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KI Trends 2025: Entwicklungen 2024 und Erwartungen für die Zukunft

Trends in gelber Schrift auf blauem Grund

Für IONOS, und besonders für Projekte rund um Künstliche Intelligenz (KI), war 2024 ein spannendes Jahr. Wir haben in diesem Jahr viele Produkte und Funktionen rund um KI auf den Markt gebracht, gleichzeitig hat sich auch der Markt sehr deutlich weiterentwickelt. In diesem Blogbeitrag gebe ich einen kurzen Überblick über entsprechende Entwicklungen und welche Trends ich für 2025 im Bereich KI erwarte.

2024: Ein Jahr voller Innovationen in der KI

2024 war geprägt durch einige Innovationen in den Bereichen der Large Language Modelle und Text-to-Image-Modelle. Eine zentrale Entwicklung war, dass die Open-Source-Modelle in diesem Bereich in der gebotenen Qualität zu den kommerziellen Modellen aufgeschlossen haben. Ein erster wichtiger Meilenstein war bereits im Dezember 2023 die Veröffentlichung von Mixtral, einem Large Language Modell, das von Mistral.ai vorgestellt wurde.

Llama 3: Das Large Language Modell, das die KI-Branche verändert

Nachdem Mistral den Anfang gemacht hatte, übernahm Meta die Führung bei entsprechenden Modellen: Ein wichtiger Schritt hierbei war die Einführung der Llama 3-Familie von Meta am 18. April 2024. Im Laufe des Jahres wurden regelmäßig weitere Updates veröffentlicht, wie Llama 3.1 am 23. Juli und Llama 3.3 am 6. Dezember. Auch wenn diese Modelle entsprechende Rankings noch nicht anführen, haben sie doch deutlich aufgeholt.

Text-to-Image-Modelle: Die Zukunft der Bildgenerierung

Ein weiteres interessantes Projekt ist Flux, das am 1. August 2024 von Black Forest Labs vorgestellt wurde. Dieses Modell ist auf die Generierung von Bildern aus Textfragmenten optimiert und liefert heute sehr gute Ergebnisse. Fehler, wie dritte Arme und Beine, die Anfang 2024 noch häufig auftraten, sind bei diesem Modell nur noch selten zu finden.

Open Source vs. proprietäre Modelle: Welche Vorteile bieten sie?

Trotz dieser Fortschritte im Open-Source-Bereich bleibt die proprietäre Modell-Entwicklung jedoch weiterhin ein wichtiger Treiber der KI-Entwicklung. Ein Beispiel hierfür ist die Veröffentlichung von GPT-4o durch OpenAI am 13. Mai 2024: Während die Open-Source-Modelle bei reinen Textmodellen, bzw. bei Modellen, die Text in Bilder übersetzen, aufschließen, kommen die zentralen Innovationen zuerst von kommerziellen Modellen. GPT-4o war so das erste Modell, das neben Text auch Bilder als Eingabe interpretieren konnte und in der Lage war, relativ zuverlässig eigene Gedankengänge durchzuführen und einfache Logikaufgaben zu lösen.

AI Act – Die EU-KI-Verordnung und ihre Auswirkungen auf die KI-Industrie

Ein weiterer wichtiger Aspekt, der das Jahr 2024 geprägt hat, ist die EU-KI-Verordnung (AI Act), die am 18. Juni 2024 verabschiedet wurde. Diese Verordnung klassifiziert KI-Lösungen nach ihrem Risiko und fordert je nach Klassifikation bestimmte Sicherheitsmaßnahmen. Die Auswirkungen auf dieser Verordnung sind bereits heute zu spüren: So darf Llama 3.2, ein erstes multimodales Model von Meta, in der EU nicht genutzt werden. Meta begründet dies damit, dass die Implikationen des AI Acts noch nicht vollständig absehbar sind.

Insgesamt hat das Jahr 2024 gezeigt, dass sich die KI-Forschung und -Entwicklung in einem stetigen Wandel befindet. Die multimodale Verarbeitung von Daten und die offene Entwicklung von KI-Lösungen sind nur zwei Beispiele für die Zukunft der KI.

Künstliche Intelligenz bei IONOS

Bei IONOS sind wir stolz darauf, diese Entwicklungen begleitet zu haben und für unsere Kunden zu nutzen: Viele der neuen Angebote haben wir in unsere Produkte integriert. Auch in Zukunft werden wir Unternehmen und Entwickler bei der Entwicklung und dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz in ihren Use Cases unterstützen – und sie so befähigen, von den KI Trends 2025 zu profitieren.

Infrastructure as a Service (IaaS): Die Bedeutung von Hardware für KI-Modelle

Ein zentraler Baustein unserer Strategie ist es, Hardware für das Trainieren von KI Modellen als Infrastructure as a Service bereitzustelllen. Hier bieten wir aktuell eine Reihe von GPUs als Bare Metal an, die unsere Kunden mieten können und die genutzt werden können, um eigene Modelle zu trainieren. Unsere Palette umfasst:

  • Nvidia T4 und A10, die bereits seit einiger Zeit verfügbar sind.
  • Nvidia A30 und H100, die seit Anfang Dezember neu hinzugekommen sind.
  • Intel Gaudi, ein neues Angebot, das ebenfalls seit Anfang Dezember verfügbar ist.

Diese GPUs sind ideal für die Ausführung von KI-Anwendungen, die eine hohe Rechenleistung erfordern, wie zum Beispiel Deep Learning und Machine Learning.

Platform as a Service (PaaS): Die Zukunft der KI-Entwicklung

Daneben haben wir 2024 unser Platform as a Service Angebot Mitte des Jahres deutlich ausgebaut. Wir bieten eine Reihe von Foundation Models an, darunter:

  • Large Language Models (LLM) von Meta und Mistral,
  • Text-to-Image-Modelle von stability.ai und Black Forest Labs und
  • einige Embedding-Modelle.

Außerdem bieten wir eine Vector-Datenbank an, die es ermöglicht, große Mengen an Daten zu speichern, zu verarbeiten und als Input für Prompts in KI-Anwendungen zu verwenden. Damit unterstützen wir seit Mitte 2024 den kompletten Retrieval Augmented Generation Stack als Service.

Software as a Service (SaaS): Wie KI-Technologie Ihre Arbeit erleichtert

Darüber hinaus haben wir alle unsere Weblösungen um KI-Funktionen erweitert. Um nur einige solcher Funktionen zu nennen:

  • Unsere Groupware-Lösung Open-Xchange bietet eine Reihe von KI-Funktionen, wie zum Beispiel das automatische Zusammenfassen oder Umformulieren von E-Mails.
  • MyWebsite Now ermöglicht die Erstellung neuer Webseiten und die Erweiterung von bestehenden Webseiten mit Hilfe von KI. Es müssen nur noch Stichpunkte angegeben werden.
  • Unsere AI Domain Search schlägt auf Basis von Schlüsselwörtern Domainnamen vor, so dass unsere Kundinnen und Kunden schneller zu ihrer Wunschdomain zu kommen.

Ziel unserer Angebote ist es nicht, Künstliche Intelligenz um ihrer selbst willen voranzutreiben. Vielmehr unterstützen wir unsere Kundinnen und Kunden dabei, ihre Ziele effektiv zu erreichen. Wir erwarten, dass wir in diesem Bereich auch 2025 einige neue Funktionen anbieten können.

KI-Trends 2025: Was Sie erwarten können

Die KI-Branche steht 2025 vor einer zentralen Herausforderung: Die Qualität der Trainingsdaten wird durch KI verwässert. Laut Google-CEO Sundar Pichai wurden in 2024 bereits 57 Prozent aller neuen Daten durch KI-Systeme generiert. Dies kann jedoch zu einem „Plateau“ in der KI-Qualität führen, da die Trainingsdaten nicht mehr ausreichend gute Qualität liefern, um die Leistung der Modelle deutlich zu verbessern. Die neuen Modelle lernen von KI-generierten Texten. Dies wird die KI Trends 2025 beeinflussen.

Qualität vs. Quantität: Die Herausforderung der Trainingsdaten

Eine Konsequenz daraus ist, dass es 2025 statt immer leistungsfähigerer Modelle immer effizientere, also kleinere Modelle geben wird. Diese sind nicht nur kosteneffizienter, weil sie weniger GPU Speicher benötigen, sondern erlauben auch neue Anwendungsfälle, da sie schneller Vorhersagen generieren als ihre „großen“ Counterparts. Ein Beispiel für diese Entwicklung ist bereits heute das Llama 3.3-Modell, das eine Qualität von Llama 3.1 mit 405 Billionen Parametern erreicht, obwohl es nur 70 Billionen Parameter umfasst. Ein anderer Ansatz ist GPT-4o mini, das eine kosteneffiziente Alternative zu GPT-4o bietet.

Die Entwicklung von KI-Agenten

Ein weiterer Trend in der KI-Industrie sind die KI-Agenten oder -Companions. Diese intelligenten Systeme können autonom handeln und Entscheidungen treffen, um bestimmte Ziele im Auftrag des Nutzers zu erreichen. Unternehmen setzen KI heute primär ein, um Text aus anderen Texten oder Bilder zu generieren. Verglichen damit ist dies ein deutlicher Schritt nach vorn. Künftig wird KI Aktionen für den Nutzer ausführen, nachdem die notwendigen Informationen entweder direkt vom Nutzer erfragt oder aus dem Wissen der KI abgeleitet werden. Gartner geht davon aus, dass das Wachstum dieser Technologie in den kommenden Jahren so groß sein wird, dass bis 2028 rund 33 Prozent aller Enterprise Software Lösungen über entsprechende Funktionen verfügen. Amazon hat sogar ein eigenes Forschungslabor für AI-Agents gegründet, um langfristige Forschungsbetten zu setzen. Die Integration von KI-Agenten in Endkundenanwendungen ist ein wichtiger Schritt, um die Kundinnen und Kunden zu unterstützen und ihre Erfahrungen zu verbessern.

Praktische Anwendungen von KI-Agenten: Beispiele und Erfahrungen

Einige Beispiele für die Anwendung von KI-Agenten sind:

  • Chatbots, die nicht nur Kundenanfragen beantworten, sondern auch Probleme lösen.
  • Virtuelle Assistenten, die Kunden bei der Suche nach Produkten oder Dienstleistungen unterstützen.
  • Persönliche Empfehlungen, die auf den Vorlieben und Bedürfnissen der Kunden basieren.

Insgesamt ist die Zukunft der KI von der Überwindung der Trainingsdaten-Probleme und der Entwicklung von KI-Agenten geprägt. Diese KI Trends werden 2025 die Kundenerfahrungen verbessern und die Unternehmen unterstützen, ihre Ziele zu erreichen.

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