Meinung | AI-PCs von wegen! NPUs vs. GPUs - der zersplitterte KI-Markt
Künstliche Intelligenz ist aktuell wohl der Wachstumsmarkt überhaupt. Damit die Kunden auch zweifelsfrei merken, dass man da als Hersteller mit seinen Produkten voll im Thema steckt, haben neue Laptops oftmals das generische "AI" im Namen, teils obwohl sich quasi kaum etwas zum Vorgänger geändert hat.
So wurde aus dem Gaming-Laptop Acer Predator Helios 18 vom letzten Jahr in diesem Jahr das Acer Predator Helios 18 AI (gerade getestet), obwohl die neue Gaming-CPU nur eine eher schwache NPUs mit schlappen 13 TOPS integriert. Minix nennt seinen Mini-PC Elite EU512-AI (auch gerade getestet), obwohl dessen Core Ultra 5 125H sogar noch ausgebremst wird. Weitere Beispiele für die "KI" im Namen sind das Acer Swift 16 AI oder auch das Acer Swift Go 14 AI, offenbar findet Acer AI besonders toll, oder der Gaming-Handheld MSI Claw 8 AI+. Die Liste ließe sich noch fortführen.
Das AI-Namensschema soll suggerieren, dass der Laptop/PC in irgendeiner Form KI-fähig ist. Wer nun denkt, dass in den AI-PCs automatisch auch lokale KI-Anwendungen beschleunigt werden, dürfte hier mindestens teilweise enttäuscht werden.
Ein Beispiel: Direkt nach dem Test des Minix Elite EU512-AI wollte ich die KI-Fähigkeiten des ausgewiesenen AI-Mini-PCs auf die Probe stellen, immerhin ist der Geekbench-AI-Score nur ein abstrakter Wert. Zu diesem Zweck wurde Pinokio installiert, eine Software, die es erlaubt in einem browserartigen Fenster KI-Anwendungen wie in einem App Store zu durchforsten und diese dann mit nur einem Klick installieren. Als erste Anwendung sollte die bekannte Bildgenerierungs-KI Stable Diffusion installiert werden.
Die Enttäuschung folgt bei der Generierung des ersten Bildes. Quälend lange dauerte die Erstellung, nach mehreren Minuten folgte der Abbruch. Ganz offensichtlich verwendet die Software nicht die NPU, sondern rechnet auf der dafür viel zu langsamen CPU. Eine kurze Recherche ergab, was Insider schon längst wissen, Normalnutzer und KI-Entdecker womöglich aber noch nicht:
Nicht alle KI-Anwendungen laufen auf jeder KI-Hardware. Viele KI-Anwendungen verwenden die CUDA-Schnittstelle, die nur von Nvidia-Grafikkarten unterstützt wird, jedoch nicht von den aktuellen NPUs. Das heißt es gibt eine ganze Reihe namhafter KI-Anwendungen, wie eben Stable Diffusion, die zwar von Nvidia-GPUs profitieren, aber nicht von NPUs.
Es gibt wohl Wege und Projekte, um derartige Anwendungen auf die passenden Schnittstellen zu konvertieren, aber diese erfordern oft stundenlange Recherchen oder tiefer gehendes technisches Know How. Wer sich als Normalnutzer freut mit seinem neuen AI-PC auch lokal Bilder zu generieren, schaut aber mitunter in die Röhre - sofern im PC keine Nvidia-GPU sitzt.
KI ist spannend, mehr und mehr Nutzer wollen es ausprobieren. Aber statt nur vom Hype profitieren zu wollen, müssten die Hersteller und Entwickler die Kunden transparent unterrichten, was mit einer bestimmten Hard- oder Software(kombination) möglich ist und was nicht. Den neuen Computer "AI-PC" zu nennen, hilft den Kunden nicht weiter, ihnen eine unbestimmte Anzahl an "KI-"Programmen vor die Füße zu knallen auch nicht. Alles, was irgendwie filtert und automatisiert "KI-" zu nennen ebenso wenig. Es braucht gemeinsame, universelle Schnittstellen, damit KI-Anwendungen eben wahlweise auf Nvidia- oder ATI- oder Intel- oder anderer KI-Hardware lauffähig ist und sich der Kunde eben nicht damit auseinandersetzen muss, ob eine KI-Software auf gerade seinem PC lauffähig ist oder doch nicht. Bis es soweit ist, könnten die Softwareentwickler (z.B. Pinokio) die unterstützte Hardware direkt sichtbar auflisten.
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