher KI-Agenten entstehen.
Der Betrieb von KI-Agenten ist mit Kosten verbunden. Ein schlecht konzipiertes und gewartetes System zur Überwachung dieser digitalen Assistenten und ihrer Aktionen könnte potenziell Geld verbrennen, anstatt es zu sparen. Shah erklärte: "Wenn Sie an ein maschinelles Lernsystem oder ein Multi-Agenten-System denken, werden Sie mehrere Herausforderungen finden, wenn Sie versuchen, dieses System in großem Maßstab einzusetzen." Die erste dieser Herausforderungen sei die Inferenzkosten.