Silicon-Valley-Investorin Zhang Lu: Verbringen Angehörige der Generation Z 70 % ihrer Zeit mit KI-Anwendungen, wurde die herkömmliche Suche aufgegeben?

Autor Zhang Lu, Silicon Valley Investor, Gründer und geschäftsführender Partner von Fusion Fund

Redakteur Zhou Xiaoyan

Während des chinesischen Neujahrsfests verbreitete sich der Hype um DeepSeek bis ins Silicon Valley und versetzte viele Technologieriesen in Aufregung. OpenAI-CEO Sam Altman gab zu, dass die geschlossene Strategie von OpenAI sie auf die falsche Seite der Geschichte gestellt habe und dass sie ihre Open-Source-Strategie überdenken würden. Auch Mark Zuckerberg erkannte bei einer Fragerunde beim All-Hands-Meeting des Unternehmens an, dass DeepSeek einen neuartigen Durchbruch erzielt hatte. 

Das chinesische Originalmodell DeepSeek hat die Grenzen überschritten und hat viele dazu gebracht, davon überzeugt zu sein, dass künstliche Intelligenz die Welt schneller verändern wird.  

Tatsächlich hat künstliche Intelligenz in den letzten Jahren kontinuierlich an Fahrt aufgenommen und die Welt immer wieder überrascht.  

Zu Beginn des Jahres 2025 freue ich mich, meine Gedanken mit Ihnen zu teilen. In diesem Jahr erwarte ich, dass sich fünf Haupttrends der künstlichen Intelligenz allmählich herausbilden werden: 

Erstens werden vertikale Kleinstmodelle schnell in der Industrie umgesetzt.

Zweitens wird es mehr technologische Innovationen auf der Ebene der KI-Infrastruktur geben, insbesondere zur Senkung des Energieverbrauchs und der Kosten.

Drittens werden mehr kleine Modelle in Endgerät-Einheiten integriert.

Viertens wird das Open-Source-Ökosystem weiterhin gedeihen, Open-Source-Modelle werden immer vielfältiger und reicher.

Fünftens tauchen ständig neue Algorithmusmodelle und Architekturen auf.

Gleichzeitig zwingt uns die weitverbreitete Anwendung von künstlicher Intelligenz auch dazu, unsere Beziehung zu KI ständig zu reflektieren. KI macht unsere Arbeit wettbewerbsintensiver, erleichtert aber auch viele Aufgaben. Die Verbreitung von KI-Tools verschärft den Wettbewerb, befreit jedoch auch unsere Kreativität gewissermaßen, insbesondere im Bereich der Kunst und Produktivität. 

KI ersetzt allmählich einige traditionelle Jobs. Aber noch wichtiger ist, dass diejenigen, die KI-Tools effektiv nutzen können, diejenigen ersetzen werden, die dies nicht können. 

Angesichts der schnellen Entwicklung von KI müssen wir auch neue Fähigkeiten und Erkenntnisse entwickeln. Neben dem Erlernen von KI-Tools müssen wir vor allem die Fähigkeit zur Frageformulierung und Problemlösung beherrschen. Auch in der KI-Ära bleibt die Entscheidungsfähigkeit die unentbehrlichste Fähigkeit. 

Prognose der fünf großen KI-Trends

Prognose eins: Vertikale Kleinstmodelle werden schnell in der Industrie umgesetzt.

Dies geschieht tatsächlich bereits im Silicon Valley und in der Industrie.  

In der Vergangenheit wurde viel über große Modelle diskutiert, wobei der Fokus darauf lag, die Größe des Modells kontinuierlich zu erweitern, um die Trainingseffizienz durch die Einbindung großer Mengen an Daten und Parametern zu steigern. Im letzten Jahr hat sich der Fokus jedoch allmählich von der schnellen Expansion von KI-Modellen auf ihre praktische Anwendung verlagert – nämlich darauf, wie KI-Technologie schnell umgesetzt werden kann, um eine großflächige industrielle Anwendung zu erreichen. 

In diesem Prozess wird die großflächige Anwendung kleiner KI-Modelle mit Sicherheit zum Trend. 

Für viele spezifische Branchen oder vertikale Bereiche künstlicher Intelligenz-Anwendungen ist es zwar wichtig, dass die Datenmenge ein bestimmtes Niveau erreicht, doch entscheidender ist die Datenqualität. Tatsächlich ist die Datenqualität möglicherweise wichtiger als die Datenmenge. Durch die Nutzung qualitativ hochwertiger branchenspezifischer Daten zur Schulung von Kleinstmodellen in vertikalen Bereichen kann nicht nur die Genauigkeit und Effektivität von KI-Anwendungen in spezifischen Szenarien gesteigert werden, sondern auch die Größe des Modells bleibt klein, die Kosten sind geringer und die Energieeffizienz ist höher. Auch der Bedarf an GPU ist weniger.  

Diese Merkmale machen Kleinstmodelle hinsichtlich der Kosten eher für die industrielle Anwendung von KI-Technologie geeignet. Insbesondere im Bereich der Unternehmensanwendungen (B-to-B-Anwendungen) sind die Technologiekosten häufig der entscheidende Faktor. Vor diesem Hintergrund ist die „Verkleinerung“ des Modells besonders wichtig.  

Prognose zwei: Es wird mehr technische Innovationen auf der Ebene der KI-Infrastruktur geben, insbesondere zur Senkung des Energieverbrauchs und der Kosten.

Im Bereich der künstlichen Intelligenz wird es mehr technische Innovationen auf der infrastrukturellen Ebene geben, insbesondere mit Fokus auf die Senkung des Energieverbrauchs und der Kosten. Tatsächlich sind viele verwandte Technologien bereits im Einsatz.  

Wir wissen, dass die größte Herausforderung für die Entwicklung der künstlichen Intelligenz die hohen Kosten, der hohe Energieverbrauch und die übermäßige Abhängigkeit von GPUs sind, die die Anforderungen industrieller Anwendungen nicht erfüllen können. Aus diesem Grund wird dies die nächste Welle praktischer und kommerzieller KI-Anwendungen hervorbringen. 

Derzeit gibt es viele KI-Infrastrukturtechnologien, die diesen Anwendungen helfen können, die Systemoptimierung durchzuführen, was den GPU-Verbrauch erheblich reduziert. Diese Optimierung umfasst nicht nur die Senkung des GPU-Verbrauchs, sondern auch die Reduzierung des Energieverbrauchs und somit eine grundlegende Senkung der Gesamtkosten. 

Beispielsweise haben einige Hardware- und Software-Innovationen den Energieverbrauch um das 15-fache bis 100-fache oder sogar mehr gesenkt. Gleichzeitig wurde der GPU-Verbrauch auf ein Viertel, ja, fast auf ein Zehntel des ursprünglichen Werts gesenkt. Dies sind einige der potenziellen Trends für die Zukunft. 

Prognose drei: Mehr kleine Modelle beginnen, in Endgerät-Einheiten integriert zu werden.

Ein wichtiger Trend im Jahr 2025 wird die Anwendung von KI auf Endgerät-Einheiten sein. Tatsächlich ist dieser Trend im Silicon Valley bereits im Entstehen.  

Die Anwendung von KI auf Endgerät-Einheiten wird von vielen großen und kleinen Unternehmen betrieben. Dies wird zu neuen KI-Schnittstellen (Interface) führen – eine völlig neue Form der Interaktion, die von künstlicher Intelligenz ermöglicht wird. In der Vergangenheit basierte unsere Interaktion hauptsächlich auf traditionellen Geräten wie Mobiltelefonen. Aber mit der Verbreitung von KI wird die zukünftige Interaktion nicht mehr auf solche traditionellen Endgerät-Geräte beschränkt sein. Mehr Geräte werden gemeinsam mit künstlicher Intelligenz genutzt, wie intelligente Brillen, Projektoren, Lautsprecher, Lampen und andere kleine Alltagsgeräte. Diese Geräte werden neue Träger für künstliche Intelligenz sein. 

Beispielsweise hat ein von uns kürzlich investiertes Unternehmen namens Nexa AI ein KI-Kleinstmodell entwickelt, das effizient auf Edge-Geräten wie dem Raspberry Pi läuft und ähnliche Leistungen wie GPT-4 aufweist. Aus dieser Perspektive können wir das enorme Potenzial dieser Technologie auf Endgerät-Einheiten erkennen.  

Darüber hinaus wird durch die Verbreitung von künstlicher Intelligenz eine neue Schnittstelle entstehen. Zum Beispiel wird auf der B-to-C-Ebene die intelligente Brille von der Branche aufmerksam beobachtet. 

Auf der B-to-B-Ebene sind die Anwendungsformen seitens der KI vielfältiger. Beispielsweise können im Logistik- und Lieferkettenbereich intelligente Sensoren als Träger für Endgerät-KIs genutzt werden und finden in verschiedenen Maschinen breite Anwendung; im aufstrebenden Bereich der Raumfahrttechnologie kann jeder Satellit als intelligenter Agent fungieren und als Träger für Endgerät-KIs fungieren; im Gesundheitswesen können verschiedene intelligente medizinische Geräte, Sensoren und sogar medizinische Instrumente künstliche Intelligenz tragen und dienen als Träger für KI. 

Insofern sind die Träger und Schnittstellen der künstlichen Intelligenz nicht auf Mobiltelefone und Computer beschränkt; sie wird sich auch in verschiedene Branchen hinein integrieren, insbesondere in der Industrie, wo KI in Form intelligenter Agenten in verschiedene Sensoren und Hardware eingebettet wird. Die Anwendungsszenarien für künstliche Intelligenz sind sehr zahlreich.  

Prognose vier: Das Open-Source-Ökosystem wird weiterhin gedeihen, Open-Source-Modelle werden immer reicher und vielfältiger.

Wir sind stets optimistisch in Bezug auf die Entwicklung des Open-Source-Ökosystems und unterstützen konsequent sein Wachstum. Das Open-Source-Ökosystem hat einen maßgeblichen Beitrag im Bereich der künstlichen Intelligenz geleistet. In der Tat gibt es seit 2024 weltweit eine dynamische Aktivität im Open-Source-Bereich, nicht nur in den USA, sondern auch in China gibt es viele aktive Mitwirkende am Open-Source-Ökosystem, wie beispielsweise DeepSeek, das kürzlich weltweit für Aufsehen sorgte. Llama 3.1, das kürzlich veröffentlicht wurde, zeigt auch, dass das Open-Source-Ökosystem in der Lage ist, weitere Sprachmodelle und Kleinstmodelle zu fördern.  

Im Hinblick auf das Jahr 2025 bin ich überzeugt, dass das Open-Source-Ökosystem weiter gedeihen und eine wichtige Plattform zur Unterstützung und Förderung von Start-ups sein wird. Viele vertikale Technologien stammen bereits aus dem Open-Source-Bereich, was die entscheidende Rolle des Open-Source-Ökosystems bei der Förderung des technologischen Fortschritts und der Innovation weiter unterstreicht.  

Prognose fünf: Neue Algorithmusmodelle und Architekturen tauchen kontinuierlich auf.

Derzeit gibt es rege Diskussionen über Generative AI und große Sprachmodelle, gleichzeitig tauchen jedoch viele neue Algorithmusmodelle und Architekturen auf. Beispielsweise arbeiten Google und Microsoft in ihren kürzlich veröffentlichten Forschungspapieren an neuen Algorithmusmodellen und Architekturen. Ein bemerkenswertes Merkmal dieser neuen Modelle ist, dass sie nicht nur effizient auf GPUs laufen können, sondern einige Modelle auch auf CPUs bessere Leistungen zeigen. Diese Entdeckung könnte tiefgreifende Auswirkungen auf den Markt haben, da sie die wichtige Frage aufwirft: Müssen alle KI-Anwendungen auf GPUs laufen oder werden in Zukunft einige Algorithmusmodelle auf CPUs sogar besser abschneiden?  

Diese Veränderungen und Trends geschehen leise, aber sie werden tiefgreifende Auswirkungen auf die gesamte Branche haben.  

KI macht Menschen wettbewerbsfähiger und gleichzeitig entspannter

Mit der fortschreitenden Durchdringung von KI in alle Lebensbereiche verändert sich die Beziehung zwischen Mensch und KI leise. Man kann sagen, dass KI uns sowohl wettbewerbsfähiger als auch entspannter macht. 

Ein einfaches Beispiel: Warst du vor dem Computerzeitalter mehr unter Druck, oder bist du es jetzt, nachdem es Computer gibt, mehr? Offensichtlich mehr, nachdem es Computer gibt. Das liegt daran, dass verschiedene Werkzeuge uns helfen, die Effizienz zu steigern und die Produktivität zu entfesseln, wodurch die Fortschritte in verschiedenen Aufgaben beschleunigt werden. Mit der Steigerung der Produktivität beschleunigt sich alles, Innovationen beschleunigen sich, das Wachstum beschleunigt sich und alle Branchen entwickeln sich mit der Unterstützung von KI schneller. Und Beschleunigung bedeutet intensiven Wettbewerb. So wird künstliche Intelligenz nicht nur die industrielle Aufrüstung vorantreiben, sondern auch auf individueller Ebene zu intensiverem Wettbewerb führen. 

Ich möchte auch ein interessantes Phänomen teilen. Heutige Universitätsstudenten, insbesondere Studenten im ersten und zweiten Jahr, sowie einige Gymnasiasten verbringen sehr viel Zeit damit, KI-Tools zu nutzen. Sie verbringen etwa 70%, 80% ihrer Zeit mit KI-Anwendungen auf ihren Smartphones. Zum Beispiel verwenden viele Studenten schon fast keine traditionellen Google-Suchen mehr, sondern wechseln zu Plattformen wie ChatGPT, You.com usw., um mit diesen Tools zu suchen.  

Diese Veränderung ist faszinierend. Denn während unsere Generation in einer mobil-dominierten Umgebung aufgewachsen ist, bei der Touchscreens, Suchanfragen und Apps selbstverständlich sind und kein besonderes Lernen erfordern, ist die Nutzung von KI-Anwendungen für die jüngere Generation bereits zur zweiten Natur geworden, ähnlich dem vertrauten Umgang mit Touchscreens und Suchmaschinenprozess, den wir damals erlernt haben.  

Andererseits bemerken wir, dass die jüngere Generation eher bereit ist, KI-Tools zu verwenden und mit KI zu interagieren. Auf der kürzlich stattfindenden JPMorgans Gesundheitskonferenz teilte ich diesbezüglich Gespräche mit Verantwortlichen großer Unternehmen aus dem Gesundheitssektor. Sie schilderten ein interessantes Phänomen: Viele Unternehmen wenden bereits KI-gestützte psychische Gesundheitstools an, insbesondere solche, die auf Stressabbau und psychische Gesundheitsbetreuung abzielen. Den Patienten werden zwei Möglichkeiten geboten: Eine besteht darin, mit der KI zu interagieren, sodass die KI Feedback und Vorschläge gibt; die andere Möglichkeit besteht darin, mit einem Psychologen online zu kommunizieren. Die Ergebnisse zeigen, dass 70% der Menschen eher KI als Ansprechpartner für psychologische Beratung bevorzugen und persönliche, sensible Informationen und psychologische Probleme lieber mit der KI teilen, statt mit einem Menschen zu sprechen, was ein erstaunliches Ergebnis ist.  

Dies zeigt auch, dass die Beziehung zwischen Mensch und KI möglicherweise schneller als erwartet Fortschritte macht. Von anfänglichem Unverständnis und Widerstand zu Zusammenarbeit und letztlich zu Abhängigkeit – KI könnte bald zu einem Teil des täglichen Lebens werden, wie es Mobiltelefone heute sind, und somit neue Gewohnheiten schaffen.  

KI-Ära

Welche Fähigkeiten und Erkenntnisse sollten Menschen haben?

Welche Fähigkeiten und Erkenntnisse sollten wir also in der KI-Ära haben? 

Wichtig ist in erster Linie, dass künstliche Intelligenz einige traditionelle Jobs ersetzen wird, der entscheidende Punkt ist jedoch, dass diejenigen, die KI-Tools effektiv nutzen können, diejenigen ersetzen werden, die dies nicht können.  

Mit der Verbreitung von KI-Technologie werden neue Arbeitsmöglichkeiten entstehen, viele traditionelle Arbeitsplätze könnten jedoch entfallen. In diesem Prozess wird die schnelle technologische Entwicklung eine entscheidende Rolle spielen. Genauso wie wir in unserer Kindheit lernten, Computer zu benutzen, wird die Beherrschung der Benutzung von KI-Tools heute zu einer unverzichtbaren Fähigkeit. Früher war der Umgang mit Computern eine grundlegende Anforderung bei der Jobsuche. Heute wird die Fähigkeit, KI-Tools zu bedienen, ebenfalls zu einem notwendigen Skill.  

(a) Die Fähigkeit zur Fragestellung und Problemanalyse ist entscheidend

In der KI-Ära ist die Fähigkeit, effektiv Fragen zu stellen, von besonderer Bedeutung. Die Fähigkeit, Fragen zu stellen, kann manchmal wichtiger sein als die Fähigkeit, sie zu beantworten. Durch die gezielte und präzise Fragestellung kann uns die KI genauere, wertvollere Einblicke und Unterstützung bieten. 

Eine weitere überaus wichtige Fähigkeit ist die Aufschlüsselung komplexer Probleme in kleinere Aufgaben oder die Zerlegung einer umfangreichen Arbeitsstruktur in überschaubare Unteraufgaben. Dies zeigt nicht nur eine Kompetenz auf, sondern reflektiert auch Führungs- und Führungsfähigkeiten. Beispielsweise besteht eine der Kernaufgaben eines Managers in einem Unternehmen darin, komplexe Arbeiten in konkrete kleinere Aufgaben zu zerlegen und sie Teammitgliedern zur Ausführung zuzuweisen. Heutzutage könnten diese Aufgaben möglicherweise mit Hilfe von KI und nicht mehr direkt von Junior-Ingenieuren erledigt werden. Wenn eine Person nur Aufgaben ausführen kann, aber nicht in der Lage ist zu denken, Fragen zu stellen und zu planen, könnte dies zu Risiken führen.  

Daher ist die Fähigkeit, effektiv zu denken, Probleme zu analysieren und mit der KI zu kooperieren, von großer Bedeutung.  

(b) KI fördert die künstlerische Kreativität

Ich habe beobachtet, dass einer der bemerkenswerten Vorteile von künstlicher Intelligenz ihre breite Anwendung im Kunst- und Kreativbereich ist. Einige befürchten zwar, dass KI Künstler ersetzt, doch aus einer anderen Perspektive betrachtet, wird KI wie die Erfindung der Kamera, die mehr Menschen bei der kreativen Absicht unterstützt. Die Kamera ermöglichte es uns, Momente festzuhalten, ohne Zeichenfähigkeiten zu erlernen; ebenso löst künstliche Intelligenz mehr Kreativität aus und ermöglicht es jedem, sich in der Kunst zu entfalten.  

Eines der wichtigsten Talente eines Künstlers besteht darin, kreative Gedanken durch einen starken Erinnerungsspeicher und Fähigkeiten zum Ausdruck zu bringen. Vor der Erfindung der Kamera gab es keine Fotografen, heute jedoch besitzt jeder ein Smartphone, das es ihnen ermöglicht, Momente festzuhalten und ihre Kreativität zu entfalten, wodurch die Schöpfungsbarrieren gesenkt werden. Die künstliche Intelligenz entwickelt sich in eine ähnliche Richtung, sie erleichtert es mehr Menschen, ihre Kreativität und ihren Ausdruck zu entfalten.  

Heute können auch diejenigen, die keine formale Kunstlehre erhalten haben, ihre kreativen Gedanken und Ideen mithilfe von KI darstellen. Was bisher möglicherweise nicht durch Kunstwerke oder Musik zum Ausdruck gebracht wurde, kann nun durch KI-Tools in Form von Texten oder Melodien widergespiegelt werden. Dieser technologische Fortschritt erweitert die Grenzen der Kunst und erlaubt mehr Menschen, ihre Emotionen in künstlerische Werke umzuwandeln, ohne auf traditionelle künstlerische Fähigkeiten beschränkt zu sein.  

(c) Entscheidungsfähigkeit: Der Kern der KI-Ära

Der Einfluss der künstlichen Intelligenz auf verschiedene Bereiche ist offensichtlich, ob Musik, Kunst oder andere Branchen, überall finden ähnliche Veränderungen statt. Im Finanzsektor beispielsweise stützten sich erfolgreiche Anleger in der Vergangenheit oft auf Daten, die für andere unzugänglich waren, um fundierte Marktentscheidungen zu treffen. Diese Art von Analyse erforderte starke analytische Fähigkeiten, wie Excel-Kenntnisse oder Datenanalysefähigkeiten. Doch mit der Verbreitung der KI-Technologie verringert sich dieser Unterschied nun erheblich. Jeder hat Zugang zu mehr Daten und kann mit der KI tiefgehende Analysen durchführen.  

Dennoch bleibt in der KI-Ära die Entscheidungsfähigkeit die wichtigste und unersetzliche Kernkompetenz. Obwohl die KI uns eine Fülle von Informationen zur Verfügung stellt und präzise Analysen ermöglicht, bleibt die Fähigkeit, auf Grundlage dieser Analyseergebnisse kluge Entscheidungen zu treffen, zentral. Viele Fähigkeiten reduzieren sich letzten Endes darauf, Entscheidungsmanagement und Führungsstärke zu demonstrieren. Nur auf diesem grundlegenden Niveau kann die Unterstützung der KI ihr maximales Potenzial entfalten.  

Anhang: Autorvorstellung 

Zhang Lu, Gründerin und geschäftsführende Partnerin von Fusion Fund, bekannte Investorin im Silicon Valley und Seriengründerin, Absolventin der Ingenieurschule der Stanford University. Sie gründete 2015 Fusion Fund und verwaltet derzeit fast 500 Millionen Dollar Kapital, wobei sie sich auf Investitionen in aufstrebende Technologie-Start-ups in den USA spezialisiert, insbesondere im Bereich der digitalen Transformation und der intelligenten Medizin. Sie hat in über 100 Unternehmen investiert, von denen viele an die Börse gegangen sind oder fusioniert wurden und durch Übernahmen ausgestiegen sind.

Dieser Artikel stammt von dem offiziellen WeChat-Konto “Tencent Technology”, Autor: Zhang Lu, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.