On-Device AI vs. Cloud AI: Wann ist welche Lösung sinnvoller?

Künstliche Intelligenz ist längst ein fester Bestandteil unseres Alltags – sei es durch personalisierte Empfehlungen, Sprachassistenten oder intelligente Kamerafunktionen. Dabei spielen sowohl On-Device AI als auch Cloud AI eine entscheidende Rolle. Doch wo liegen eigentlich die Unterschiede, und welche Variante ist im Alltag nützlicher? In diesem Artikel werfen wir einen Blick darauf, wie sich beide Ansätze in ihrer Funktionsweise und ihren Anwendungsmöglichkeiten unterscheiden und was das für uns als Nutzer bedeutet.

Folgende Themen werden in diesem Beitrag behandelt:

Tauche tiefer in die Welt der Future Tech Trends

Effizient, lokal, sofort – so arbeitet die On-Device AI. Ronny Tischer (KOMSA) und Tuncay Sandikci (Samsung) sprechen in der fünften Folge „Future Tech Trends“ über diese Anwendung auf Endgeräten.

Klicke hier zum reinhören

On-Device AI und Cloud AI: Wie sie funktionieren und was sie ausmacht

On-Device AI

...ist eine Form der künstlichen Intelligenz, die direkt auf einem Gerät wie einem Smartphone, Tablet oder Smart-Home-Gerät ausgeführt wird. Die KI-Modelle und Algorithmen, die für die Analyse und Entscheidungsfindung benötigt werden, sind auf der Hardware des Geräts selbst installiert. Das ermöglicht eine sofortige Verarbeitung von Informationen und eine schnelle Reaktion auf verschiedene Anforderungen.

Die Funktionsweise von On-Device AI basiert auf speziellen Hardwarekomponenten wie neuronalen Verarbeitungseinheiten (NPUs) oder Grafikprozessoren (GPUs), die in modernen Geräten integriert sind. Diese Komponenten sind darauf ausgelegt, komplexe Berechnungen schnell und effizient durchzuführen. Ein gängiges Beispiel ist die Kamera eines Smartphones: Sie nutzt die lokale KI, um Bilder sofort zu analysieren, Szenen zu erkennen und Einstellungen wie Belichtung und Fokus automatisch anzupassen. Alles geschieht direkt auf dem Gerät, was nicht nur die Reaktionsgeschwindigkeit verbessert, sondern auch den Datenschutz erhöht, da die Daten lokal bleiben.

Darüber hinaus ermöglicht die geräteinterne KI die Nutzung von KI-Funktionen, selbst wenn das Gerät offline ist. Sprachassistenten können beispielsweise Sprachbefehle lokal verarbeiten und grundlegende Aufgaben ausführen, ohne auf eine Internetverbindung angewiesen zu sein. Die stetigen Fortschritte in Hardware und maschinellem Lernen machen On-Device AI immer effizienter und vielseitiger, sodass sie eine entscheidende Rolle in modernen digitalen Geräten spielt.

Cloud AI

...ist eine Form der künstlichen Intelligenz, die in zentralen Rechenzentren oder Cloud-Plattformen betrieben wird. Dabei werden KI-Modelle, Algorithmen und große Mengen an Daten in der Cloud verarbeitet, anstatt auf einem lokalen Gerät. Die Funktionsweise von Cloud AI basiert darauf, dass Daten von verschiedenen Geräten – wie Smartphones, Computern oder Sensoren – über das Internet an die Cloud gesendet werden. Dort werden sie von leistungsstarken Servern verarbeitet, die speziell dafür ausgelegt sind, komplexe KI-Berechnungen und maschinelles Lernen durchzuführen.

Ein wesentlicher Bestandteil der Online AI ist die enorme Rechenleistung und Skalierbarkeit, die Cloud-Dienste bieten. Große Rechenzentren verfügen über Tausende von Prozessoren und Grafikprozessoren (GPUs), die gleichzeitig arbeiten können, um große Datenmengen zu analysieren, Modelle zu trainieren und Prognosen zu erstellen. Sobald die Daten in der Cloud verarbeitet sind, werden die Ergebnisse wieder an das ursprüngliche Gerät zurückgesendet.

Ein Beispiel für die Anwendung von der serverseitigen KI ist die Analyse großer Bilddaten in der medizinischen Diagnostik. In diesem Fall werden medizinische Bilder, wie Röntgenaufnahmen oder MRT-Scans, von Krankenhäusern oder Arztpraxen an die Cloud gesendet, wo sie von fortgeschrittenen KI-Modellen analysiert werden. Die KI-Algorithmen in der Cloud sind darauf trainiert, bestimmte Muster und Anomalien in den Bildern zu erkennen, beispielsweise Tumore oder andere Erkrankungen. Durch die immense Rechenleistung und den Zugriff auf umfangreiche Datensätze in der Cloud können hochpräzise Analysen in kürzester Zeit durchgeführt werden. Nach der Analyse werden die Ergebnisse und Diagnosevorschläge zurück an die Mediziner gesendet, die diese Informationen dann zur weiteren Behandlung ihrer Patienten nutzen können.

Welche Vorteile die beiden Lösungen bieten

On-Device AI

...bietet mehrere Vorteile, die sie in vielen Anwendungsbereichen besonders attraktiv machen. Einer der größten Vorteile ist der Datenschutz und die Sicherheit. Da die Daten direkt auf dem Gerät verarbeitet werden, müssen sie nicht zur Analyse an externe Server gesendet werden. Das bedeutet, dass sensible Informationen, wie persönliche Fotos, Sprachaufnahmen oder Gesundheitsdaten, auf dem Gerät bleiben und nicht ins Internet übertragen werden. Dies reduziert das Risiko von Datenschutzverletzungen und erhöht die Kontrolle des Nutzers über seine eigenen Daten.

Ein weiterer Vorteil ist die geringe Latenz. Durch die Verarbeitung der Daten auf dem Gerät selbst können KI-Funktionen in Echtzeit arbeiten. Anwendungen wie Sprachassistenten, Bildverarbeitung und Gesichtserkennung reagieren sofort auf Nutzereingaben, da die Analyse nicht durch eine Datenübertragung verzögert wird. Das sorgt für ein schnelleres und flüssigeres Benutzererlebnis, insbesondere bei Anwendungen, die auf Echtzeitinteraktion angewiesen sind.

Die Offline-Fähigkeit ist ebenfalls ein wichtiger Aspekt. Diese Art von KI kann auch ohne Internetverbindung arbeiten, da sie nicht auf externe Server angewiesen ist. Das bedeutet, dass Funktionen wie Spracherkennung, Übersetzungen oder Fotobearbeitung auch in Umgebungen genutzt werden können, in denen keine stabile Internetverbindung vorhanden ist. Dies macht On-Device AI ideal für mobile Anwendungen und den Einsatz in abgelegenen Gebieten.

Ein weiterer Vorteil ist die Energieeffizienz. Moderne Geräte sind mit spezialisierten Prozessoren, sogenannten neuronalen Verarbeitungseinheiten (NPUs), ausgestattet, die darauf ausgelegt sind, KI-Berechnungen effizient durchzuführen. Diese optimierte Hardware ermöglicht es, KI-Prozesse mit minimalem Energieverbrauch auszuführen, was die Batterielaufzeit von Smartphones, Tablets und Wearables verlängert.

Zusätzlich kann On-Device AI durch kontinuierliche Anpassung an das Nutzerverhalten eine personalisierte Erfahrung schaffen. Da die KI direkt auf dem Gerät lernt und arbeitet, kann sie das Verhalten und die Präferenzen des Nutzers besser verstehen und anpassen. Zum Beispiel kann sie sich merken, welche Apps zu welchen Tageszeiten häufig genutzt werden, um Vorschläge und Anpassungen darauf abzustimmen. Dadurch wird eine individuellere und effizientere Nutzung ermöglicht.

Cloud AI

...bietet zahlreiche Vorteile, die sie für bestimmte Anwendungen besonders geeignet machen. Ein entscheidender Vorteil ist die enorme Rechenleistung. In der Cloud können leistungsstarke Server und spezialisierte Grafikprozessoren (GPUs) eingesetzt werden, um komplexe KI-Modelle und Algorithmen auszuführen. Diese Rechenzentren sind darauf ausgelegt, große Mengen an Daten parallel zu verarbeiten und anspruchsvolle Berechnungen schnell und effizient durchzuführen. Dadurch können auch sehr aufwändige KI-Aufgaben, wie maschinelles Lernen und Deep Learning, effektiv umgesetzt werden.

Ein weiterer Vorteil ist die Skalierbarkeit. Cloud AI kann je nach Bedarf skaliert werden, sodass Ressourcen flexibel hinzugefügt oder reduziert werden können. Dies ist besonders nützlich für Anwendungen, die in kurzer Zeit sehr viel Rechenkapazität benötigen. Durch die Cloud-Infrastruktur lassen sich KI-Anwendungen an unterschiedliche Anforderungen anpassen, ohne dass die physischen Ressourcen vor Ort erweitert werden müssen.

Ein bedeutender Vorteil von serverseitiger KI ist auch der Zugriff auf große Datenmengen. In der Cloud können riesige Datensätze gespeichert und analysiert werden, was für viele KI-Anwendungen entscheidend ist. Beispielsweise ermöglicht der Zugriff auf umfangreiche Datenbanken in der Cloud, dass KI-Modelle ständig mit neuen Daten trainiert und verbessert werden können. Diese kontinuierliche Weiterentwicklung sorgt dafür, dass die KI mit der Zeit immer genauer und leistungsfähiger wird.

Die Kontinuität der Updates und Verbesserungen ist ein weiterer Vorteil. In der Cloud können KI-Modelle und Algorithmen zentral aktualisiert und verbessert werden, ohne dass Nutzer aktiv etwas tun müssen. Entwickler können neue Funktionen und Verbesserungen bereitstellen, die automatisch allen Nutzern zugutekommen. Diese Fähigkeit, KI-Modelle in Echtzeit zu aktualisieren, ermöglicht es, auf aktuelle Entwicklungen und Anforderungen schnell zu reagieren.

Ein weiterer Aspekt ist die Vernetzungsfähigkeit. Cloud AI kann auf verschiedene Dienste und Plattformen zugreifen und Informationen nahtlos austauschen. Dadurch können KI-Anwendungen in ein breiteres digitales Ökosystem integriert werden, um umfassendere Analysen und Funktionen bereitzustellen. Dies ist besonders wichtig für Anwendungen, die mit verschiedenen Datenquellen oder Diensten interagieren müssen, wie etwa in der Medizin, im Finanzwesen oder in globalen Kommunikationsnetzwerken.

Samsung Enterprise

Erfahre mehr zu Samsung Enterprise oder Device as a Service

Mehr erfahren

Diese Schwächen solltest du kennen

On-Device AI

...hat trotz ihrer Vorteile auch einige Nachteile, die in bestimmten Anwendungsszenarien relevant sein können. Ein zentraler Nachteil ist die begrenzte Rechenleistung. Da sie auf der Hardware des Geräts ausgeführt wird, ist sie an die Leistungsfähigkeit dieser Hardware gebunden. Selbst moderne Smartphones und Wearables verfügen nicht über die gleiche Rechenkapazität wie große Rechenzentren. Dies führt dazu, dass sehr komplexe KI-Modelle oder Aufgaben, die eine hohe Rechenleistung erfordern, nicht effizient auf dem Gerät ausgeführt werden können.

Ein weiterer Nachteil ist der begrenzte Speicherplatz. Die Kapazität auf mobilen Geräten ist in der Regel beschränkt, was bedeutet, dass nur kleinere KI-Modelle und Datensätze lokal gespeichert und verarbeitet werden können. Die Notwendigkeit, KI-Modelle kompakt und effizient zu gestalten, kann dazu führen, dass sie weniger leistungsfähig oder weniger genau sind als umfangreichere Modelle, die auf größeren Plattformen betrieben werden.

Die eingeschränkte Aktualisierbarkeit ist ein weiterer Aspekt. Da die KI-Modelle auf dem Gerät installiert sind, müssen Updates und Verbesserungen der KI-Software manuell auf das Gerät gespielt werden, sei es durch Betriebssystem-Updates oder App-Aktualisierungen. Dies bedeutet, dass Nutzer auf regelmäßige Updates durch den Hersteller angewiesen sind, um von den neuesten Entwicklungen und Verbesserungen zu profitieren.

Zudem ist die Lernfähigkeit der On-Device AI begrenzt. Da die KI-Modelle nur auf die Daten zugreifen können, die lokal auf dem Gerät vorhanden sind, haben sie keinen Zugriff auf die umfangreichen und vielfältigen Datensätze, die in größeren Systemen genutzt werden können. Dadurch können sie weniger gut mit vielfältigen oder seltenen Szenarien umgehen und sind in ihrer Fähigkeit, sich kontinuierlich weiterzuentwickeln, eingeschränkt.

Auch der Energieverbrauch ist ein Nachteil. Obwohl moderne Geräte mit spezialisierten KI-Prozessoren ausgestattet sind, benötigt die Verarbeitung komplexer KI-Algorithmen dennoch eine beträchtliche Menge an Energie. Bei längerer Nutzung kann dies die Akkulaufzeit von mobilen Geräten erheblich beeinträchtigen, was insbesondere bei Smartphones und Wearables eine Herausforderung darstellt.

Cloud AI

...hat einige Nachteile, die in bestimmten Anwendungskontexten relevant werden können. Ein wichtiger Nachteil ist der Abhängigkeit von einer stabilen Internetverbindung. Da sie auf Servern außerhalb des Geräts ausgeführt wird, müssen Daten ständig über das Internet übertragen werden, um die KI-Funktionen nutzen zu können. In Situationen mit schlechter oder gar keiner Internetverbindung, beispielsweise in ländlichen Gebieten oder unterwegs, kann der Zugriff auf Cloud-basierte KI-Dienste eingeschränkt oder komplett unmöglich sein.

Ein weiterer Nachteil ist die Latenzzeit. Da die Daten an die Cloud gesendet, dort verarbeitet und anschließend die Ergebnisse zurück zum Gerät gesendet werden, kann es zu Verzögerungen kommen. Diese Latenzzeit kann insbesondere bei Anwendungen problematisch sein, die eine Echtzeitreaktion erfordern, wie etwa in der Spracherkennung, Augmented Reality oder bei Steuerungsfunktionen in smarten Geräten.

Der Datenschutz und die Sicherheit sind ebenfalls kritische Aspekte. Da Cloud AI Daten zur Verarbeitung an externe Server sendet, besteht das Risiko, dass sensible Informationen, wie persönliche Fotos, Sprachaufnahmen oder Gesundheitsdaten, auf dem Übertragungsweg abgefangen oder unbefugt eingesehen werden. Die Speicherung und Verarbeitung dieser Daten in der Cloud kann zudem Bedenken hinsichtlich der Kontrolle über private Informationen und der Einhaltung von Datenschutzrichtlinien aufwerfen.

Auch die laufenden Kosten können bei Online AI zu einem Nachteil werden. Die Nutzung von Cloud-Diensten für KI-Anwendungen erfordert häufig ein Abonnement oder eine nutzungsbasierte Bezahlung. Insbesondere bei großem Datenvolumen oder intensiver Rechenleistung können die Kosten für den Betrieb in der Cloud schnell ansteigen, was sowohl für Unternehmen als auch für Privatnutzer teuer werden kann.

Schließlich gibt es die Risiken der Datenübertragung. Da Daten zwischen dem Gerät und der Cloud übertragen werden müssen, ist die Sicherheit dieser Datenübertragung ein wichtiges Thema. Die Datenpakete könnten während der Übertragung anfällig für Abfang- und Manipulationsversuche sein, weshalb umfangreiche Verschlüsselungstechniken erforderlich sind. Trotz dieser Schutzmaßnahmen bleibt das Risiko eines möglichen Datenmissbrauchs bestehen.

KOMSA_FutureTech_05_OnDeviceAI_2024-10_Blog_1200 x 6282

In welchen Anwendungsbereichen sie ideal sind

On-Device AI

...ist ideal für Szenarien, in denen Datenschutz, schnelle Reaktionszeiten und Offline-Nutzung besonders wichtig sind. Sie spielt ihre Stärken vor allem in Anwendungen aus, die eine unmittelbare Verarbeitung und eine sichere Datenhaltung direkt auf dem Gerät erfordern.

Datenschutz: In Bereichen, in denen der Schutz sensibler Daten höchste Priorität hat, bietet On-Device AI erhebliche Vorteile. Beispielsweise analysiert die Gesichtserkennung auf Smartphones biometrische Daten direkt auf dem Gerät, wodurch ein Höchstmaß an Sicherheit gewährleistet wird. Ein weiteres Beispiel sind Fitness- und Gesundheits-Apps auf Wearables, die Gesundheitsdaten lokal verarbeiten, um die Privatsphäre des Nutzers zu schützen.

Schnelle Reaktionszeiten: Anwendungen, die in Echtzeit arbeiten müssen, profitieren enorm von der lokalen Verarbeitung durch geräteinterner KI. Die Kamerafunktionen moderner Smartphones, wie automatische Szenenerkennung, Bokeh-Effekte (Unschärfe des Bildhintergrunds) und Nachtmodus, sind darauf ausgelegt, Bilddaten sofort zu analysieren und anzupassen. Auch Sprachassistenten, die einfache Befehle wie das Starten von Apps oder das Einstellen eines Timers verarbeiten, können dies ohne Verzögerung tun, da die Berechnung direkt auf dem Gerät erfolgt.

Offline-Nutzung: Ein weiterer großer Vorteil ist die Fähigkeit, auch ohne Internetverbindung zu arbeiten. Dies ist besonders wichtig für mobile Anwendungen, die in Situationen ohne stabile Verbindung eingesetzt werden. Sprachassistenten können beispielsweise grundlegende Befehle ausführen, Fotos können bearbeitet und Gesundheitsdaten analysiert werden – alles ohne den ständigen Bedarf an einer Netzwerkverbindung.

Trotz dieser Vorteile stößt die lokale KI jedoch an ihre Grenzen, wenn es um sehr rechenintensive Aufgaben und umfangreiche Datensätze geht. Der begrenzte Speicherplatz und die Rechenleistung moderner Geräte schränken die Komplexität der KI-Modelle ein, die sie ausführen können. Daher ist On-Device AI weniger geeignet für Anwendungen, die große Mengen an Daten analysieren oder kontinuierlich aktualisiert werden müssen.

Cloud AI

...hingegen spielt ihre Stärken aus, wenn es um hohe Rechenleistung, große Datenmengen und die kontinuierliche Aktualisierung von KI-Modellen geht. Sie wird besonders in Szenarien eingesetzt, in denen komplexe Berechnungen erforderlich sind und ein breiter Zugriff auf umfangreiche Informationen notwendig ist.

Hohe Rechenleistung: Anwendungen, die aufwendige Datenanalysen erfordern, wie die medizinische Bildverarbeitung, profitieren von der enormen Rechenkapazität der Cloud. Bei der Analyse von Röntgenbildern, MRT-Scans oder anderen medizinischen Daten ermöglicht die serverseitige KI detaillierte und präzise Diagnosen, da sie auf die leistungsfähigen Server und spezialisierte Grafikprozessoren in Rechenzentren zurückgreifen kann. Diese Stärke ist auch bei der Entwicklung und dem Training komplexer KI-Modelle entscheidend, beispielsweise bei autonomen Fahrzeugen oder Spracherkennungsdiensten.

Skalierbarkeit und Datenzugriff: Cloud AI eignet sich hervorragend für die Verarbeitung großer Datenmengen, wie sie in der Marketing- und Werbebranche benötigt werden. Hier können riesige Kundendaten analysiert und Muster erkannt werden, um personalisierte Empfehlungen und Kampagnen zu erstellen. Die Cloud ermöglicht zudem die kontinuierliche Erweiterung und Anpassung der Ressourcen, sodass Unternehmen flexibel auf wechselnde Anforderungen reagieren können.

Kontinuierliche Aktualisierungen: Ein weiterer Vorteil von ihr ist die Möglichkeit, KI-Modelle zentral zu aktualisieren und zu verbessern. Zum Beispiel bei Sprachverarbeitungsdiensten wie Google Assistant oder Amazon Alexa, die kontinuierlich mit neuen Funktionen und verbessertem Sprachverständnis ausgestattet werden. Diese ständige Aktualisierung sorgt dafür, dass die KI immer auf dem neuesten Stand bleibt und sich an die Bedürfnisse der Nutzer anpasst.

Allerdings bringt Cloud AI auch einige Nachteile mit sich. Die Notwendigkeit einer stabilen Internetverbindung kann in einigen Situationen einschränkend sein, insbesondere in Gebieten mit schlechter Netzabdeckung. Zudem besteht bei der Datenübertragung in die Cloud ein gewisses Risiko hinsichtlich des Datenschutzes und der Sicherheit sensibler Informationen. Auch Latenzzeiten können zu Verzögerungen führen, die insbesondere bei Echtzeitanwendungen problematisch sind.

Verlinkung Future Tech Trends

Mehr Future Tech Trends

In Kooperation mit Solutions by Handelsblatt Media Group beleuchten wir noch weitere Themen, die moderne Unternehmen unterstützen können.

Schau in unserer Mediathek vorbei und lerne mehr dazu.

Mediathek öffnen

Wann welche Lösung die richtige Wahl ist

On-Device AI ist ideal, wenn es um Datenschutz, schnelle Reaktionen und die Möglichkeit zur Offline-Nutzung geht. Sie eignet sich hervorragend für Anwendungen auf mobilen Geräten wie Smartphones und Wearables, für Fotografie-Apps, Fitness- und Gesundheitsüberwachung sowie Sprachassistenten, die ohne Internetverbindung grundlegende Funktionen ausführen können. Ihr Einsatz ist besonders sinnvoll, wenn die Datenverarbeitung direkt auf dem Gerät stattfinden muss, um die Privatsphäre zu schützen oder eine sofortige Reaktion zu ermöglichen.

Cloud AI ist optimal für Anwendungen, die eine hohe Rechenleistung, umfangreiche Datenverarbeitung und ständige Aktualisierungen erfordern. Dies schließt die medizinische Bildanalyse, Big Data-Analysen im Marketing, umfangreiche Sprachverarbeitungsdienste sowie das Training und die Verbesserung großer KI-Modelle ein. Sie bietet die nötige Flexibilität und Skalierbarkeit, um mit komplexen und datenintensiven Aufgaben umzugehen.

In der Praxis wird oft eine Kombination beider Ansätze verwendet, um die jeweiligen Vorteile zu nutzen. Zum Beispiel können Gesundheitsdaten lokal auf einem Wearable erfasst und analysiert werden, während komplexere Berechnungen und Trendanalysen in der Cloud erfolgen. Diese hybride Lösung ermöglicht es, die Stärken beider Technologien optimal zu nutzen und gleichzeitig die jeweiligen Einschränkungen zu minimieren.

Beiträge zu ähnlichen Themen