Was die Vorhersagen von Amazon CTO Werner Vogels aus dem Jahr 2023 für Startups bedeuten

Im letzten Jahr haben wir zum ersten Mal unsere Startup-spezifische Einschätzung der jährlichen Technologievorhersagen von Amazon CTO Werner Vogel veröffentlicht. Als CTO von Amazon hat Werner Vogel einen umfassenden Überblick über Branchen und Länder. Er sieht sowohl, was in angesagten Startups erfunden wird, als auch, was in den größten Unternehmen der Welt passiert. Auf dieser Grundlage veröffentlicht er Vorhersagen für das kommende Jahr und darüber hinaus.

Werners 5 Vorhersagen für das Jahr 2023 umfassen Themen, die sich auf bestimmte Branchen und Technologien beziehen, aber auch solche, die das Leben vieler Menschen auf der ganzen Welt beeinflussen. Diese Vorhersagen beleuchten:

• Wie menschliche Handlungen und Verhaltensweisen durch künstliche Intelligenz (KI) und Analytik beeinflusst werden können

• Simulierte Forschung in virtuellen Welten wirkt sich auf die reale Welt aus

• Energieinnovationen helfen uns, den wachsenden Energiebedarf anzugehen

• Lieferketten werden neu erfunden

• Kundenspezifische Halbleiter und Hardware in der Cloud lassen diese Vorhersagen Wirklichkeit werden – und mehr

Tauchen Sie mit mir noch einmal in diese Vorhersagen ein und erfahren Sie, wie sie meiner Meinung nach Startups dabei helfen werden, zu beweisen, was im Jahr 2023 und darüber hinaus möglich ist.

1. Cloud-Technologien werden Sportarten, wie wir sie kennen, neu definieren

Werners erste Vorhersage befasst sich damit, wie Technologie im Sport an Bedeutung gewinnt. Seit den frühen 2000ern haben Statistiken und Datenmodelle die Art und Weise, wie Teams zusammengestellt werden und wie Sportler spielen, verändert.

Technologien wie Wearables und KI-Modelle können die Leistung von Sportlern bewerten und die Spielzüge eines Teams auf dem gesamten Feld verfolgen. Mit den daraus gewonnenen Daten können Trainer bestimmen, wie und wann bestimmte Spielzüge am besten funktionieren, oder Fans können Statistiken in Echtzeit einsehen, während sie ein Spiel verfolgen.

Für Startups macht dies deutlich, wie Machine Learning, KI, Geräte im Internet der Dinge (IoT) und Analyseverfahren den Menschen helfen können, fast jede Aufgabe zu verbessern. Die Möglichkeit, die Handlungen und Verhaltensweisen von Top-Performern zu verfolgen und Raum für kleine Verbesserungen zu finden, kann sich zu großen geschäftlichen Vorteilen summieren, die ebenso wertvoll wären wie ein KI-Modell, das zeigt, welche Spielzüge bessere Erfolgschancen haben.

Ich sehe auch eine starke Überschneidung mit Werners nächster Vorhersage, wie sich simulierte Welten auf die reale Welt auswirken können – wie können wir Daten realer menschlicher Leistungen simulieren, um Verbesserungen anzuregen?

2. Simulierte Welten werden die Art und Weise, wie wir experimentieren, neu erfinden

Wir denken oft an virtuelle Welten und Virtual Reality (VR) als eine Möglichkeit, der realen Welt zu entkommen. Sich ein VR-Headset aufzusetzen und ein immersives Spiel zu spielen, kann eine lustige und aufregende neue Art sein, virtuelle Welten zu erleben. Aber es gibt noch einen anderen, sehr realen und wertvollen Aspekt dieser virtuellen Umgebungen: virtuelle Simulationen.

Heute werden virtuelle Simulationen eingesetzt, um Rennwagen zu verbessern, das Wetter vorherzusagen, den Aktienmarkt zu modellieren und vieles mehr. Wie Werner in dieser zweiten Vorhersage schreibt, ist dies erst der Anfang dessen, was möglich ist, da neue Technologien Simulationen fast so wertvoll machen wie Tests in der realen physischen Welt. Durch die Kombination von Daten aus der realen Welt, Modellen, die anhand dieser Daten erstellt werden, und Simulationstechnologien wie AWS SimSpace Weaver können Unternehmen realistische Testszenarien erstellen, die dem Ergebnis kostspieliger und komplexer physischer Tests sehr nahe kommen.

Für Startups sind die Möglichkeiten, in diesem Bereich zu entwickeln und zu erfinden, praktisch unbegrenzt. Marken verwenden bereits Augmented Reality (AR) Tools, um zu zeigen, wie ein Möbelstück in Ihrem Zuhause aussehen könnte. Aber was wäre, wenn Sie vorhersagen könnten, wie sich Licht und Schall in einem Raum um das Möbelstück herum ausbreiten würden? Oder wie könnte sich das Layout eines Geschäfts auf die Produktentdeckung und den Verkauf auswirken? Was wäre, wenn die Auswirkungen der Landschaftsgestaltung auf die Bewässerung und den Wasserfluss zu fruchtbareren Gärten und Bepflanzungen führen könnten? Was wäre, wenn ein Mittelschüler die Auswirkungen des Designs eines Seifenkistenautos modellieren könnte, um das Seifenkistenrennen seiner Schule zu gewinnen? In einer virtuellen Welt können die physikalischen Einschränkungen und die natürlichen Elemente modelliert und getestet werden, um Wirkung zu erzielen.

3. Ein Innovationsschub für intelligente Energie

Angesichts des weltweit historisch hohen Energiebedarfs liegt der Ruf nach besseren und intelligenteren Energiesystemen auf der Hand. Werners dritte Vorhersage ist die einer schnellen Entwicklung in diesem Bereich.

Das Wachstum von erneuerbaren Energiequellen und Batterien treibt alles an, vom LKW bis zum Haus. Dies bietet Chancen für Startups, die in jeder Phase der Erzeugung, des Transports und des Verbrauchs von Energie innovativ sein wollen. Weitere Möglichkeiten bestehen darin, den Gesamtstromverbrauch von Haushaltsgeräten besser zu steuern, und zwar nicht nur in Abhängigkeit von den Nachfragespitzen, sondern auch durch die Reduzierung von Funktionen zur Optimierung des Stromverbrauchs.

Die Möglichkeiten für Startups, Innovationen in diesem Bereich voranzutreiben und die Vorteile von Machine Learning, KI und IoT zu nutzen, sind erheblich. Was wäre, wenn persönliche Gewohnheiten so angepasst werden könnten, dass sie einen besseren Energieverbrauch ermöglichen oder wenn Geräte Ihnen sagen könnten, wann sie aufgeladen werden müssen? Was wäre, wenn ein kleines Unternehmen von intelligenteren Geräten im Verkaufsraum profitieren könnte, die wissen, wann der Laden geschlossen ist und wann er wieder geöffnet hat? Und was wäre, wenn die Modellierung der Batteriekapazität und -leistung genutzt werden könnte, um die Fähigkeiten von Geräten so zu gestalten, dass sie weniger aufgeladen werden müssen als die Geräte der Konkurrenz?

Diese Beispiele zeigen, dass es im Bereich der Energieinnovation viele Möglichkeiten für Startups gibt, um voranzuschreiten.

4. Der bevorstehende Wandel der Lieferkette

Die globale COVID-19-Pandemie, die im Jahr 2020 ausbrach, hat uns alle zum Nachdenken darüber gebracht, wie einige unserer Waren weltweit hergestellt, versandt und gekauft werden. Werners vierte Vorhersage bezieht sich darauf, wie die Modernisierung der Lieferketten an mehreren Fronten das tägliche Leben verbessern wird. Von der Routenoptimierung für Kreuzfahrtschiffe über die Fortschritte im autonomen LKW-Verkehr bis hin zu der Frage, wie Roboter helfen können, Produkte besser zu organisieren und aus den Regalen auszuwählen – die Möglichkeiten für Innovationen werden enorm sein.

Für Startups scheinen die Möglichkeiten der Automatisierung und Innovation in der Lieferkette unbegrenzt zu sein. Ob große oder kleine Läden, lokaler oder transkontinentaler Versand – Startups können durch IoT-Sensoren, Machine Learning, KI oder Datenanalyse etwas bewirken.

Und Startups müssen sich nicht nur auf Schiffe, Züge, Lastwagen und Flugzeuge konzentrieren. Die möglichen Innovationen im Bereich der „Last-Mile“-Lieferkette sind nach wie vor ein sehr aktiver Bereich. Viele Unternehmen investieren in die Art und Weise, wie die Lieferung bis zur Haustür erfolgt, und Unternehmen, die flexible B2B-Optionen für die Lieferung auf Abruf benötigen, bleiben laut Werners Vorhersage eine ungelöste Facette der Lieferkette.

5. Kundenspezifische Halbleiter werden zum Mainstream

Wie Werners fünfte Vorhersage verdeutlicht, sind die Zeiten, in denen ein allgemeiner Prozessor für die meisten Workloads „gut genug“ war, vorbei. Kundenspezifische Halbleiter und spezialisierte Hardware, sei es in der Cloud bei der Verarbeitung von Daten des Machine Learning oder am Edge in einem Gerät bei der Verarbeitung von Signaldaten in nahezu Echtzeit, sind jetzt die Norm. Verbesserungen bei leistungsschwachen CPUs, die die meisten allgemeinen Workloads bewältigen können, helfen den Kunden auch, Geld zu sparen und die Größe der Instance-Flotte zu verringern.

Beispielsweise verbrauchen die Graviton3-basierten Instances von AWS bei gleicher Leistung weniger Energie als vergleichbare Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)-Instances mit Nicht-Graviton-CPUs. Auch die speziell für AWS Tranium und AWS-Inferentia-Instances entwickelten Prozessoren verbessern die Kosten für das Training und die Inferenzleistung für Workloads im Bereich Machine Learning.

Nur wenige Startups werden jemals ihre eigenen Halbleiter entwickeln oder maßgeschneiderte Hardware bauen müssen, aber sie werden von den Vorteilen profitieren, die diese Tools bieten. Indem sie die besten Compute-Ressourcen für generische Workloads wie Datenbanken, Webanwendungen oder Medientranskodierung aufeinander abstimmen, finden Startups das richtige Maß: nicht zu groß, nicht zu klein, sondern genau richtig für ihre Workloads – zu jedem Zeitpunkt und mit den entsprechenden Kosten und der nötigen Leistung.

Schnelleres und kostengünstigeres Machine Learning, wie es die Cloud-Technologie bietet, wird es Startups ermöglichen, häufiger zu experimentieren, ihre Modelle noch besser abzustimmen und dabei Wege zu finden, ihre Kosten zu senken.

Fazit

Wie diese Technologievorhersagen verdeutlichen, werden wir weiterhin große Fortschritte in den Bereichen KI, Machine Learning, virtuelle Umgebungen und Hardware-Mixing sehen, die spannende neue Geschäftsideen ermöglichen.

Die Technologie ermöglicht auch weiterhin eine gerechtere Welt. Kleinere und leistungsschwächere persönliche Geräte, die Konnektivität und Kommunikation über das Internet ermöglichen, befinden sich in den Händen von Milliarden von Menschen.

Mehr als je zuvor haben Startups Zugang zu den Tools, die sie brauchen, um den nächsten großen Wurf zu schaffen. Wir freuen uns darauf, zu sehen, was Sie im Jahr 2023 entwickeln!