Der "Game Changer" in der zweiten Hälfte der AI-Welt lässt die Ausländer direkt "Amazing" ausrufen.

Noch eine chinesische KI-Technologie ist im Ausland auf dem Höhepunkt der Popularität!

In letzter Zeit haben viele Blogger auf der sozialen Medienplattform X im Ausland, die sich für KI interessieren, eine neue chinesische Technologie heiß diskutiert.

Jemand hat gesagt: „China spielt nicht nur herum. Dies hat einen enormen Einfluss!“

Einige haben direkt ausgerufen: „China bricht wirklich die Grenzen!“

Noch andere haben gesagt: „China spielt nicht nur Schach, sondern definiert das gesamte Schachspiel neu!“

Was für eine Technologie ist das eigentlich, die von den Ausländern so hoch bewertet wird?

Und sie rufen sogar „Amazing“ (Erstaunlich), „Superb“ (Hervorragend), „Exciting“ (Aufregend) aus (es scheint, als würde der Autor Übungen für hochwertige Wortwahl im IELTS-Test machen).

Der führende KI-Technologie-Blogger Jaynit Makwana hat in einem Beitrag geschrieben: „......Es heißt AI Flow - ein System, in dem Modelle sich anpassen, zusammenarbeiten und eingesetzt werden......“

Der Technologie-Blogger Rishabh hat in einem Tweet gesagt: „......(Es) könnte die Art und Weise, wie generative Künstliche Intelligenz an den Edge-Geräten funktioniert, neu gestalten...... Es ist schneller, kostengünstiger und intelligenter als alle Technologien, die wir bisher gesehen haben......“

Rasel Hosen hat in einer Antwortkommentierung geschrieben: „...... Wir sollten uns auf eine Zukunft einstellen, in der Künstliche Intelligenz nahtlos in unserem Leben integriert ist. Dies könnte wirklich die Kooperationsmodelle vollständig verändern. Ich kann es kaum erwarten, zu sehen, wie es sich entwickeln wird!“

Muhammad Ayan hat gesagt: „Dies ist genau die Art von Architektur, die wir für die Echtzeit-KI-Einsatz benötigen.“

VibeEdge hat es sogar mit „Game Changer“ (Spielveränderer) beschrieben.

Der Autor hat sofort danach gesucht und die Definition von AI Flow gefunden. Es hat sogar einen chinesischen Namen - AI Flow.

AI Flow ist eine Schlüsseltechnologie im Schnittbereich von Künstlicher Intelligenz und Kommunikationsnetzwerken, nämlich durch die schichtweise Netzwerkarchitektur, basierend auf der Verbindung zwischen Agenten und der Interaktion zwischen Agenten und Menschen, wird die Übertragung und Entstehung von Intelligenz realisiert.

Durch AI Flow kann die Intelligenz die Grenzen von Geräten und Plattformen überschreiten und frei zwischen verschiedenen Ebenen des Netzwerks fließen, von der Cloud-Rechenzentrale bis zu den Endgeräten, um bedarfsorientiert und überall verfügbar zu sein.

Was der Autor nicht erwartet hat, ist, dass diese Technologie von einem staatlichen Unternehmen in China - China Telecom - stammt.

Laut der Einführung des KI-Technologie-Bloggers EyeingAI: „AI Flow von Professor Xuelong Li (CTO von China Telecom und Direktor von TeleAI) und seinem Team untersucht, wie KI in der realen Welt tatsächlich besser funktionieren kann.“

Tatsächlich ist AI Flow eine Technologie, auf die das China Telecom KI-Forschungsinstitut (TeleAI) stark setzt. Es wird von seinem Direktor, Professor Xuelong Li, zusammen mit seinem Team entwickelt.

Professor Xuelong Li ist der CTO und Chefwissenschaftler der China Telecom Group. Er ist einer der wenigen Experten weltweit in den Bereichen Optoelektronik und Künstliche Intelligenz. Er ist in der OSA (Optical Society of America), SPIE (International Society for Optics and Photonics) im Bereich Optoelektronik und in den Gesellschaften AAAI, AAAS, ACM und IEEE im Bereich Künstliche Intelligenz als Fellow aufgenommen.

Die Gründe, warum diese ausländischen Blogger auf AI Flow aufmerksam geworden sind, liegen in einem auf dem arXiv im Mittelpunkt Juni veröffentlichten Vorreitertechnikbericht des TeleAI-Teams:

AI Flow: Perspectives, Scenarios, and Approaches

Berichtsadresse: https://arxiv.org/abs/2506.12479

Nachdem dieser Technologiebericht veröffentlicht wurde, hat er schnell die Aufmerksamkeit der globalen Technologiemarkt-Research-Consulting-Firma Omdia erregt. Omdia hat auch einen Kurzbericht veröffentlicht und in der Analyse der Trends und Richtungen der Implementierung von generativen KI-Technologien die Branchenakteure empfohlen, die Technologie AI Flow des TeleAI „On the Radar“ zu halten.

Der Leiter der KI-Analyse bei Omdia, Lian Jye Su, hat auch in einem Tweet auf der sozialen Medienplattform geschrieben:

„Durch die Brücke zwischen Informationstechnologie und Kommunikationstechnologie bietet AI Flow eine starke Unterstützung für ressourcenintensive Anwendungen wie autonome Fahrzeuge, Drohnen und humanoide Roboter, ohne Kompromisse bei der Latenz, Privatsphäre oder Leistung einzugehen. Die Zukunft der verteilten Intelligenz ist da - in einer Zukunft, in der fortschrittliche Anwendungen die Gerätegrenzen überschreiten können und gleichzeitig Echtzeitansprechfähigkeit und Datensicherheit aufrechterhalten können.“

Was genau ist AI Flow? Und warum brauchen wir es?

Wenn man in den Technologiebericht schaut, werden am Anfang zwei berühmte Personen erwähnt: Claude Shannon und Alan Turing. Der eine ist der Begründer der Informationstheorie, der andere wird als der Vater der Informatik bezeichnet. Sie haben jeweils die Grundlagen der Informationstechnologie (IT) und der Kommunikationstechnologie (CT) gelegt.

Der Bericht zeigt, dass die Entwicklung von IT und CT auf zwei parallelen Bahnen verläuft. Einerseits wird die Leistung einzelner Maschinen ständig verbessert, andererseits werden Netzwerke aufgebaut, um eine effizientere Vernetzung mehrerer Maschinen zu ermöglichen. Diese Synergie hat eine technologische Revolution ausgelöst, die heute unter dem Einfluss von großen KI-Modellen ihren Höhepunkt erreicht hat.

Die Grenzen der Fähigkeiten von KI erweitern sich mit einer Geschwindigkeit, die die Vorstellungskraft der Menschen übersteigt. KI kann Gedichte schreiben, Bilder malen und Code erstellen, aber auch Roboter, Drohnen und autonome Fahrzeuge steuern. Es gibt sogar die Meinung, dass wir in die sogenannte „zweite Hälfte der KI - Ära“ eintreten. Doch die hohen Anforderungen von großen Modellen an die Ressourcen und die Kommunikationsbandbreite stellen bei der Verwirklichung einer universellen Intelligenz enorme Herausforderungen dar.

Die reale Welt zeigt, dass außer dem Gespräch mit KI in einem Chatfenster unsere Handys, die Geräte, die wir tragen, und die Autos, die wir fahren, immer noch weit von der echten „allgegenwärtigen Intelligenz“ entfernt zu sein scheinen.

So taucht ein großer Widerspruch auf: Wenn KI so stark ist, warum kann sie sich noch nicht nahtlos in alle Aspekte unseres täglichen Lebens integrieren?

Die Antwort verbirgt sich hinter der starken Fassade von KI. Die harte Realität ist, dass fast alle Spitzen - KI - Modelle nicht direkt auf unseren Endgeräten laufen können. Sie sind echte „Wolkenriesen“ und sind stark von Rechenzentren mit riesiger Rechenleistung in ferner Entfernung abhängig.

Nehmen wir zum Beispiel an, wenn Sie das DeepSeek - R1 - Modell mit 671 Milliarden Parametern (BF16 - Vollversion) ausführen möchten, benötigen Sie theoretisch mindestens 1342 GB Arbeitsspeicher. Und um die Token - Ausgabegeschwindigkeit zu gewährleisten, ist die erforderliche Rechenleistung noch viel höher. Offensichtlich überschreiten diese Anforderungen die Kapazitäten der meisten Endgeräte wie Handys und Autos bei weitem.

Diese absolute Abhängigkeit von der Cloud bringt die tödlichste Fessel für die Verbreitung von KI - Anwendungen mit sich: Verzögerung.

Wie der ehemalige CEO von Intel, Pat Gelsinger, sagte: „Wenn ich Daten in die Cloud senden und wieder zurückholen muss, kann die Reaktionsgeschwindigkeit niemals so schnell sein wie bei einer lokalen Verarbeitung.“ - Dies ist ein unumstößliches „physikalisches Gesetz“.

Für autonome Fahrzeuge, bei denen jede Millisekunde zählt, und chirurgische Roboter, die Echtzeitantwort erfordern, ist diese Verzögerung unakzeptabel und kann sogar lebenswichtig sein.

Dies ist das Dilemma der „letzten Meile“ bei der Verbreitung von KI: Die Szenarien, die am dringendsten Echtzeitintelligenz benötigen, sind oft weit von der Cloud entfernt. Und die stärkste Intelligenz ist leider in der Cloud gefangen und kann nicht herunterkommen.

Wie kann man diese Pattsituation brechen? In der Vergangenheit war es die Strategie der Branche, schnellere Chips zu entwickeln und größere Rechenzentren zu bauen. Aber dies wird immer mehr zu einem „Rüstungswettlauf“ mit einem drastisch sinkenden Kosten - Nutzen - Verhältnis.

Während alle darauf fixiert sind, die Mauer der Rechenleistung höher zu bauen, könnte die Lösung zur Überwindung der Pattsituation aus einem Bereich kommen, der lange Zeit vernachlässigt wurde, aber für die Essenz der Vernetzung aller Dinge entscheidend ist - Kommunikation.