Ich denke, das ist eine provokante Sichtweise und ein guter Gedanke, aber ich wollte die Argumentation ein wenig durchdenken. Heute laufen die meisten KI-Tools in der Cloud. Jedes Mal, wenn Sie ein Modell bitten, etwas zu schreiben, zusammenzufassen, zu übersetzen oder zu analysieren, trifft diese Anfrage auf eine GPU in einem Rechenzentrum. Mehr Nutzer → mehr Anfragen → mehr GPUs → mehr Rechenzentren → mehr Stromleitungen, Transformatoren, Umspannwerke → mehr Erzeugung usw. Das ist das zentrale Flywheel hinter dem aktuellen Boom bei KI-Hardware und den Investitionen in Rechenzentren. Nützliche Inferenz auf dem Gerät stört diese lineare Kette. Wenn ein Modell mit mehreren Milliarden Parametern effizient genug ist, um auf dem neuronalen Chip in Ihrem Telefon, Laptop, Auto oder Headset zu laufen, dann muss ein großer Teil der alltäglichen Aufgaben das Gerät nie verlassen. Denken Sie an einfache, aber hochvolumige Anfragen: Autovervollständigung, E-Mail-Entwurf, Sprachtranskription, Zusammenfassung, einfache Bilderkennung. Das sind genau die hochvolumigen, niedrigkomplexen allgemeinen Anfragen, die wahrscheinlich die Nutzung dominieren werden. Schnelle Überprüfung, was sich ändern kann: Einfache Annahmen - flexibel, wie Sie möchten. -1B Nutzer × 50 Anfragen/Tag × ~$0.002/Anfrage x 365 Tage = ~$35B/Jahr an Kosten für Cloud-Inferenz. -Wenn 30% davon auf das Gerät verlagert werden, sind das ~$11B+ an jährlicher Cloud-Nachfrage, die nie materialisiert wird. -Der Grenzkosten pro lokaler Anfrage beträgt effektiv ~$0, sobald das Gerät ausgeliefert ist. Normale Vorbehalte: Die Hardware kommt voran, muss aber noch Speicher, Bandbreite usw. skalieren. Aber ein Modell mit 3–7B Parametern, das auf dem neuronalen Chip eines Telefons läuft (ungefähr 10–45 „TOPS“ heute, 60+ bis 2027 prognostiziert), könnte diese hochvolumigen, niedrigkomplexen Aufgaben lokal bewältigen. Sie benötigen keine Modelle in Grenzgröße für jede Eingabeaufforderung. Die Cloud bleibt wichtig, um ganz klar zu sein. Das Training von Grenzmodellen, schwerem Langkontext-Reasoning, großen Unternehmensarbeitslasten, Multi-Agenten-Koordination – all das bleibt viel besser für große, zentralisierte Rechenzentren geeignet. Der entscheidende Wandel besteht darin, dass die Logik-Kette nicht mehr lautet: „Jeder neue Nutzer = Ich muss mehr GPUs und mehr Gigawatt Rechenzentrums-Kapazität hinzufügen.“ Unbekannt ist hier das Argument des Jevons-Paradoxons und ob es zu mehr KI-Nutzung führt und die Nutzer dazu bringt, komplexere Eingabeaufforderungen zu suchen, was einen Teil davon ausgleicht. Zu Aashays Punkt: Der Investitionsboom bricht nicht vollständig zusammen, aber seine aktuelle Intensitätsentwicklung wird sehr wahrscheinlich modifiziert. Selbst 5–30% der Inferenzarbeitslasten von der Cloud auf das Gerät zu verlagern, kann in der heutigen Größenordnung bedeutend sein. Schwierige Probleme bleiben in der Cloud zentralisiert. Aber „alltägliche KI“ wird zu einem Feature der Hardware, die Sie bereits besitzen, im Gegensatz zu einem gemessenen Dienst, der nach Anfrage gemietet wird.