Was ist Hybride AI? Wie die Kombination aus Cloud- und Edge-Architektur die Leistung optimiert
Desktop PCs
Das Wichtigste auf einen Blick
- Hybrid AI kombiniert Edge AI und Cloud AI in einem einzigen PC-System, um unterschiedliche Aufgaben nahtlos zu bewältigen.
- Sie nutzt die Vorteile beider Architekturen, um Datenlecks zu verhindern, inkonsistente Ergebnisse zu vermeiden und dein Budget für Cloud-Dienste optimal einzusetzen.
- Die flexible Auswahl an LLMs ermöglicht es dir, für jede Aufgabe das passende Modell einzusetzen.
In unserem vorherigen Artikel haben wir gezeigt, was Agentic AI auf einem AI-PC leisten kann, und Einsatzmöglichkeiten im Alltag vorgestellt. Dabei haben wir auch erläutert, wie Agentic AI sowohl in Edge-AI- als auch in Cloud-AI-Umgebungen arbeiten kann. Beide Ansätze bieten hohe Leistung und überzeugende Ergebnisse, haben aber auch ihre Grenzen. Hier setzt Hybrid AI an: Sie verbindet Edge AI und Cloud AI zu einer ausgewogenen Lösung. Sehen wir uns genauer an, warum wir Hybrid AI brauchen und wie sie das Beste aus beiden Welten vereint.
Warum brauchen wir Hybrid AI?
Cloud AI bietet deutlich mehr Rechenleistung und kann dadurch beeindruckende Ergebnisse liefern sowie anspruchsvollere Aufgaben bewältigen. Allerdings entstehen dabei häufig zusätzliche Kosten, etwa durch Abonnements oder die API-Nutzung der AI-Dienste.
Zudem lässt sich nicht jede Frage oder Aufgabe mit Cloud AI bearbeiten. Vorschriften, Datenschutzbedenken oder andere spezifische Anforderungen können bestimmte Aufgaben und Anfragen einschränken. Ein zentrales Thema ist der Datenschutz: AI-Dienstanbieter können Nutzerdaten verarbeiten oder zur Verbesserung ihrer Modelle verwenden.
Ein weiterer Punkt: Online-AI-Modelle werden laufend aktualisiert oder verändert. Dadurch können sich auch ihre Antworten im Laufe der Zeit ändern. Das erschwert es, sicherzustellen, dass dieselbe Frage immer zum selben Ergebnis führt oder eine Antwort dauerhaft korrekt bleibt.
Edge AI verfolgt dagegen einen nahezu entgegengesetzten Ansatz. Sie erreicht möglicherweise nicht immer die Ergebnisqualität eines leistungsstarken Cloud-Modells, bietet jedoch wichtige Vorteile. Zusätzliche Abonnementgebühren für Cloud-AI-Dienste entfallen, und deine Daten können auf dem Gerät bleiben. Das reduziert das Risiko einer Offenlegung. Lokal ausgeführte AI-Modelle können außerdem eine besser vorhersehbare und kontrollierbare Umgebung bieten und dir mehr Flexibilität bei den Aufgaben und Fragen geben, die du bearbeiten möchtest.
Indem wir die Vorteile beider Ansätze kombinieren und Aufgaben intelligent dem passenden AI-Dienst zuweisen, können wir die Leistung eines Agentic AI PCs optimal ausschöpfen.
So lassen sich anspruchsvollere Aufgaben an Cloud AI übergeben, um ihre höhere Rechenleistung zu nutzen. Alltägliche und datenschutzsensible Aufgaben wie Übersetzungen, Zusammenfassungen, zeitgesteuerte Abläufe und die Verarbeitung persönlicher Informationen kann dagegen Edge AI übernehmen.
Edge AI lässt sich auch nutzen, um Ideen zu sammeln und erste Konzepte zu entwickeln. Anschließend kann Cloud AI daraus ausgefeiltere Ergebnisse erstellen. Wenn die ersten Schritte lokal erfolgen, reduziert das unnötige Cloud-AI-Nutzung und spart Tokens oder Credits. Gleichzeitig steht die höhere Rechenleistung der Cloud dort zur Verfügung, wo sie den größten Nutzen bringt.
Durch den gezielten Einsatz jeder Rechenressource lässt sich ein besseres Gleichgewicht zwischen Leistung, Kosten, Datenschutz und Flexibilität erreichen.
Setze dein Budget gezielt ein
Mit den Möglichkeiten von Cloud AI können wir besonders wertvolle und rechenintensive Aufgaben in die Cloud verlagern, während Edge AI allgemeinere Aufgaben übernimmt.
Cloud AI kann hochwertige Programme oder Dashboards für die Datenanalyse erstellen. Sobald das Programm entwickelt ist, kann ein AI-Agent sensible oder vertrauliche Daten importieren und die Analyse lokal durchführen. So können sensible Daten auf dem Gerät bleiben, was das Risiko einer Offenlegung reduziert.
Dieser Ansatz ähnelt dem Auslagern der Softwareentwicklung. Cloud AI hilft dabei, die benötigten Werkzeuge zu erstellen. Edge AI verarbeitet anschließend die sensiblen Daten und führt die eigentliche Analyse lokal durch. Die Kombination beider Stärken ermöglicht es, AI-Ressourcen besser zu nutzen und zugleich mehr Kontrolle über Datenschutz und Datensicherheit zu behalten.
Nutze das passende Modell (LLM) für deine Aufgabe
Cloud AI kann viele deiner Fragen beantworten und zahlreiche Aufgaben übernehmen. Bestimmte Vorschriften, Richtlinien oder andere Einschränkungen können jedoch verhindern, dass jede Frage oder Anfrage beantwortet wird. Manche Antworten bleiben unvollständig, andere Anfragen werden von Cloud-AI-Diensten abgelehnt. Edge AI kann hier mehr Flexibilität bieten, da lokal ausgeführte Modelle nicht denselben dienstbezogenen Einschränkungen unterliegen wie cloudbasierte AI-Dienste.
In solchen Fällen kannst du auf Hugging Face nach einem geeigneten LLM für deine Anforderungen suchen und es lokal auf einem AI-PC ausführen. Hugging Face ist eine offene Plattform mit einer großen Auswahl an quelloffenen und frei zugänglichen AI-Modellen für unterschiedliche Anwendungen, etwa Ollama oder Bionic.
Weitere Informationen zu den Agentic AI PCs von MSI findest du hier:
https://de.msi.com/Business-Productivity-PCs
https://de.msi.com/Business-Productivity-PCs
In Forschung und Entwicklung lassen sich lokale LLMs nutzen, um benötigte Programme zu untersuchen und zu analysieren. Anschließend können Cloud-AI-Dienste dabei helfen, ein hochwertiges Endprodukt zu entwickeln oder weiter zu verbessern. Wie bereits erwähnt, können Cloud-AI-Dienste bestimmte Anfragen einschränken. In solchen Fällen kann ein Edge-AI-LLM den Code analysieren, mögliche Probleme erkennen, den Code optimieren oder das Produkt weiterentwickeln.
Durch die Kombination der Stärken lokaler AI und Cloud AI lässt sich der Entwicklungsprozess flexibler gestalten – mit potenziell besseren Ergebnissen.
Wie wählst du einen Agentic AI PC aus?
Der MSI PRO MAX Edge AI+ wurde speziell für Agentic-AI-Anwendungen entwickelt. Mit seinem integrierten AMD Ryzen AI Max+ 395 Prozessor ist er bestens für die Ausführung großer Sprachmodelle (LLMs) und anspruchsvolle AI-Software gerüstet. Dank bis zu 128 GB gemeinsam genutztem Speicher führt er Modelle mit 120 Milliarden Parametern lokal mit über 30 Tokens pro Sekunde flüssig aus und liefert damit ultraschnelle AI-Antworten.
Großes Sprachmodell (LLM)
VRAM-Belegung
Durchschnittliche TPS (Tokens/s)
Gemma4 E4B
9,6 GB
50,51
Gemmar4 12B
7,6 GB
23,24
GPT-OSS 20B
13 GB
44,36
Gemma4 26B
17 GB
51,85
Qwen 3.6 35B
23 GB
58,96
GPT-OSS 120B
65 GB
33,29
LLM-Leistungsübersicht des PRO MAX Edge AI+.
Neben AI-Aufgaben bewältigt die integrierte Radeon 8060S-Grafikeinheit auch 2K-Gaming mühelos. Du machst dir bei einem kompakten System Sorgen um temperaturbedingte Leistungsdrosselung? MSI hat ein speziell entwickeltes Kühlsystem mit drei Lüftern und einem Wärmeverteiler aus reinem Kupfer integriert, damit dein System kühl und stabil läuft. Dank seiner kompakten Stellfläche findet es leicht in jeder Arbeitsumgebung Platz. Erfahre hier mehr über den MSI PRO MAX Edge AI+.
PRO MAX Edge AI+: https://de.msi.com/Business-Productivity-PC/PRO-MAX-EDGE-AI-Plus-11M
