Kategorie: Nachricht

Sie sehen einen Influencer auf TikTok, der eine Feuchtigkeitscreme, ein Serum oder einen Concealer empfiehlt und behauptet, dass er Ihnen den schönsten Sommerglanz verleiht. Sie kaufen ein Produkt und probieren es aus, nur um dann festzustellen, dass es für Sie einfach nicht funktioniert. Es kann zu Pickeln führen, Ihre fettige Haut fettig machen oder Ihre Hautpflegeprodukte pillenartig machen.

Das bedeutet nicht unbedingt, dass Influencer lügen, sondern nur, dass ihre Hauttypen völlig unterschiedlich sind. Oder vielleicht haben Sie den gleichen Hauttyp, aber aus irgendeinem Grund reagiert Ihre Haut nicht gut auf bestimmte Inhaltsstoffe.

Diese Situation kennen diejenigen von uns, die versuchen, sich in der übersättigten Welt der Hautpflege und Schönheit zurechtzufinden – ich weiß, ich habe das erlebt. Manchmal habe ich das Gefühl, ich bräuchte einen Abschluss in Chemie, um die Inhaltsstoffetiketten von Hautpflegeprodukten lesen zu können. Es scheint, dass es an der Zeit ist, eine intelligentere und personalisiertere Möglichkeit zu finden, Produkte einzukaufen, und glücklicherweise löst L’Oréal dieses Problem.

So wie künstliche Intelligenz in fast jeder erdenklichen Branche eingesetzt wird, experimentieren Schönheitsunternehmen jetzt mit der Technologie, um Ihnen die besten Produkte für Sie anzubieten. Ich habe gerade an der Vivatech-Konferenz in Paris teilgenommen, wo L’Oréal eine Reihe KI-gesteuerter Tools vorgestellt hat, die alles von Hautpflegeanalysen bis hin zu Haarfarben- und Gesundheitsanalysen bieten sollen, sowie einen Chatbot, der Ihnen Empfehlungen geben und Ihnen beim „Ausprobieren“ helfen kann auf“ Produkten mit Hilfe von Augmented Reality.

L’Oréal ist nicht das einzige Unternehmen, das das Potenzial künstlicher Intelligenz zur Lösung von Kosmetikproblemen sieht. Sephora hat außerdem ein Einkaufserlebnis mit künstlicher Intelligenz eingeführt, das Ihnen hilft zu verstehen, welche Produkte Sie wirklich benötigen, was keine leichte Aufgabe ist. Viele dieser Bemühungen sind noch in Arbeit, aber als oft verwirrter Kosmetikeinkäufer kann ich sehen, wohin sie führen, und freue mich darauf.

„Die Schönheitsindustrie ist 1.000 Jahre alt und basiert ausschließlich auf Chemie, und die Technologie ist erst 10 Jahre alt“, sagt Guive Balooch, der in dieser Zeit den Technologie-Inkubator von L’Oréal leitete. Im Laufe des Jahrzehnts experimentierte das Unternehmen ausgiebig mit neuen Technologien und gewann CES-Auszeichnungen für Produkte, darunter Make-up-unterstützte Technologie.

Aber das Unternehmen habe im letzten Jahrzehnt auch gelernt, nicht blind Technologietrends zu folgen, die zu diesem Zeitpunkt vielleicht aufregend erscheinen, aber irgendwann verschwinden und letztendlich nichts zur Verbesserung der Kundenbeziehungen oder Produkte beitragen werden, sagte Balooch. Anstatt die Schönheit in den Vordergrund jedes neuen Technologietrends zu stellen, wollen wir sehen, ob Technologie eine Möglichkeit bietet, die Probleme der Schönheitsindustrie zu lösen.

Die KI-gestützte Beauty Genius-App von L’Oréal
Genau das möchte L’Oréal mit seiner neuen KI-App Beauty Genius erreichen, die dem derzeit am nächsten kommt, einen Stylisten in der Tasche zu haben. „Grundsätzlich geht es hier nicht wirklich um künstliche Intelligenz. Es geht darum, was die Menschen wollen und um die Spannung, die schon seit langem rund um Schönheitsrituale besteht“, sagte Balooch.

Einer der Anwendungsfälle, von denen ich persönlich am meisten begeistert bin, ist die Fähigkeit der App, Veränderungen in Ihrer Haut zu diagnostizieren, z. B. ob Sie im Vergleich zum Vortag mehr dunkle Ringe unter Ihren Augen haben, und dann durch die Empfehlung von Produkten zu helfen, die Sie möglicherweise benötigen Nutzen Sie Ihren Tagesablauf entsprechend.

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Beauty Genius ist Ihr Taschen-Stylist, der Ihnen jederzeit zur Verfügung steht.

Als jemand, der unter Hautrötungen, Akne und intermittierender perioraler Dermatitis leidet, ist mein größter Wunsch für Beauty Genius, dass es mir helfen kann, bevorstehende Hautprobleme zu erkennen und dann Produkte zu empfehlen, die die Hautprobleme maskieren und lindern können, ohne Produkte, die das Problem verschlimmern .

Es gibt eine bedeutende Überschneidung zwischen Ästhetik und Dermatologie, und es macht Sinn, dass Balooch in erster Linie Wissenschaftler und in zweiter Linie Techniker war. Balooch hat einen Hintergrund in der medizinischen Biotechnik und seine Vision für Schönheit besteht darin, mithilfe von Technologie eine Hyperpersonalisierung und Entmystifizierung der Hautpflege voranzutreiben.

„Vielleicht kommt bald der Tag, an dem ich Biomarker auf Ihrer Haut messen und Ihnen sagen kann, ob bestimmte Produkte gut auf Ihre Haut ansprechen und zu Ihrer Biologie passen“, sagte er.

Gleichzeitig kombinierte L’Oréal alle durch interne klinische Tests gesammelten Daten mit Benutzerfeedback aus anonymen Online-Bewertungen und Kundendienstgesprächen, um einen aussagekräftigen Datensatz zu 750 verschiedenen Produkten zu erstellen. Es ist geplant, diese Daten zu nutzen, um personalisierte Empfehlungen zu geben, die Ihren spezifischen Hautpflegebedürfnissen gerecht werden.

Schönheit und Roboter
Beauty Genius wird auch als Beauty-spezifische Version der KI-Chatbots dienen, an die viele von uns gewöhnt sind. Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie kaufen ein Serum, wissen aber nicht, ob Sie es morgens oder abends, einmal am Tag oder einmal in der Woche, vor oder nach der Verwendung anderer Produkte verwenden sollen. Beauty Genius sollte in der Lage sein, die gesammelten Daten zu nutzen, um Ihnen Antworten auf Ihre Fragen in Form einer unstrukturierten Konversation im ChatGPT-Stil zu liefern.

Wenn dies möglich wäre, könnte Beauty Genius den Versuch und Irrtum beseitigen, den viele von uns beim Einkauf von Hautpflege- und Kosmetika durchlaufen und der oft dazu führt, dass wir Geld für Produkte verschwenden, die nicht für unsere Haut geeignet sind. Theoretisch könnte dies auch den Abfall reduzieren, den die Industrie durch den Verkauf unbeliebter Produkte erzeugt, die schließlich überall in Medikamentenschränken verstauben.

Als weltweit größtes Kosmetikunternehmen mit seinem reichhaltigen Produktportfolio sind nur wenige Unternehmen besser geeignet, mit künstlicher Intelligenz zu experimentieren als L’Oréal. L’Oreal besitzt Luxus-Schönheitsmarken wie Lancôme, Kosmetikmarken wie NYX und Hautpflegemarken von Cerave bis Skinceuticals. Die meisten von uns, die Schönheitsprodukte verwenden, besitzen wahrscheinlich mindestens eine Tinktur oder ein Trank der Marke L’Oréal.

Wenn L’Oréal die KI richtig einsetzt, könnte dies letztendlich zu einem Rückgang der Gesamtproduktverkäufe führen, aber es sieht so aus, als wäre das ein Schlag, den das Unternehmen bereit ist, hinzunehmen. „Wir fördern auf jeden Fall nachhaltigen Konsum“, sagte Asmita Dubey, Chief Digital and Marketing Officer des Unternehmens, in einem Interview.

In der kurzen Zeit, in der ich die App ausprobiert habe, hat sie mich dazu ermutigt, einige Lippenstiftfarben auszuprobieren, die ich normalerweise nicht ausprobieren würde. Da die App mithilfe einer Kamera meine Haut-, Haar- und Augenfarbe analysieren konnte, bot sie mir einige Optionen, die überraschenderweise zu mir passten – obwohl ich immer noch nicht sicher bin, ob ich den Mut hätte, meine natürliche Lippenfarbe zu ändern.

Beauty Genius befindet sich noch in der Beta-Phase, aber L’Oréal wird die App bald für 1.000 Benutzer bereitstellen. „Wir nutzen unsere wissenschaftlichen und klinischen Daten und testen sie dann kontinuierlich“, sagte Balooch. „Wir werden es erst starten, wenn wir das Gefühl haben, dass es für alle funktioniert.“

Im weiteren Sinne hat das Unternehmen ein generatives KI-Labor ins Leben gerufen, um mit der Produktion von Inhalten für verschiedene Plattformen und Märkte zu experimentieren, und arbeitet mit Meta an einem Creator-Programm, um speziell mit der Produktion von AR-, KI– und 3D-Inhalten im Beauty-Bereich zu experimentieren.

Im Verpackungslabor von L’Oréal nördlich von Paris haben Designer das vergangene Jahr damit verbracht, das Bildgenerierungstool Midjourney mit künstlicher Intelligenz zu nutzen, um Konzepte für Parfüm- und Foundation-Flaschen zu entwickeln. Jordan Morin, L’Oréals globaler Leiter für User Experience Design, sagte, als sie mit der Nutzung der Software begannen, befürchteten einige Designer im Team, dass sie sie ersetzen würde. Doch bald stellten sie fest, dass es eine inspirierende Art zu arbeiten war.

„Wir sind Architekten der Schöpfung“, sagt Morin. Dadurch konnte sein Team freier mit neuen nachhaltigen Materialien arbeiten und aus dem ursprünglichen Konzept mehr Optionen generieren.

Es ist klar, dass KI die Schönheitsbranche in jeder Hinsicht beeinflusst, von den Produkten, die wir kaufen, bis hin zu der Art und Weise, wie wir sie kaufen. Wie bei vielen Anwendungen dieser relativ neuen Technologie sind Kosmetikunternehmen immer noch dabei, sich zurechtzufinden. Aber wenn die Vision von L’Oréal Wirklichkeit wird, könnte die Zukunft eine persönlichere, selbstbewusstere und kreativere Beziehung zu den Hautpflege- und Kosmetikprodukten bedeuten, die wir täglich verwenden.

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Die Studie prognostiziert die Entstehung einer „Intention Economy“, in der Unternehmen darum konkurrieren, menschliches Verhalten präzise vorherzusagen. Forscher am Institute for Consumer Behavior sagen, dass Online-Zielgruppen durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) dazu manipuliert werden können, Entscheidungen vom Kauf bis zur Stimmabgabe zu treffen. Er sagte: Universität Cambridge.

Dieser Artikel konzentriert sich auf den aufstrebenden Markt der „digitalen Absichtssignale“ oder der „Intention Economy“. Der Marktplatz ermöglicht es KI-Assistenten, menschliche Absichten zu verstehen, vorherzusagen und zu manipulieren und diese Informationen dann an Unternehmen zu verkaufen, die davon profitieren können.

Forscher am Leverholme Centre for Future Intelligence (LCFI) der Universität Cambridge definieren die Intentionsökonomie als Nachfolger der Aufmerksamkeitsökonomie, in der soziale Netzwerke ihre Nutzer süchtig nach ihren Plattformen machen und sie für Werbung empfänglich halten.

Bei der Intent Economy handelt es sich um ein Phänomen, bei dem KI-erfahrene Technologieunternehmen ihre Erkenntnisse über die Motivationen ihrer Benutzer – von der Hotelzimmerplanung bis hin zu Meinungen zu politischen Kandidaten – an den Höchstbietenden ve

„Jahrzehntelang haben die Menschen das Internet als eine Währung betrachtet“, sagte Dr. Johnny Payne, Technologiehistoriker beim LCFI. „Die gemeinsame Aufmerksamkeit, die wir über Social-Media-Plattformen wie Facebook und Instagram erhalten, treibt die Online-Wirtschaft an.“

Er fügte hinzu: „Eine unregulierte Absichtsökonomie behandelt Ihre Motivationen, als wären sie real. Wir müssen darüber nachdenken, wie solche Märkte die menschlichen Wünsche beeinflussen, um nicht ihren unbeabsichtigten Folgen zum Opfer zu fallen. Wir müssen anfangen, darüber nachzudenken, wie wir allen Menschen Freiheit und Fairness, einschließlich freier Wahlen, einer freien Presse und fairem Wettbewerb auf dem Markt.“

Die Studie ergab, dass groß angelegte Sprachmodelle (LLM), die Technologie hinter KI-Tools wie dem Chatbot ChatGPT, verwendet werden können, um Benutzer auf der Grundlage ihrer „Absichten, ihres Verhaltens und ihrer psychologischen Daten“ „vorherzusagen und anzuleiten“. Er behauptete, er sei misshandelt worden.

Die Autoren gehen davon aus, dass Werbetreibende in der Aufmerksamkeitsökonomie die Aufmerksamkeit aktueller Benutzer durch Echtzeitgebote auf dem Ad-Exchange-Markt und die Aufmerksamkeit zukünftiger Benutzer durch den Kauf von Werbeflächen im Umfang eines Monats erwerben können. Er sagte, dies würde es den Menschen ermöglichen, Dinge zu tun wie:

LLM kann die Aufmerksamkeit des Benutzers in Echtzeit gewinnen, indem es den Benutzer beispielsweise fragt, ob er darüber nachgedacht hat, einen bestimmten Film anzuschauen („Hast du darüber nachgedacht, heute Abend Spiderman anzuschauen?“). Sie können auch fragen: „Haben Sie schon einmal darüber nachgedacht, sich Spider-Man anzusehen?“ oder Vorschläge für zukünftige Projekte machen. „Sie scheinen zu beschäftigt zu sein. Soll ich Karten für den Film reservieren, über den wir gesprochen haben?“

Die Studie schlägt ein Szenario vor, in dem diese Beispiele „dynamisch generiert“ werden, basierend auf Faktoren wie den „persönlichen Verhaltensmerkmalen“ und dem „psychografischen Profil“ eines Benutzers.

In der Intent Economy können LLMs die Kadenz, die politischen Neigungen, den Wortschatz, das Alter, das Geschlecht und die Interessen eines Benutzers kostengünstig nutzen und sie mit Produkten mittlerer Qualität kombinieren, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen (z. B. Kinokarten zu verkaufen).“ Intelligente Modelle treiben Gespräche auf der ganzen Welt und liefern Mehrwert für Werbetreibende, Unternehmen und andere Drittparteien. 

Berichten zufolge können Werbetreibende generative KI-Tools verwenden, um personalisierte Online-Werbung zu erstellen. Der Bericht führte auch das Beispiel von „Cicero“ an, einem künstlichen Intelligenzmodell, das von Mark Zuckerbergs Unternehmen Meta entwickelt wurde. Das Modell erreichte im Brettspiel „Diplomacy“ eine Leistung auf „menschlichem Niveau“. Laut dem Autor basiert das Spiel auf Intuition und dem Vorhersagen der Absichten des Gegners.

Die Studie fügte hinzu, dass KI-Modelle in der Lage sein werden, ihre Ergebnisse auf der Grundlage „großer Mengen benutzergenerierter Daten“ zu personalisieren. Diese Modelle können persönliche Informationen aus alltäglichen Interaktionen erfassen und das Gespräch „lenken“, um persönlichere Einblicke zu ermöglichen. Der Bericht zitiert Forschungsergebnisse, die zeigen, dass Menschen auch

Die Studie schlug außerdem ein Zukunftsszenario vor, in dem Meta die Bereitschaft der Benutzer, Restaurants, Flüge und Hotels zu buchen, an Werbetreibende versteigert. Während es bereits eine Branche gibt, die menschliches Verhalten vorhersagen und darauf bieten kann, werden KI-Modelle die Praxis in eine „hoch quantifizierbare

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Das Startup für künstliche Intelligenz Anthropic sagt, dass sein neues KI-Modell fast sieben Stunden lang ununterbrochen arbeiten kann, ein weiteres Zeichen dafür, dass KI bald in der Lage sein wird, die gesamte Arbeit zu übernehmen, die derzeit von Menschen erledigt wird.

Während die Technologiegiganten um die Entwicklung leistungsfähigerer künstlicher Intelligenz wetteifern, könnte dieses neue Modell dazu führen, dassKI schnell menschliche Arbeitsplätze ersetzt. Dies könnte zu einer Veränderung der Art und Weise führen, wie Menschen KI bei der Arbeit einsetzen. Anstatt digitale Agenten mit der Ausführung einer einzelnen Aufgabe zu beauftragen, geben diese Tools ihnen umfassendere Ziele vor – ähnlich wie Menschen Mitarbeiter oder Kollegen anleiten würden.

Anthropic, zu dessen Investoren Amazon und Google gehören, hat am Donnerstag das neue Modell Opus 4 zusammen mit einem weiteren generischen Modell namens Claude Sonnet 4 auf den Markt gebracht.

Das neue Modell kann größere, komplexere Projekte bewältigen und etwa einen ganzen Tag lang ohne zusätzliche menschliche Eingaben unabhängig laufen. Dies spiegelt zwar nicht genau den Arbeitstag einer Person wider, die zwischen Projekten oder Aufgaben wechselt, stellt aber dennoch eine deutliche Verbesserung dar.

Anthropic sagt, der Assistent könnte ein Werkzeug zur Automatisierung von Routineaufgaben sein, anstatt Rollen abzuschaffen.

„Es ist wie diese eine herausfordernde Sache, die vielleicht nur 30 % Ihres Tages in Anspruch nimmt und Ihnen nicht unbedingt ein Gefühl der Erfüllung gibt oder Ihre Karriere voranbringt, aber für Ihren beruflichen Erfolg notwendig ist“, sagte Scott White, Produktleiter bei Claude.ai, dem KI-Assistenten von Anthropic.

White nennt das Beispiel eines Vermarkters, der die bisherige Leistung analysieren möchte, um eine neue Werbestrategie zu entwickeln. Claude Opus 4 kann aktuelle Strategien analysieren, die Leistung der Facebook- und Google-Anzeigen eines Unternehmens überprüfen, Diskrepanzen zwischen den beiden Kampagnen identifizieren und dann Empfehlungen zu möglichen Gründen für die unterschiedliche Leistung abgeben.

„Grundsätzlich ist Claude in der Lage, lange und gründlich über Ihre Ziele nachzudenken und zu argumentieren. Dabei nutzt er eine Reihe von Denkwerkzeugen, um die Dinge aus neuen Perspektiven zu betrachten und die Mission voranzubringen“, sagte er.

Das Modell von Anthropic kommt zu einer Zeit, in der immer mehr Unternehmen in künstliche Intelligenz investieren. Eine Umfrage der Risikokapitalgesellschaft Menlo Ventures (die auch in Anthropic investiert hat) ergab, dass die Unternehmensausgaben für generative KI (die Art, die zur Erstellung von Inhalten und zur Bereitstellung von Diensten wie ChatGPT und Claude verwendet wird) im Jahr 2024 im Vergleich zu 2023 um das Sechsfache steigen werden. Der Bericht deutet auch darauf hin, dass Anthropic die Größe seines Geschäfts verdoppelt und damit die Dominanz von OpenAI auf dem Markt für kommerzielle KI-Dienste untergraben hat. McKinsey & Company berichtet, dass 92 % der Unternehmen planen, ihre Investitionen in generative KI in den nächsten drei Jahren zu erhöhen.

Und Anthropic ist nicht das einzige Unternehmen, das davon profitieren möchte. Google gab am Dienstag bekannt, dass sein Selbstcodierungstool Jules der Öffentlichkeit zur Verfügung stehen würde, während Microsoft am Montag einen fortschrittlicheren Codierungsassistenten für seine Entwicklungsplattform Github auf den Markt brachte. Laut Bloomberg arbeitet Apple mit Anthropic an der Entwicklung eines neuen Tools zum Schreiben und Testen von Code.

Gleichzeitig warnen immer mehr Experten, dass künstliche Intelligenz zu Arbeitsplatzverlusten führen könnte. Der Anfang des Jahres veröffentlichte Bericht „Future of Jobs“ des Weltwirtschaftsforums ergab, dass 41 % der Arbeitgeber einen Personalabbau planen, da generative KIbei arbeitsbezogenen Aufgaben eine immer größere Rolle spielt. Aneesh Raman, Chief Economic Opportunity Officer bei LinkedIn, äußerte kürzlich in einem Kommentar in der New York Times die Sorge, dass KI einige Einstiegsjobs ersetzen könnte.

White von Anthropic ist davon überzeugt, dass KI es den Menschen erleichtern wird, Karrieren außerhalb der formalen Bildung zu verfolgen. Beispielsweise können Ingenieure mithilfe von KI visuelle Modelle entwerfen, ohne über eine Designausbildung zu verfügen. Er räumte jedoch ein, dass man sich mit den Auswirkungen der KI auf die Belegschaft befassen müsse.

„Das ist nichts, was nur Anthropologen untersuchen können“, sagte er. „Regierungen, politische Entscheidungsträger und Unternehmen müssen zusammenarbeiten, um zu verstehen, wie dies umgesetzt werden kann.

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Von Smartphones bis zu Elektrofahrzeugen, von Laptops bis zu Energiespeichersystemen – Batterien sind aus dem modernen Technologiealltag nicht mehr wegzudenken. Das Wachstum der Energiedichte von Batterien hinkt jedoch dem explosionsartigen Anstieg der Rechenleistung und -performance weit hinterher, was zunehmend Bedenken hinsichtlich der Akkulaufzeit aufkommen lässt. Vor diesem Hintergrund durchdringt künstliche Intelligenz (KI) still und leise alle Aspekte der Batterietechnologie – vom intelligenten Energiemanagement auf Geräteebene bis hin zur hochmodernen Materialwissenschaft – und löst damit eine smarte Revolution im Energiesektor aus.

I. Wie verbessert künstliche Intelligenz die Energieeffizienz von Geräten?

Vielleicht haben Sie die durch künstliche Intelligenz erzielten Verbesserungen der Akkulaufzeit bereits selbst erlebt. Ob iOS‘ „Optimiertes Laden“ oder Androids „Adaptiver Akku“ – beide profitieren von Algorithmen des maschinellen Lernens. Diese KI lernt Ihre Nutzungsgewohnheiten: Sie stehen typischerweise morgens auf, pendeln, arbeiten nachmittags und kommen abends nach Hause. Basierend auf diesen Gewohnheiten passen Smartphones Hintergrundaktivitäten intelligent an, reduzieren unnötige, energieintensive Aufgaben und können den Akku sogar über Nacht auf 80 % aufladen und ihn vor dem Aufwachen vollständig aufladen. Dieser „bedarfsgesteuerte Energiesparmodus“ verlängert die Akkulaufzeit und erhöht die Nutzungsdauer pro Ladung, ohne die Benutzerfreundlichkeit einzuschränken.

Künstliche Intelligenz (KI) spielt auch bei Laptops eine entscheidende Rolle. Intel® Core™ Ultra Prozessoren verfügen über eine NPU (Neural Processing Unit), die energieeffiziente KI-Modelle ausführen und die aktuelle Arbeitslast in Echtzeit analysieren kann. Beim einfachen Tippen oder Lesen von Dokumenten weist das System die Prozesse automatisch energieeffizienten Kernen zu; Hochleistungskerne werden nur aktiviert, wenn Videokonferenz- oder Bildbearbeitungssoftware geöffnet ist. Diese dynamische, vorausschauende Planung ist präziser als herkömmliche, schwellenwertbasierte Reaktionen und verlängert die Akkulaufzeit um 10 bis 20 %.

II. KI-optimiertes Laden: Ausgewogenes Verhältnis von Geschwindigkeit und Akkulaufzeit. Schnellladen ist bei Geräten der Mittel- und Oberklasse zum Standard geworden, doch schnelles Laden mit hoher Leistung beschleunigt die Alterung des Akkus. KI fungiert hier als „intelligenter Manager“. Beispielsweise sind einige Elektrofahrzeuge und High-End-Mobiltelefone mit „KI-Ladeschutzfunktionen“ ausgestattet. Es überwacht Temperatur, Spannung, Stromstärke und aktuellen Zustand der Batterie in Echtzeit und passt die Ladekurve dynamisch an. Bei zu hoher Batterietemperatur wird die Ladeleistung automatisch reduziert. Erkennt das System, dass der Nutzer eine längere Reise antritt, wird vorübergehend eine Schnellladestrategie aktiviert. Bei längeren Ladevorgängen begrenzt künstliche Intelligenz (KI den Ladezustand der Batterie proaktiv auf unter 80 %, um irreversible Schäden durch Überspannung zu verhindern.

Darüber hinaus kann die KI anhand historischer Ladedaten den zukünftigen Zustand der Batterie vorhersagen und eine Benachrichtigung anzeigen, wenn ein Batteriewechsel erforderlich ist. Diese transparente Batteriezustandsüberwachung ermöglicht es Nutzern, ihre Batterien wissenschaftlich fundiert und ohne übermäßige Sorgen zu pflegen.

III. KI beschleunigt die Entwicklung neuer Batterien

Die ersten beiden Anwendungen stehen für die „optimierte Nutzung bestehender Batterien“, während der Einsatz von KI bei Batteriematerialien die „Entwicklung besserer Batterien“ darstellt. Traditionell basiert die Entwicklung neuer Batteriematerialien (wie Festkörperelektrolyte und hoch-nickelhaltige ternäre Kathodenmaterialien) auf umfangreichen iterativen Tests über 10 bis 20 Jahre. Künstliche Intelligenz (KI) nutzt Hochleistungsrechner und Modelle des maschinellen Lernens, um Millionen potenzieller chemischer Kombinationen schnell zu screenen und deren Energiedichte, Zyklenlebensdauer und Sicherheit vorherzusagen.

Beispielsweise nutzten Microsoft und das Pacific Northwest National LaboratoryKI, um innerhalb von nur zwei Wochen 23 vielversprechende Festkörperelektrolyte aus 32 Millionen Kandidatenmaterialien zu screenen. Traditionelle Methoden hätten dafür über 20 Jahre benötigt. Unternehmen wie Tesla und CATL setzen KI ebenfalls ein, um die Herstellungsprozesse von Lithium-Ionen-Batterien zu optimieren, Fehlerraten zu senken und die Produktqualität zu verbessern. Es ist absehbar, dass KI die Zeit von der Forschung und Entwicklung im Labor bis zur Massenproduktion von Batterien der nächsten Generation (wie Festkörperbatterien und Lithium-Schwefel-Batterien) deutlich verkürzen wird.

IV. Herausforderungen und Zukunftsperspektiven

Obwohl KI im Batteriebereich ein breites Anwendungsspektrum bietet, steht sie weiterhin vor zahlreichen Herausforderungen: Das Training von KI-Modellen erfordert große Mengen hochwertiger Batteriedaten von verschiedenen Herstellern und Zulieferern.

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Anfang 2026 sorgte eine Nachricht in der globalen Batterieindustrie für Furore: Auf dem Jahrestreffen des Weltwirtschaftsforums in Davos, Schweiz, gewann CATL den WEF MINDS Award für seine KI-gestützte Batterie-Forschungs- und Entwicklungsplattform. Mit diesem Preis wurden CATLs bahnbrechende Leistungen bei der „Verbesserung der Intelligenz zur Förderung der Entwicklung von Lithium-Ionen-Batterien der nächsten Generation“ gewürdigt.

Dies ist nicht nur ein Meilenstein für CATL, sondern signalisiert auch deutlich, dass der gesamte Bereich „KI + Batterie“ vor einem explosionsartigen Wachstum steht. Wenn künstliche Intelligenz auf Energiespeichertechnologie trifft, vollzieht sich still und leise eine tiefgreifende industrielle Revolution.

Was ist eine „KI-Batterie“?

Eine „KI-Batterie“ bezeichnet keine Batterie mit einem integrierten KI-Chip, sondern vielmehr die umfassende Anwendung von KI-Technologie über den gesamten Batterielebenszyklus hinweg – von Forschung und Entwicklung über Design und Produktion bis hin zu Management und Recycling.

Dies ist nicht nur ein Meilenstein für CATL, sondern signalisiert auch deutlich, dass der gesamte Bereich „KI + Batterie“ vor einem explosionsartigen Wachstum steht. KI-gestützte Batterietechnologie umfasst zwei Hauptdimensionen: Erstens beschleunigt sie die Materialentwicklung und das Zelldesign durch Algorithmen des maschinellen Lernens und transformiert so die traditionelle, auf Versuch und Irrtum basierende Forschung und Entwicklung in ein datengetriebenes, intelligentes Design. Zweitens nutzt sie KI zur Optimierung des Batteriemanagementsystems (BMS) und ermöglicht so Echtzeit-Zustandsüberwachung, vorausschauende Wartung und intelligente Lade-/Entladestrategien. Dadurch werden die Batterielebensdauer maximiert und die Sicherheit erhöht.

Die in Davos vorgestellte Plattform von CATL ist ein Paradebeispiel. Diese Plattform integriert Best Practices aus Materialwissenschaft, Zelldesign, Fertigungsprozessen und Fabrikplanung und kombiniert physikbasierte elektrochemische Modelle mit maschinellem Lernen. Sie läuft auf einer privaten Cloud-Plattform und nutzt über 50 Millionen Datensätze. Durch physikbasiertes maschinelles Lernen und „intelligente Agenten-KI“ agiert das System wie ein digitaler Ingenieur und generiert, bewertet und optimiert automatisch Designlösungen.

Noch beeindruckender ist, dass die Plattform, trainiert mit über 100.000 Batteriedesignfällen, 600 TB Testdaten und umfangreichen After-Sales-Daten von Elektrofahrzeugen, eine Vorhersagegenauigkeit von bis zu 95 % erreicht. Sie kann Designlösungen in Sekundenschnelle generieren und virtuelle Batteriedesigns in Minuten erstellen.

Marktgröße: Wachstum von 3,5 Milliarden US-Dollar auf 8,3 Milliarden US-Dollar – vielversprechende Zukunft

KI-gestützte Batterietechnologie entwickelt sich zu einem neuen Investitions-Hotspot.

Laut dem kürzlich veröffentlichten „AI-Driven Battery Technology Market Report 2026“ wird die globale Marktgröße voraussichtlich von 3,58 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 auf 8,38 Milliarden US-Dollar im Jahr 2030 anwachsen – mehr als eine Verdopplung. Zwischen 2026 und 2030 wird die Branche voraussichtlich eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 18,4 % beibehalten, vor allem getrieben durch die steigende Nachfrage nach mobilen elektronischen Geräten, die Integration erneuerbarer Energien und die Entwicklung von Elektrofahrzeugen.

Das explosive Wachstum des Marktes für Elektrofahrzeuge ist ein entscheidender Treiber für die Entwicklung dieser Technologie. Während die Welt auf sauberere Transportlösungen umsteigt, steigen die Verkaufszahlen von Elektrofahrzeugen kontinuierlich: In den USA erreichten sie 2023 1.212.758 Einheiten, ein Plus von 49 % gegenüber dem Vorjahr; für 2024 wird ein weiterer Anstieg auf 1.301.411 Einheiten prognostiziert. Die Integration von KI-Technologie hat die Leistung von Elektrofahrzeugen deutlich verbessert. Durch die Optimierung des Batteriemanagementsystems, die Echtzeitüberwachung des Batteriezustands und die Implementierung vorausschauender Wartung lassen sich nicht nur die Batterielebensdauer verlängern, sondern auch die Wartungskosten für Fahrzeughalter effektiv senken und die Fahrzeugzuverlässigkeit erhöhen.
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OpenAI, das mit zahlreichen Klagen wegen unerlaubter Verwendung von Inhalten konfrontiert ist, warf DeepSeek vor, sich an einer „Destillation“ zu beteiligen, einer Technik, bei der die Ergebnisse eines größeren Modells genutzt werden, um ein kleineres zu verbessern. Das chinesische Unternehmen DeepSeek hat mit der Veröffentlichung seines R1-Modells in der KI-Community für Aufsehen gesorgt, sein größter Konkurrent ist darüber jedoch nicht glücklich.

OpenAI teilte der Financial Times mit, dass es Beweise dafür gefunden habe, dass DeepSeek zur Entwicklung seines Chatbots OpenAI-Modelle verwendet habe. Die Entwickler von ChatGPT warfen DeepSeek vor, eine „Destillation“ zu betreiben, bei der Entwickler die Ergebnisse eines größeren, leistungsfähigeren Modells verwenden, um ein kleineres Modell effizienter zu machen. Es hilft Entwicklern, ähnliche Ergebnisse zu geringeren Kosten zu erzielen.

Eine Quelle teilte der Financial Times mit, dass diese Vorgehensweise in der Branche zwar gängige Praxis sei, das Extrahieren von Daten aus OpenAI zur Schaffung eines direkten Konkurrenten jedoch gegen die Servicebedingungen des Unternehmens verstoßen würde.

Laut Bloomberg haben Sicherheitsforscher bei Microsoft, einem großen OpenAI-Investor, im Herbst Daten entdeckt, die aus der API von OpenAI extrahiert wurden, und OpenAI darüber informiert. Mittlerweile gehen sie davon aus, dass DeepSeek dafür verantwortlich sein könnte, obwohl beide Unternehmen noch Ermittlungen durchführen. David Sacks, Präsident Trumps KI- und Kryptowährungszar, sagte gegenüber Fox News: „Es gibt viele Beweise dafür, dass DeepSeek Wissen aus den Modellen von OpenAI gestohlen hat, und ich glaube nicht, dass OpenAI darüber glücklich ist.“ Das Unternehmen ist sich bewusst, dass Unternehmen wie die in China „versucht, Modelle führender US-amerikanischer KI-Unternehmen zu verbessern“, sagte einer der Beteiligten gegenüber Bloomberg.

Der Sprecher fügte hinzu: „Als führender Entwickler von KI ergreifen wir Maßnahmen, um unser geistiges Eigentum zu schützen, unter anderem indem wir bei der Auswahl der Spitzenfunktionen, die wir in veröffentlichte Modelle aufnehmen, wählerisch sind. Wir glauben, dass diese Ankündigung von einigen als unfair angesehen wird. Zukunft.“ Es mag ironisch erscheinen, dass zur gleichen Zeit, als OpenAI Angriffe von Medienunternehmen abwehrte, mehrere Klagen von Autoren und anderen Künstlern eingingen, die behaupteten, dass OpenAI ihre Inhalte ohne Erlaubnis zum Trainieren seiner Modelle verwende.

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Batteriespeicher sind für die Verbesserung der Zuverlässigkeit erneuerbarer Energien von entscheidender Bedeutung. Es kann zusätzliche Energie aus Sonne und Wind sammeln, um bei Bedarf Strom bereitzustellen. Künstliche Intelligenz (KI) bringt das Batteriemanagement jedoch auf die nächste Ebene.

Laut Experten ist Software mit künstlicher Intelligenz heute der Schlüssel zur Verwaltung großer Batteriesysteme. Unternehmen nutzen KInicht nur für grundlegende Aufgaben, sondern auch für den Energiehandel, die Sicherheitsüberwachung und die vorausschauende Wartung.

Fortschrittliche KI-Technologie verbessert die Energiespeicherung in Batterien

Batteriesysteme nutzen intelligente Tools wie maschinelles Lernen, Deep Learning, prädiktive Analytik und bestärkendes Lernen. Sie werden zu einem wichtigen Werkzeug für die Verwaltung großer Batteriesysteme.

Durch die Kombination dieser Technologien kann KIFolgendes gewährleisten:

Batterien können Energie effizient speichern und bei Bedarf freigeben.

Optimieren Sie die Leistung durch die Verarbeitung von Echtzeitdaten, um Abfall zu reduzieren und die Effizienz zu steigern.

Diese Upgrades bieten eine stabile und zuverlässige Stromquelle und machen die Speicherung von Batterieenergie rentabler und kostengünstiger.

Laut S&P Global steigt die Marktnachfrage nach Batterie-Energiespeichersystemen. Die Integration von KI befindet sich jedoch noch in einem frühen Stadium. Die Entwickler von Lithium-Ionen-Batteriespeichern sind gut aufgestellt, um diese Nachfrage zu decken.

Henrique Ribeiro, leitender Analyst für Batterien und Energiespeicherung bei S&P Global Commodity Insights, sagte:

Angesichts der zunehmenden Wettbewerbsintensität und der zunehmenden Kapazitätsauslastung kann es zunehmend schwieriger werden, die Erträge zu maximieren. Daher wäre ein solches Tool sehr hilfreich.

Verbesserung der Sicherheit von Batteriespeichersystemen

Wissenschaftler, Forscher und Experten sind sich einig, dass die Herstellung hochwertiger Batterien technisch komplex und anspruchsvoll ist. Mit der zunehmenden Produktion von Lithium-Ionen-Batterien, insbesondere in China und den USA, wird die KI-Analyse immer wichtiger.

Eine große Herausforderung ist das rasante Innovationstempo. Bleiben Herstellungsfehler unentdeckt, können sie zu ernsthaften Problemen führen. Eine davon ist das thermische Durchgehen, das zu gefährlichen Bränden führen kann. KI kann jedoch dabei helfen, Probleme frühzeitig zu erkennen und kostspielige Ausfälle zu vermeiden.

Wie andere Energiespeichersysteme bergen Batterien Sicherheitsrisiken. Dies gibt Anlass zur Sorge. Diese Herausforderung stellt für die Branche jedoch auch eine Chance dar, die Sicherheitsmaßnahmen zu verbessern.

Organisationen wie das Industrial Electrotechnical Committee (IEC) und UL Solutions erhöhen die Sicherheitsstandards. Daher ist ein wirksames Management dieser Risiken von entscheidender Bedeutung, um die Dynamik der Branche aufrechtzuerhalten.

Mit der Weiterentwicklung der Energiespeichertechnologie wird KIdazu beitragen, den Betrieb zu optimieren und die Zuverlässigkeit und Nachhaltigkeit des Netzes sicherzustellen.

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Würde man die Entwicklung von CATL im letzten Jahrzehnt mit einem Tanz vergleichen, wäre es zweifellos der „Batterietanz“ – das Erreichen höchster Skalierbarkeit, Kosteneffizienz und Sicherheit bei Hochleistungsbatterien, Energiespeichern und elektrochemischen Systemen.

Angesichts des bis Ende 2024 in China und weltweit zunehmenden Wettbewerbs im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) hat CATL jedoch seinen eigenen KI-Tanz begonnen und sich dem dynamischeren und variableren „KI-Tanz“ angeschlossen – einer Bewegung, an der die gesamte globale Industrie teilnehmen muss.

Humanoide Roboter sind die greifbarste und am leichtesten wahrnehmbare Manifestation dieser Entwicklung.

●Warum verlagert CATL seinen Fokus von Batterien auf humanoide Roboter? Handelt es sich hier lediglich um das Verfolgen eines Trends oder steckt eine tiefere industrielle Logik dahinter?

Aus unserer Sicht ist die Antwort eigentlich ganz einfach: Humanoide Roboter stellen ein Anwendungsszenario dar, das perfekt zu den Kompetenzen von CATL passt.

Batterien sind die zentrale Energiequelle für Roboter, und Roboter verkörpern naturgemäß die drei Bereiche, die CATL verfolgt: hohe Energiedichte, hohe Sicherheit und Systemfunktionen, die tief in KI integriert sind.

Im Vergleich zum Markt für Elektrofahrzeuge, der in eine neue Phase des Wettbewerbs um Skaleneffekte und Preiskämpfe eingetreten ist, bieten humanoide Roboter ein neues Feld, das zwar noch nicht endgültig definiert ist, in dem aber gemeinsam Standards festgelegt werden können.

Deshalb konzentrieren sich Roboterhersteller derzeit noch wenig auf Batterien, während Batteriehersteller besonders proaktiv agieren.

Für Roboterhersteller liegt die zentrale Herausforderung darin, ob die Anwendungsszenarien und -fähigkeiten realisierbar sind.

Für CATL hingegen stellen Roboter einen potenziellen Wachstumsbereich dar, in den frühzeitig investiert und der langfristig gefördert werden kann. Gleichzeitig können sie die Weiterentwicklung der Batterietechnologie vorantreiben, insbesondere in Bereichen wie Festkörperbatterien, Hochstromentladung und Systemsicherheit.

Der humanoide Roboter „Xiao Mo“ machte der Öffentlichkeit deutlich, dass CATL sein KI-Potenzial nicht nur öffentlichkeitswirksam einsetzte, sondern es auch tatsächlich nutzte. Dies war der Einsatz des humanoiden Roboters „Xiao Mo“ am Standort Zhongzhou.

Im Gegensatz zu vielen Roboteranwendungen, die im Demonstrations- oder Konzeptstadium verbleiben, ist „Xiao Mo“ direkt in die Produktionsprozesse von CATL integriert worden, insbesondere in die EOL- und DCR-Prozesse der Produktionslinie für Leistungsakkus.

Dieser Prozess war lange Zeit auf manuelle Arbeit angewiesen und erforderte die Bearbeitung mehrerer Modelle, kleiner Losgrößen und hohe Flexibilität. Er beinhaltet auch Hochspannungsanschlüsse mit mehreren hundert Volt, was naturgemäß Sicherheitsrisiken und Probleme mit der Konsistenz mit sich bringt.

Mit den zahlreichen nachfolgenden Verpackungsproduktionslinien von CATL hat der humanoide Roboter von CATL seinen Wert in realen, risikoreichen und hochkonstant industriellen Szenarien unter Beweis gestellt, insbesondere im Hinblick auf die Ersetzung von Arbeitskräften.

Dieser Schritt ist entscheidend: CATL integriert den Roboter zunächst in sein eigenes Fertigungssystem. Die Optimierung in den Produktionslinien und die Schaffung eines geschlossenen Regelkreises zwischen den Fähigkeiten des Roboters, dem KI-Modell und dem Batteriesystem bieten einen weitaus größeren langfristigen Nutzen als bloße externe Investitionen oder die Veröffentlichung von Konzepten.

CATL hat in seiner Roboterstrategie stets seinen Kernkompetenz-Ansatz beibehalten. Ob die selbstentwickelte Batterie für „Xiao Mo“ oder die Pionierarbeit mit Festkörperbatterien in humanoiden Robotern – im Kern geht es darum, die hohe Nachfrage im Robotersektor zu nutzen, um den differenzierten Wert der Batterietechnologie zu bestätigen und auszubauen. Der Robotersektor dient dabei als Testfeld und Verstärker für Batterietechnologien der nächsten Generation.

Dieser Weg mag nicht schnell sein, aber er ist zweifellos zukunftsfähig. Humanoide Roboter haben bereits auf drei Ebenen Wirkung gezeigt:

Erstens treiben sie die Entwicklung intelligenter Fertigung hin zu mehr Flexibilität und Intelligenz voran;

Zweitens bieten sie reale Anwendungsszenarien für Spitzentechnologien wie Festkörperbatterien;

Drittens ermöglichen sie CATL, eine proaktivere Rolle im langfristigen Dialog über die Integration von KI und Energie einzunehmen.

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Häufig gestellte Fragen!

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Das Jahrzehnt von 2025 bis 2035 wird für künstliche Intelligenz (KI) entscheidend sein, um die Batterietechnologie grundlegend zu verändern und ihre Forschungs- und Entwicklungsmethoden sowie Anwendungsszenarien zu transformieren. Der Einsatz von KI wird Innovationen entlang der gesamten Wertschöpfungskette der Batterietechnologie vorantreiben – von der Materialentwicklung und dem Systemdesign bis hin zu Management und Wartung.

Im Folgenden finden Sie eine Zusammenfassung der wichtigsten Trends in der KI-gestützten Batterietechnologieentwicklung des nächsten Jahrzehnts: KI transformiert die Batterieforschung und -entwicklung von einem erfahrungsbasierten Ansatz („Versuch und Irrtum“) hin zu einem datengesteuerten, automatisierten Design.

Von „Versuch und Irrtum“ zu „Design“: Traditionelle Batterieforschungs- und Entwicklungszyklen sind langwierig und stark von experimentellen Versuchen abhängig. Die Entwicklung der Batteriedesignautomatisierung (BDA), ähnlich der EDA-Software in der Chipindustrie, integriert physikalische Modelle verschiedener Skalen mit Algorithmen der künstlichen Intelligenz, um eine automatisierte Forschungs- und Entwicklungsplattform zu schaffen – vom Materialdesign auf atomarer Ebene bis zur Leistungsprognose auf Systemebene. Dies kann den Forschungs- und Entwicklungszyklus von Batterien der nächsten Generation um mehrere Jahre verkürzen.

KI beschleunigt Materialinnovationen: Generative KII kann neuartige Batteriematerialien, die spezifische Leistungsziele (wie hohe Leitfähigkeit und hohe Stabilität) innerhalb eines riesigen chemischen Raums erfüllen, durch Reverse Engineering entwickeln. Die Uni-Electrolyte-Plattform nutzt beispielsweise generative KI, um neuartige Elektrolytmoleküle zu entwerfen und deren Synthesewege vorherzusagen. Das Team der Fudan-Universität konnte die Effizienz des Material-Screenings mithilfe von KI-Hochdurchsatz-Computing um das Hundertfache steigern.

Präzise Leistungssimulation und -vorhersage: Mithilfe von Algorithmen wie Physical Information Neural Networks (PINN) kann KIkomplexe multiphysikalische Probleme in Batterien präzise und effizient lösen und so genaue Vorhersagen zum Batteriezustand (SOH) ermöglichen. Dies ist ein wichtiges Werkzeug zur Optimierung des Batteriedesigns und zur Verlängerung der Batterielebensdauer.

Tiefe Integration entlang der gesamten Wertschöpfungskette: Die KI-gestützte Batterietechnologie wird die gesamte Wertschöpfungskette durchdringen – von der Laborforschung bis hin zu großtechnischen Anwendungen.

Intelligente Fertigung und Qualitätskontrolle: KI-gestützte Modelle können Produktionsprozessparameter automatisch abrufen und optimieren. Mithilfe digitaler Zwillinge, basierend auf physikalischen Modellen und Quantencomputing, lassen sich Materialgrenzflächenreaktionen im virtuellen Raum vorhersagen und ein Fehlererkennungssystem aufbauen. Dadurch werden die Produktionsausbeute signifikant gesteigert und die Kosten für experimentelle Versuche um mehr als 90 % reduziert.

Intelligentes Batteriemanagementsystem (BMS): Die Ausstattung von Batterien mit einem „digitalen Gehirn“ ist die direkteste Anwendung von KI. Beispielsweise kann das vom Dalian Institute of Chemical Physics der Chinesischen Akademie der Wissenschaften entwickelte „Digitale Batteriegehirn“ mithilfe von KI-Algorithmen tagesgenaue Fehlerwarnungen ausgeben und damit die minutengenaue Genauigkeit herkömmlicher Systeme deutlich übertreffen. Dies verbessert die Sicherheit sowie die Betriebs- und Wartungseffizienz von Energiespeicherkraftwerken erheblich.

Die nächste Generation von Batteriesystemen: Festkörperbatterien gelten als die ultimative Batterietechnologie der nächsten Generation. Ihre Industrialisierung steht jedoch vor zahlreichen Herausforderungen, wie beispielsweise der Grenzflächenimpedanz. Künstliche Intelligenz KI kann mithilfe von Hochleistungsrechnern und Wissensgraphen jahrzehntelang gesammelte Literatur und Patente schnell analysieren und so einen neuen Weg zur Bewältigung zentraler Herausforderungen wie Festkörper-Festkörper-Grenzflächen und der Stabilität von Sulfidelektrolyten eröffnen. Dies beschleunigt die Kommerzialisierung. Es wird erwartet, dass Festkörperbatterien 2027 in die Fahrzeugtestphase eintreten.

Zukünftige Anwendungen und neue Chancen: Die Kombination von KI und Batterietechnologie wird die Entwicklung einer Reihe zukunftsweisender Technologiebranchen anstoßen und vorantreiben.

Erschließung eines neuen Marktes im Wert von Hunderten von Milliarden: Aufgrund von Größenbeschränkungen und dem extremen Streben nach hoher Energiedichte werden KI-gestützte Endgeräte (wie z. B. elektrische Senkrechtstart- und -landeflugzeuge (eVTOL) und humanoide Roboter) zum Testfeld für die Kommerzialisierung von Festkörperbatterien. eVTOL benötigen Festkörperbatterien mit einer Energiedichte von ≥ 400 Wh/kg. Der Markt für kostengünstige Batterien für niedrige Höhenlagen wird bis 2030 voraussichtlich 150–200 Milliarden Yuan erreichen.

Die Energiegrundlage für die KI-Revolution schaffen: Rechenzentren, die Rechenleistung für KI bereitstellen, sind enorme Energiefresser. Großflächige Batteriespeichersysteme, insbesondere Langzeitspeicherlösungen mit Nicht-Lithium-Technologien (wie Zinkbatterien), können als zuverlässige Energiepuffer für Rechenzentren dienen und ihnen helfen, die lange Wartezeit auf Netzausbauten zu überspringen und Jahre früher in Betrieb zu gehen. Diese Unternehmen positionieren sich als Schlüsselanbieter zur Lösung der Energieengpässe im KI-Bereich.

Die intelligente Weiterentwicklung von Energiespeichersystemen vorantreiben: Zukünftige Energiespeichersysteme werden sich um Kerntechnologien wie Zellen mit hoher Kapazität, Flüssigkeitskühlung und KI-gestütztes intelligentes Management entwickeln. KI wird die Betriebsstrategien von Energiespeichersystemen optimieren und die breite Anwendung netzbildender Steuerungstechnologien fördern, wodurch die Netzstabilität und -sicherheit erhöht werden.

Herausforderungen und wichtige Erkenntnisse: Mit Blick auf die Zukunft bestehen Chancen und Herausforderungen nebeneinander. Datenqualität, die Genauigkeit der modellübergreifenden Fusion und die Robustheit KI-spezifischer Algorithmen bleiben wissenschaftliche Herausforderungen, die kontinuierliche Forschung und Entwicklung erfordern. Sicher ist jedoch, dass die tiefgreifende Integration von KI und Batterietechnologie unumkehrbar ist. Sie zwingt die globale Batterieindustrie dazu, sich von „Fertigungsvorteilen“ hin zu „Forschungs- und Entwicklungsvorteilen“ zu verlagern, was die zukünftige Wettbewerbslandschaft der Energietechnologien grundlegend verändern wird.

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