Die 5 Tech-Prognosen von Amazon-CTO Werner Vogels für 2023

Da mehrere globale Krisen unser tägliches Leben prägen, ist es wichtig zu sehen, wo wir Technologie zur Lösung dieser schwierigen menschlichen Probleme einsetzen können. Heute haben wir mehr Zugriff auf Daten von Wearables, medizinischen Geräten, Umgebungssensoren, Videoaufzeichnungen und anderen vernetzten Geräten als je zuvor. In Kombination mit Cloud-Technologien – wie Computer Vision, maschinellem Lernen und Simulation – bekommen wir allmählich einen Eindruck davon, wohin uns diese leistungsstarke Mischung aus Informationen und Anwendungen führen kann.

Die nächste Welle von Innovatoren und Erfindern – von denen ich das Glück hatte, einige während der Dreharbeiten zu „Now Go Build“ kennenzulernen – entwickelt bereits Lösungen, um den Planeten wieder aufzuforsten, unsere Jugend aktiv zu halten und die Lieferkette vom Lager bis zur Lieferung neu zu denken . Und das ist wirklich erst der Anfang. Da der Zugang zu fortschrittlicher Technologie noch allgegenwärtiger wird – da jeder Aspekt des Lebens zu Daten wird, die wir analysieren können – werden wir eine Flut von Innovationen erleben, und diese wird sich im Jahr 2023 vervielfachen.

Sport wird wie Musik und Video zu Datenströmen, die wir analysieren können. Die Erkenntnisse, die diese in den kommenden Jahren freisetzen werden, werden die gesamte Sportbranche verändern und neu definieren, was es bedeutet, jedes Spiel zu spielen – und zu erleben.

Sport ist Teil des menschlichen Gefüges. Sie überschreiten Zeit, Kulturen und physische Grenzen. In diesem Moment findet eines der größten Sportereignisse der Welt statt – die Weltmeisterschaft. Schätzungsweise 5 Milliarden Menschen werden zuschauen. Bisher hatte das Rundfunkfernsehen den größten Einfluss auf die Entwicklung des Profisports und ebnete den Weg für eine heutige 500-Milliarden-Dollar-Industrie. Die nächsten bahnbrechenden technologischen Fortschritte stehen vor der Tür. In den kommenden Jahren wird jede Facette jeder Sportart einen digitalen Wandel erfahren, und zwar auf allen Spielniveaus, vom Jugendbasketball bis zum Profi-Cricket.

Unternehmen wie Veo sind hier Vorreiter und nutzen Cloud-Technologien wie maschinelles Lernen, Computer Vision und Stream-Verarbeitung, um die digitale Kluft zwischen Amateur- und Profisportlern zu verringern. Während Veo den Zuschauern von Amateursportarten ein Broadcast-ähnliches Erlebnis bietet, hat es gleichzeitig ein tiefes neuronales Netzwerk aufgebaut, das es ihm ermöglicht, automatisch Highlights aus Videostreams zu erstellen. Dies ermöglicht es Spielern, Trainern und Personalvermittlern, wichtige Spielzüge einfach zu finden, Taktiken zu verbessern und all das auf eine Weise zu teilen, die vorher einfach nicht möglich war. Stellen Sie sich vor, was als nächstes kommt, wenn Technologien wie Veo auf allen Ebenen aller Sportarten immer häufiger eingesetzt werden.

Top-Ligen wie die Bundesliga und die NFL haben damit begonnen, Videostreams, Wearables, IoT-Sensoren (Internet of Things) und mehr für Echtzeitanalysen und Erkenntnisse zu nutzen. Mit Blick auf die Zukunft werden sich diese Fähigkeiten weiter weiterentwickeln und die Technologien werden zu einer allgegenwärtigen Kraft in nahezu jeder Sportart und auf jedem Niveau werden. Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem ein Trainer Computer Vision und biometrische Daten nutzen kann, die in Echtzeit in der Cloud analysiert werden, um einen Spieler herauszuziehen, bevor er verkrampft oder ein Tor kassiert, und ihn durch den ausgeruhtesten Teamkollegen zu ersetzen, was jetzt quantifizierbar ist. Dies verbessert gleichzeitig die Spielersicherheit und erhöht die Wettbewerbsfähigkeit des Spiels. An diesem Punkt werden die Sportarten selbst wirklich zu einem Datenstrom werden, den wir analysieren und in Echtzeit Entscheidungen treffen können – Flüssigkeitszufuhr der Spieler, Ballbewegung, Feldsättigung – alles aggregiert und reichhaltiger als alles, was wir heute sehen. Und mit mehr Daten gehen weitere Innovationen einher. In nicht allzu ferner Zukunft werden wir einen Punkt erreichen, an dem Teams während jedes Spiels im Hintergrund ständige „Was-wäre-wenn“-Simulationen durchführen, die es ihnen ermöglichen, die Auswirkungen ihrer Entscheidungen im jeweiligen Moment besser vorherzusagen. Die Technologie selbst wird zur Wettbewerbsgrundlage für den Profisport.

Ob persönlich oder am Bildschirm, auch das Fan-Erlebnis wird sich verändern. Stadien werden einige der Innovationen, die wir in Branchen wie dem Einzelhandel gesehen haben, schnell übernehmen, beispielsweise Amazon Go-Stores, wo der Einsatz von Computer Vision, Sensorfusion und Deep Learning den Eintritt ohne Eintrittskarten und den Kauf zum Mitnehmen ermöglichen wird. Wir werden auch die nächste Generation von Datenüberlagerungen und Echtzeiteinblicken sehen, die bis auf die Spielerebene reichen, das Spiel erweitern und den Sport näher an das heranbringen, was wir heute von den visuell informativsten Videospielen erwarten. Co-Viewing und personalisierte Seherlebnisse werden sich weiterentwickeln und diese 5 Milliarden Zuschauer enger verbinden als je zuvor.

Die Sportwelt steht derzeit am Rande der größten Revolution, die sie je erlebt hat, und Cloud-Technologien stehen im Mittelpunkt dieses Wandels.

Räumliches Rechnen. Simulation. Digitale Zwillinge. Diese Technologien sind seit Jahren langsam ausgereift, aber die Auswirkungen auf den Alltag sind begrenzt. Dies ändert sich schnell, und im Jahr 2023 wird die Cloud diese Technologien zugänglicher machen und damit eine neue Klasse von Anwendungsfällen ermöglichen, die nicht an physische Einschränkungen gebunden sind.

Simulationen werden verwendet, um bessere Rennwagen zu bauen, das Wetter vorherzusagen und den Aktienmarkt zu modellieren. Während die Probleme, die Simulationen lösen können, erheblich sind, stellt die Schwierigkeit beim Erstellen und Ausführen von Simulationen ein Hindernis für alltägliche Anwendungsfälle dar. Unternehmen sind durch den Bedarf an leistungsstarker Hardware und spezialisierten Arbeitskräften eingeschränkt. Nehmen Sie als Beispiel eine Strömungssimulation für einen Düsenflügel oder einen Rennwagen, bei der allein für die Simulation einer Sekunde eines realen Szenarios bis zu 150 Terabyte an Daten erforderlich sein können. Dies ändert sich jedoch schnell mit Technologien wie dem kürzlich eingeführten AWS SimSpace Weaver, der ersten von vielen Simulationstechnologien, die den Weg für eine Zukunft ebnen werden, in der fast alles auf unserer Welt simuliert werden kann und irgendwann auch wird. Simulationen werden uns dabei helfen, bessere Entscheidungen über die von uns gebauten Straßen, die Art und Weise, wie wir unsere Lager organisieren, und die Art und Weise, wie wir auf Katastrophen reagieren, zu treffen. Mithilfe von Simulationen können wir in die Zukunft blicken, um die Auswirkungen unserer Bemühungen zu sehen, indem wir zahlreiche „Was-wäre-wenn“-Szenarien durchspielen, die unsere Fragen beantworten, ohne abwarten zu müssen, wie sich die Auswirkungen viele Jahre später auswirken könnten. Mit einer Technologie wie AWS SimSpace Weaver kann ein Unternehmen wie Terraformation das Wachstum ganzer Wälder auf dem Weg zum Ziel, 1 Billion Bäume zu pflanzen, modellieren. Dadurch kann ein artenreicher und gesunder Wald mit größtmöglichem CO2-Ausgleich gewährleistet werden.

Ein weiterer Bereich, in dem ich einen schnellen Anstieg der Innovationen beobachte, ist das Spatial Computing. Unternehmen bauen bereits spezielle Hardware und nutzen Cloud-Technologien, um 3D-Modelle nahezu jeder Umgebung zu erfassen und zu erstellen. Dies nur mit einem mobilen Gerät zu tun, wird bald Realität sein. Diese Demokratisierung wird eine neue Welle von Innovationen in der Architektur-, Bau-, Gewerbeimmobilien- und Einzelhandelsbranche anregen. Wie Video für das Internet wird auch das räumliche Computing in den kommenden Jahren so schnell voranschreiten, dass 3D-Objekte und -Umgebungen genauso einfach zu erstellen und zu konsumieren sind wie Ihre bevorzugten Kurzvideos in den sozialen Medien heute. Statische 2D-Produktbilder im Internet gehören der Vergangenheit an und werden durch 3D-Modelle ersetzt, die Sie aufnehmen, drehen und so nahtlos in Ihrem Wohnzimmer platzieren können, wie Sie sie heute in einem Webbrowser sehen können. Erwarten Sie jedoch, dass aus diesen Modellen noch mehr hervorgeht, so dass ihre wesentlichen Funktionen in Ihrem virtuellen Zuhause simuliert werden können. Eine virtuelle Lampe wird nicht nur auf dem Boden Ihres Wohnzimmers platziert – Sie können sie auch ein- und ausschalten, beobachten, wie das Umgebungslicht in Echtzeit mit Ihren virtuellen Möbeln interagiert, und verstehen, welche Auswirkungen es auf Ihre Energie hat Verbrauch. Und das alles, bevor Sie jemals auf die Schaltfläche „Jetzt kaufen“ klicken.

Im Jahr 2023 werden Technologien wie diese beginnen, zusammenzuwachsen. Mit der zunehmenden Integration digitaler Technologien in unsere physische Welt wird die Simulation immer wichtiger, um sicherzustellen, dass räumliche Computertechnologien die richtige Wirkung erzielen. Dies wird zu einem positiven Kreislauf führen, in dem ehemals unterschiedliche Technologien von Unternehmen und Verbrauchern gleichermaßen genutzt werden. Die Cloud wird aufgrund ihrer enormen Größe und Zugänglichkeit die nächste Ära vorantreiben.

Energiespeichernde Oberflächenmaterialien. Dezentrale Netze. Intelligente Verbrauchstechnologien. Im Jahr 2023 werden wir auf globaler Ebene eine rasante Entwicklung erleben, die die Art und Weise verbessert, wie wir Energie produzieren, speichern und verbrauchen.

Wir befinden uns mitten in einer weiteren Energiekrise. Steigende Kosten und zuverlässiger Zugang zu Energie sind globale Probleme – sie betreffen alle. Auch wenn dies nicht das erste Mal ist, dass wir mit einer Energiekrise konfrontiert sind, beginnen mehrere ausgereifte Technologien zusammenzuwachsen, und zusammen werden sie es uns ermöglichen, dieses Problem wie nie zuvor zu bewältigen.

Die Umwelt um uns herum produziert mehr als genug erneuerbare Energie. Die Herausforderung besteht tatsächlich in der Speicherung und bedarfsgerechten Bereitstellung an die Systeme, die diese Energie verbrauchen müssen. Amazon arbeitet in diesem Bereich, nehmen wir zum Beispiel das 150-Megawatt-Batteriespeichersystem in Arizona, das unsere Einrichtungen in diesem Gebiet mit sauberer und zuverlässiger Energie versorgt. Aber wir sind nicht die Einzigen. Auch Unternehmen auf der ganzen Welt entwickeln in diesem Bereich schnell Innovationen. Die Cloud ermöglicht der Materialforschung neuartige Anwendungsfälle, beispielsweise die Integration von Energiespeichern in die Struktur der Objekte, die sie mit Strom versorgen sollen. Stellen Sie sich ein Schiff vor, bei dem die Seiten des Schiffes tatsächlich die Batterien sind, die es auf seiner Reise mit Energie versorgen. Dies ist nur die Spitze des Eisbergs – kein Wortspiel beabsichtigt. Wir sehen auch erste Durchbrüche bei der Langzeitspeicherung, etwa bei geschmolzenem Salz, gestapelten Blöcken und Brennstoffzellen.

Ein weiterer Bereich ist die Dezentralisierung der Energie. Aufgrund der Unsicherheit über die Energieverfügbarkeit wenden sich einige Gemeinden Mikronetzen zu. Ich stelle mir Microgrids gerne als Gemeinschaftsgärten (aber für Energie) vor, in denen die Gemeindemitglieder diese nutzen, um sich selbst zu ernähren und so ihre Abhängigkeit von traditionellen Energieunternehmen und deren veralteter Infrastruktur zu verringern. In meiner Nachbarschaft haben wir ein kleines Mikronetz, in dem Solarenergie gesammelt und unter den Mietern geteilt wird. Da sich die Energieherausforderungen weiterhin durch geopolitische Ereignisse und Klimaschwankungen verschärfen, werden Mikronetze für viele Gemeinden auf der ganzen Welt zu einer praktikablen Lösung, und Cloud-Technologien werden dabei eine Rolle spielen. Daten von Solarpaneelen, Windparks, Geothermie und Wasserkraft werden in der Cloud gestreamt, gespeichert, überwacht, angereichert und analysiert. Mithilfe von maschinellem Lernen werden alle Energiedaten analysiert, um Verbrauchsspitzen vorherzusagen und Ausfälle durch Umverteilung der Energie auf Haushaltsebene zu verhindern.

Wir werden im kommenden Jahr auch erleben, wie IoT-basierte intelligente Verbrauchsgeräte weltweit auf dem Vormarsch sind. Dies wird zur nächsten Welle von Innovationen führen, die sich aus den neuen Observability-Funktionen ergeben, die diese Geräte sowohl für Privathaushalte als auch für Unternehmen bieten. Stellen Sie sich die Energieeinsparungen vor, die wir durch die Nachrüstung historischer Gebäude mit energiesparenden Technologien erzielen können.

In den nächsten Jahren werden wir eine rasche Konvergenz aller Arten intelligenter Energietechnologien erleben, da wir endlich die Schwelle erreicht haben, an der unsere Technologielösungen unsere Krise bewältigen können. Auch wenn dies möglicherweise nicht die unmittelbaren Auswirkungen hat, die wir uns alle wünschen, werden diese Technologien zusammen die Art und Weise, wie wir Energie erzeugen, speichern und verbrauchen, grundlegend und für immer verändern.

Im Jahr 2023 wird die Einführung von Technologien wie Computer Vision und Deep Learning die Lieferkette vorantreiben. Fahrerlose Flotten, autonomes Lagermanagement und Simulationen sind nur einige der Optimierungen, die zu einer neuen Ära in der intelligenten Logistik und globalen Lieferkette führen werden.

Etwas, worüber ich in den letzten Jahren regelmäßig nachgedacht habe, ist die Fragilität der globalen Lieferkette. Wir werden täglich daran erinnert – verspätete Lieferungen, nicht verfügbare Produkte, leere Regale. Während Amazon seine Lieferketten mit Innovationen wie digitalem Frachtabgleich und Lieferstationen verfeinert hat, kämpfen viele Unternehmen weiterhin mit logistischen Herausforderungen. Das wird sich bald ändern.

Dies beginnt bei der Herstellung der Waren selbst. IoT-Sensoren in Fabriken werden sich stark verbreiten, und maschinelles Lernen wird eingesetzt, um Geräteausfälle und Maschinenausfälle nicht nur vorherzusagen, sondern auch zu verhindern. Weniger Ausfallzeiten bedeuten eine konsistente Produktion. Der weltweite Versand dieser Produkte ist eine ganz andere Herausforderung. Digitale Frachtnetzwerke, die auf der Cloud basieren, werden Länder und sogar Ozeane durchqueren und Echtzeitdaten liefern, die es den Spediteuren ermöglichen, die effizientesten Versandrouten zu optimieren und als Reaktion auf unvermeidliche Ereignisse wie Geräteausfälle und Wetterstörungen ihren Kurs zu ändern. Stellen Sie sich vor, dass Sie in Echtzeit Einblicke in den aktuellen Zustand und die Ankunftszeit von Waren erhalten, und zwar auf jeder Ebene der Lieferkette.

Diese Frachtnetzwerke werden die Voraussetzungen für die ersten länderübergreifenden autonomen LKW-Transporte schaffen. Die Auswirkungen werden sofort spürbar sein, da in Ländern wie den USA derzeit 80.000 Fahrer fehlen. Durch den Einsatz von räumlicher Berechnung, Edge-Computing und Simulation wird der autonome Lkw-Transport einen massiven Einfluss auf unsere globale Lieferkette haben. Warum? Ein menschlicher Fahrer kann nur eine begrenzte Zeit hinter dem Lenkrad verbringen, bevor er abgelenkt, müde und potenziell gefährlich wird. Und das, bevor wir die spezifischen Gesundheits- und Sicherheitsvorschriften jedes Landes berücksichtigen. Das bedeutet, dass frisches Obst, das aus Südkalifornien verschifft wird, nur hoffen kann, bis nach Dallas, Texas, zu gelangen, bevor es zu verderben beginnt. Allerdings kann ein autonomer Lkw 24 Stunden unterwegs sein. Es gibt keine vorgeschriebenen Pausen und die Technologie wird nie müde, ungeduldig oder abgelenkt. Produkte gelangen schneller, sicherer und effizienter dorthin, wo sie hin sollen.

Bei der Ankunft in einem örtlichen Lager werden Roboterkommissionierung, Auftragssortierung und automatisches Verpacken immer häufiger eingesetzt. Wir werden sehen, wie sich dieser Trend mit neuen Innovationen in der Robotik weiter entwickelt, die künstliche Intelligenz, Computer Vision und die präzise Handhabung einzelner Produkte im Bestand eines Unternehmens nutzen. Auch in der Lagerhaltung wird die autonome Robotik eine immer größere Rolle spielen. Stellen Sie sich vor, Sie könnten einen Gabelstaplerfahrer, der viel Zeit damit verbringt, einfach nach Produkten zu suchen, mit einem digitalen Echtzeit-Zwilling des Lagerbestands ergänzen, der mithilfe autonomer fliegender Lagerdrohnen ständig auf dem neuesten Stand gehalten wird.

Der Schlüssel zur Transformation der Lieferkette liegt darin, mithilfe von Technologie jeden Schritt auf dem Weg eines Produkts zu optimieren. Ab dem nächsten Jahr werden wir eine Beschleunigung der Entwicklung intelligenter Fabriken, intelligenter Ausrüstung und intelligenter Schifffahrt erleben, die genau das bewirken. Jedes wird dazu beitragen, die Arbeitssicherheit zu verbessern, die Bestandsverwaltung zu optimieren, die Wartungskosten zu senken und Produktionsprozesse zu rationalisieren. Die Lieferkette der Zukunft ist digital.

Der Einsatz speziell entwickelter Chips wird im Jahr 2023 rapide zunehmen. Infolgedessen wird sich das Innovationstempo beschleunigen, da Workloads von Hardwareoptimierungen profitieren, die die Leistung maximieren und gleichzeitig den Energieverbrauch senken und die Kosten senken.

Maßgeschneiderte Silizium- und Spezialhardware gewinnen in der Verbrauchertechnologiebranche schnell an Bedeutung. Alles, von unseren Laptops über unsere Mobiltelefone bis hin zu unseren tragbaren Geräten, verzeichnet durch die Herstellung und Einführung von kundenspezifischem Silizium erhebliche Leistungssprünge. Während die Akzeptanz im Verbraucherbereich schnell erfolgte, gilt dies nicht für Geschäftsanwendungen und -systeme, bei denen Software und Hardware traditionell längere Aktualisierungszyklen haben. Dies wird sich jedoch in den kommenden Jahren schnell ändern, da die Zugänglichkeit und Akzeptanz von kundenspezifischem Silizium zunimmt.

Bei AWS werden täglich durchschnittlich 100 Millionen Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)-Instanzen hochgefahren (Stand dieses Artikels). Dies ist zum großen Teil darauf zurückzuführen, wie eng wir im Laufe der Jahre mit Kunden zusammengearbeitet haben, um die Arten von Workloads zu verstehen, die sie ausführen, und um dann zu bestimmen, was wir als Nächstes entwickeln sollten. Dies hat, ebenso wie bei Verbrauchergeräten, dazu geführt, dass AWS in den letzten Jahren stark in das Chip-Design investiert hat. Das liegt daran, dass wir wissen, dass die Workloads, die Unternehmen in der Cloud ausführen, leistungsfähiger und kostengünstiger sein können, wenn sie auf benutzerdefinierten Chips ausgeführt werden, die speziell für bestimmte Anwendungsfälle entwickelt wurden.

Nehmen wir zum Beispiel die Workloads für maschinelles Lernen. Softwareentwickler haben sich traditionell auf teure, stromhungrige GPUs verlassen, um alles von der Modellerstellung bis zur Inferenz zu erledigen. Dieser einheitliche Ansatz ist jedoch nicht effizient – ​​die meisten GPUs sind nicht für diese Aufgaben optimiert. In den kommenden Jahren werden immer mehr Ingenieure die Vorteile der Verlagerung von Arbeitslasten auf Prozessoren erkennen, die speziell für Dinge wie Modelltraining (AWS Trainium) und Inferenz (AWS Inferentia) entwickelt wurden. Wenn dies geschieht, wird eine neue Innovationswelle beginnen. Wenn Ingenieure und Unternehmen mit einer Trainium-basierten Instanz eine Kosteneinsparung von 50 % oder eine 50 % bessere Leistung pro Watt mit einer Inferentia2-basierten Instanz erzielen, werden Ingenieure und Unternehmen gleichermaßen darauf aufmerksam, und wir werden beginnen, eine zu erkennen massive Migration von Arbeitslasten. Das Gleiche gilt auch für allgemeine Anwendungen, bei denen die Umstellung auf benutzerdefinierte Silizium-Instanzen immer noch Vorteile bietet, wie z. B. AWS Graviton3-basierte Instanzen, die bei gleicher Leistung bis zu 60 % weniger Energie verbrauchen als vergleichbare EC2-Instanzen.

Kosteneinsparungen und Leistungsvorteile werden zu mehr Experimenten, mehr Innovation, mehr Akzeptanz und schließlich zu mehr benutzerdefiniertem Silizium für andere spezifische Arbeitslasten führen. Es ist ein weiterer positiver Kreislauf. Alan Kay sagte einmal: „Menschen, die es mit Software wirklich ernst meinen, sollten ihre eigene Hardware herstellen.“ Und im kommenden Jahr werden Leute, die es mit Software wirklich ernst meinen, wirklich alle Vorteile nutzen, die kundenspezifische Halbleiter zu bieten haben.

Um mehr von Dr. Werner Vogels zu erfahren, besuchen Sie All Things Distributed.