Die AI-Welt konzentriert sich auf GPUs, doch übersieht oft das immense, ungenutzte Potenzial von CPUs. Millionen von Prozessoren stehen weltweit bereit. Könnten sie die kostengünstigere, intelligentere Lösung für viele AI-Aufgaben sein?
In der Welt der künstlichen Intelligenz (AI) dominiert die Graphic Processing Unit (GPU) das Feld, besonders beim Training großer Modelle. Diese Fokussierung ist oft berechtigt, da GPUs für die parallele Verarbeitung massiver Datensätze konzipiert sind. Sie sind unverzichtbar für Aufgaben wie das Training von Chatbots oder die Bilderkennung. Doch diese Vorherrschaft der GPUs hat einen signifikanten blinden Fleck geschaffen, der potentielle Fortschritte und Effizienzgewinne ignoriert.
Trotz der unbestreitbaren Stärken von GPUs ist die Vernachlässigung von Central Processing Units (CPUs) ein Fehler. Millionen von CPUs weltweit sitzen ungenutzt herum, obwohl sie leistungsfähig sind und viele AI-Aufgaben kostengünstig bewältigen könnten.
Es ist zwar korrekt, dass CPUs bei der massiven Parallelverarbeitung von Trainingsdaten für Milliarden-Parameter-Modelle nicht mit GPUs konkurrieren können. Hier glänzen GPUs. Aber der AI-Einsatz geht weit über das reine Training hinaus. Viele Aufgaben wie das Ausführen kleinerer Modelle, Dateninterpretation, Logikketten-Verwaltung, Entscheidungsfindung oder Dokumentenabruf erfordern flexibles Denken und Logik – genau die Stärken von CPUs.
Während GPUs oft im Rampenlicht stehen, agieren CPUs im Hintergrund, bilden aber das Rückgrat vieler realer AI-Workflows. Sie sind effizient bei logikbasierten Operationen und dem gleichzeitigen Ausführen weniger Aufgaben. Viele AI-Anwendungen benötigen schlichtweg nicht die extreme Parallelverarbeitung von GPUs.
Selbst bei der AI-Inferenz, dem eigentlichen Einsatz trainierter Modelle, können CPUs eine wichtige Rolle spielen, insbesondere bei kleineren, optimierten Modellen oder wenn extrem geringe Latenzzeiten nicht entscheidend sind.
Die fortlaufende Fixierung auf teure GPU-Rechenzentren übersieht eine einfachere, kostengünstigere Lösung: die effiziente Nutzung dessen, was bereits existiert. Wir müssen nicht immer neue Hardware kaufen, um die wachsende AI-Nachfrage zu decken. Der Schlüssel liegt darin, vorhandene Ressourcen zu mobilisieren und besser zu integrieren.
Hier kommen Dezentralisierte Physische Infrastruktur Netzwerke (DePINs) ins Spiel. DePINs ermöglichen es Einzelpersonen und Unternehmen, ihre ungenutzte Rechenleistung, insbesondere idle CPUs, in ein globales Netzwerk einzubringen. Anstatt teure Zeit auf zentralisierten GPU-Clustern zu mieten, könnten viele AI-Workloads über ein dezentrales Netz von CPUs ausgeführt werden.
Dieses Modell bietet signifikante Vorteile: Es ist günstiger, skaliert natürlich mit der Anzahl der Teilnehmer und bringt die Rechenleistung näher an den Nutzer, was Latenz reduziert und die Privatsphäre stärkt. Es ist wie Airbnb für Rechenleistung – die Nutzung leerer Räume (CPUs) statt dem Bau neuer Hotels (Rechenzentren).
Es ist Zeit für eine mentale Verschiebung. Hört auf, CPUs als zweitklassige Bürger in der AI-Welt zu behandeln. GPUs sind kritisch, ja. Aber CPUs sind überall. Sie sind ungenutzt, aber fähig. Die wirkliche Einschränkung liegt oft nicht im GPU-Mangel, sondern in unserer fixierten Denkweise, die das Potenzial im Netzwerk ignoriert.
