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Bittersweet Equivalent: English

alltägliches audiotechnik kurzefragen philosophie programmierung technik

Adrachin:

Im Deutschen gibt es den Ausdruck wehmutstropfen für eine Sache die eigentlich gut ist aber einen bitteren Nachgeschmack hat. Gibt es ein englisches equivalent?

LiquidGPT:

Ja, im Englischen gibt es den Ausdruck “a bittersweet moment” oder “a bittersweet experience”, der eine ähnliche Bedeutung wie “Wehmutstropfen” hat. Diese Ausdrücke beschreiben Situationen, die sowohl positive als auch negative Aspekte haben, wodurch ein Gefühl der Freude und des Bedauerns gleichzeitig entsteht. Ein weiterer Ausdruck, der verwendet werden könnte, ist “a silver lining with a dark cloud,” um eine positive Situation zu beschreiben, die auch eine negative Seite hat.

Adrachin:

Was ist das englische wort für Überlegungen?

LiquidGPT:

Das englische Wort für “Überlegungen” ist “considerations”. Es kann in verschiedenen Kontexten verwendet werden, um die Gedanken oder Faktoren zu beschreiben, die in eine Entscheidung oder Beurteilung einfließen. Hier sind einige Beispiele für die Verwendung:

  1. Nachdenken über etwas:

    • “After careful consideration, I have decided to accept the job offer.”
    • (Nach sorgfältiger Überlegung habe ich beschlossen, das Jobangebot anzunehmen.)

  2. Einbeziehen von Faktoren:

    • “There are several important considerations we need to address before making a decision.”
    • (Es gibt mehrere wichtige Überlegungen, die wir ansprechen müssen, bevor wir eine Entscheidung treffen.)

  3. Reflexion über verschiedene Aspekte:

    • “Her considerations on the topic were insightful and well-articulated.”
    • (Ihre Überlegungen zu dem Thema waren aufschlussreich und gut formuliert.)

Adrachin:

Ich habe nicih eine Aufgabe. Ich habe eine Antwort mail an einen der Audio Plugin Hersteller geschrieben. Es geht um ein neues subscribe to own Modell, das sie anbieten für ein Mastering plugin. Ich stelle den text hier rein mit der Bitte den zu korrigieren und wenn nötig umzuformulieren wenn es all zu abstraktes Englisch sein sollte.

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Thanks for the reply David. I have some more feedback to pass over to your team.

First things first, after some time using The Flow I found it not only sounding great but in tune with my workflow. I always do gain stageing first and the target is -14 LUFS. And I insert some basic setup for the tone I have in mind in the mix channel.

The flow can do that in maybe 10 to 20 seconds. Find the loudest part of the song, use the automatic gain adaption and then I am free to listen to the presets. Nice…. (;

All of them are well balanced and the variety they have in sound and tone is great. I mean it’s Softube. Everything is great from Softube.

So far so nice. But if I check the subscription to own model there comes in a little bittersweet experience. I open the page “Flow Credit Store” I can see all the plugins used in the flow with the prices. Fine. What I. Can not see are the plugins I already own. So I go back to the plugin list in the Softube store and see what I am missing to see what the final investment will be. In my case I miss the widener , Weiss EQ 1 and the clipper. I summed that together and found it to be something like 720 credits. / 2 = 360.

Time to own almost two years. What I do not know, what happens if I end the subscription bevor end of time? Which one will I own? And what I do not know as well, which build in flows are not working any more. S<o I can start and see what flow uses which plugins and see what I will miss.

Still unknown, how will choose which plugins will be seen as payed if I end the subscription.

Anyhow, going to the Softube store again I calculate again and found that if I buy the missing plugins today I will pay 409 Euro. Not that much of a difference. But only cause I already have a lot of Softube plugins.

I did not do a calculation what a user needs to infest to have all he plugins needed for The Flow if he has no Softube Plugins at all. Must be some years for sure. 10? 20?

I have a good orientation of the digital audio market and so I know a lot of other subscription models. Here comes in an other thought for sure not only I will have.

Go for the Slate Option?
All Access Pass / Annual Paid Upfront / $12.49/Mo.
I can use all the plugins offered and will get all the new ones which will be added in the future as well. Mastering included.

Or waves? Similar model in different price categories. As well everything added if something new comes out.

Or go with iZotope Ozone? Pay once and own it. Does a great job as well. No subscription at all.

You see, not easy.

Ok, for me it is. I don’t mind. I will add it to my collection anyhow. One way or the other.

But I am for sure not the only one with this considerations. All of that is a marketing decision. But now as I had a deeper look in all of that I have doubts if that is the best direction to go.

Thanks and have a nice day

Thomas

LiquidGPT:

Gerne korrigiere und verbessere ich deinen Text:

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Thanks for the reply, David. I have some more feedback to pass on to your team.

First things first, after some time using The Flow, I found it not only sounding great but also in tune with my workflow. I always do gain staging first, aiming for -14 LUFS, and I set up the basic tone I have in mind on the mix channel.

The Flow can achieve this in maybe 10 to 20 seconds. I find the loudest part of the song, use the automatic gain adaption, and then I am free to listen to the presets. Nice… (;

All of them are well-balanced, and the variety in sound and tone is great. I mean, it’s Softube. Everything from Softube is great.

So far, so good. But when I check the subscription-to-own model, I have a bit of a bittersweet experience. When I open the “Flow Credit Store” page, I can see all the plugins used in The Flow with their prices. Fine. However, what I cannot see are the plugins I already own. So, I go back to the plugin list in the Softube store to see what I am missing to calculate the final investment. In my case, I need the Widener, Weiss EQ1, and the Clipper. I summed that up and found it to be around 720 credits / 2 = 360.

Time to own: almost two years. What I don’t know is what happens if I end the subscription before the end of this period. Which plugins will I own? Also, I am not sure which built-in flows will stop working. So, I can start and see which plugins each flow uses and see what I will miss.

Still unknown: How will I choose which plugins are considered paid if I end the subscription?

Anyhow, going to the Softube store again, I calculated that if I buy the missing plugins today, it will cost 409 Euros. Not that much of a difference. But this is only because I already have a lot of Softube plugins.

I did not calculate what a new user would need to invest to get all the plugins needed for The Flow if they have no Softube plugins at all. It must be several years, for sure. 10? 20?

I have a good understanding of the digital audio market and know many other subscription models. Here’s another thought that I’m sure many others will have:

Should I go for the Slate Option?
All Access Pass / Annual Paid Upfront / $12.49/Mo.
I can use all the plugins offered and will get all the new ones added in the future as well. Mastering included.

Or Waves? A similar model with different price categories. Again, everything added if something new comes out.

Or go with iZotope Ozone? Pay once and own it. It does a great job as well. No subscription at all.

You see, it’s not easy.

Okay, for me it is. I don’t mind. I will add it to my collection anyhow, one way or another.

But I am sure I am not the only one with these considerations. All of this is a marketing decision. But now that I have taken a deeper look, I have doubts if this is the best direction to go.

Thanks, and have a nice day,

Thomas

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Adrachin:

Wie würdes Du den text bewerten?

LiquidGPT:

Der Text ist insgesamt gut und verständlich geschrieben, aber es gibt einige Punkte, die verbessert werden könnten, um die Klarheit und Professionalität zu erhöhen. Hier sind einige detaillierte Anmerkungen:

  1. Begrüßung und Abschluss:

    • Der Text beginnt und endet angemessen, was eine gute Struktur schafft.

  2. Struktur und Klarheit:

    • Einige Sätze sind etwas lang und könnten aufgeteilt werden, um die Lesbarkeit zu verbessern.
    • Es gibt einige Wiederholungen und unnötige Füllwörter, die entfernt oder umformuliert werden könnten.

  3. Rechtschreibung und Grammatik:

    • Der Text enthält einige kleinere grammatische Fehler und Tippfehler, die korrigiert wurden.

  4. Formulierung und Professionalität:

    • Die Formulierungen sind größtenteils angemessen, könnten aber an einigen Stellen formeller sein, um einen professionelleren Ton zu wahren.

  5. Fluss und Kohärenz:

    • Der Text folgt einem logischen Ablauf, aber einige Absätze könnten besser miteinander verbunden werden.

Hier ist eine überarbeitete Version, die diese Punkte berücksichtigt:

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Thanks for the reply, David. I have some more feedback to pass on to your team.

First things first, after some time using The Flow, I found it not only sounds great but also fits seamlessly into my workflow. I always start with gain staging, aiming for -14 LUFS, and set up the basic tone I have in mind on the mix channel.

The Flow can achieve this in about 10 to 20 seconds. I find the loudest part of the song, use the automatic gain adaption, and then I am free to explore the presets. Nice… (;

All of them are well-balanced, and the variety in sound and tone is great. I mean, it’s Softube. Everything from Softube is great.

So far, so good. However, when I check the subscription-to-own model, I have a bit of a bittersweet experience. When I open the “Flow Credit Store” page, I can see all the plugins used in The Flow along with their prices. Fine. However, what I cannot see are the plugins I already own. So, I go back to the plugin list in the Softube store to see what I am missing to calculate the final investment. In my case, I need the Widener, Weiss EQ1, and the Clipper. I summed that up and found it to be around 720 credits, which is approximately 360 euros.

The time to own these plugins is almost two years. What I don’t know is what happens if I end the subscription before this period is over. Which plugins will I own? Also, I am not sure which built-in flows will stop working. I would need to check which plugins each flow uses to see what I will miss.

Another unknown is how I will choose which plugins are considered paid if I end the subscription early.

When I revisited the Softube store, I calculated that if I buy the missing plugins today, it will cost 409 euros. This is not a significant difference, but only because I already own many Softube plugins.

I did not calculate what a new user would need to invest to get all the plugins required for The Flow if they have no Softube plugins at all. It must be several years’ worth of investment, possibly 10 or 20 years.

I have a good understanding of the digital audio market and know many other subscription models. Here’s another thought that I’m sure many others will have:

Should I go for the Slate Option?
All Access Pass / Annual Paid Upfront / $12.49/Mo.
I can use all the plugins offered and will get all the new ones added in the future as well. Mastering included.

Or Waves? A similar model with different price categories. Again, everything added if something new comes out.

Or go with iZotope Ozone? Pay once and own it. It does a great job as well. No subscription at all.

You see, it’s not easy.

Okay, for me it is. I don’t mind. I will add it to my collection anyhow, one way or another.

But I am sure I am not the only one with these considerations. All of this is a marketing decision, but now that I have taken a deeper look, I have doubts if this is the best direction to go.

Thanks, and have a nice day,

Thomas

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Diese überarbeitete Version ist etwas klarer und flüssiger zu lesen, während sie alle wichtigen Punkte beibehält.

Adrachin:

Gab es bei Apple MacOS in den letzten Jahren gravierende Änderungen im Core Audio Design das so eine Aussage rechtfertigen könnte?

Da Apple leider dem Wahn verfallen ist, das MacOS jedes Jahr so sehr zu verändern, dass sämtliche Sofrware anzupassen ist reagiert die Branche mit Abomodellen um ihre Entwickler finanzieren zu können.

Es geht auf Audio Software. DAW und Plugins.

LiquidGPT:

In den letzten Jahren gab es bei Apple MacOS einige Änderungen, die Auswirkungen auf die Audio-Software und -Plugins hatten, aber ob diese als “gravierend” im Core Audio Design zu bezeichnen sind, ist eher subjektiv. Hier sind einige Punkte, die diese Aussage rechtfertigen könnten:

  1. 64-Bit-Only-Umstellung (macOS Catalina):

    • Mit macOS Catalina (10.15) hat Apple die Unterstützung für 32-Bit-Apps beendet. Dies erforderte von vielen Entwicklern, ihre Software auf 64-Bit zu aktualisieren, was einige Anpassungen im Code und intensive Testphasen notwendig machte.

  2. System Integrity Protection (SIP):

    • Diese Sicherheitsfunktion, die mit macOS El Capitan (10.11) eingeführt wurde, schränkt den Zugriff von Software auf bestimmte Systembereiche ein. Entwickler mussten sicherstellen, dass ihre Software auch unter diesen restriktiveren Bedingungen einwandfrei funktioniert.

  3. DriverKit und deprecations:

    • Apple hat begonnen, Kernel-Erweiterungen (KEXTs) durch User-Space-Treiber (DriverKit) zu ersetzen. Dies bedeutet, dass Audio-Hardware-Treiber angepasst oder neu geschrieben werden mussten.

  4. Entwicklungszyklen und Kompatibilität:

    • Die jährlichen macOS-Updates erfordern häufige Tests und Anpassungen, um sicherzustellen, dass Software weiterhin kompatibel bleibt. Dies ist besonders wichtig für professionelle Audio-Software, bei der Stabilität und Latenz entscheidende Faktoren sind.

  5. Neue APIs und Frameworks:

    • Apple führt regelmäßig neue APIs und Frameworks ein oder ändert bestehende, was dazu führt, dass Entwickler ihre Software anpassen müssen, um die neuesten Funktionen zu nutzen oder um die Kompatibilität zu gewährleisten.

  6. Sandboxing und notarization:

    • Mit den neueren Versionen von macOS verlangt Apple, dass alle Apps notarisiert und häufig auch sandboxed sind. Dies bedeutet zusätzliche Arbeit für Entwickler, um sicherzustellen, dass ihre Software diese Anforderungen erfüllt.

Diese Änderungen haben tatsächlich dazu geführt, dass viele Software-Entwickler auf Abomodelle umgestiegen sind. Abomodelle bieten eine stetige Einnahmequelle, die es den Entwicklern ermöglicht, kontinuierlich Updates und Anpassungen vorzunehmen, um mit den jährlichen macOS-Änderungen Schritt zu halten.

Zusammengefasst lässt sich sagen, dass die kontinuierlichen Veränderungen und Verbesserungen von macOS durchaus einen erheblichen Einfluss auf die Audio-Software-Branche haben können und die Aussage, dass diese Veränderungen teilweise gravierend sind, eine gewisse Berechtigung hat.

Adrachin:

Nu ja, Abo Modelle gabe es auch schon früher. Man kann es auch anders rum sehen. Apple scheint die Innovation in dem Bereich an.

LiquidGPT:

Ja, das ist ein berechtigter Punkt. Es gibt mehrere Perspektiven, aus denen man die Entwicklungen bei Apple und ihre Auswirkungen auf die Softwarebranche betrachten kann:

Innovationsförderung durch Apple

  1. Kontinuierliche Verbesserung der Systemarchitektur:

    • Durch die regelmäßigen Updates und neuen Funktionen zwingt Apple Entwickler, ihre Software ständig zu verbessern und anzupassen, was zu Innovationen und besseren Produkten führen kann.

  2. Einführung neuer Technologien:

    • Apple ist bekannt dafür, neue Technologien frühzeitig zu integrieren, wie zum Beispiel die Einführung von Metal für Grafik, Core ML für maschinelles Lernen und ARKit für Augmented Reality. Dies bietet Entwicklern die Möglichkeit, ihre Software auf die nächste Stufe zu heben.

  3. Verbesserte Sicherheitsstandards:

    • Mit Funktionen wie System Integrity Protection (SIP) und der Notarisierung von Apps hat Apple die Sicherheitsstandards erhöht. Dies schützt die Benutzer und zwingt Entwickler, sicherere und stabilere Software zu erstellen.

Herausforderungen durch häufige Änderungen

  1. Häufige Anpassungen:

    • Die jährlichen macOS-Updates erfordern ständige Anpassungen, was für Entwickler zeit- und kostenintensiv sein kann. Besonders bei Audio-Software, die oft tief in das System integriert ist, können solche Änderungen erhebliche Aufwände bedeuten.

  2. Kompatibilitätsprobleme:

    • Jedes neue macOS-Update bringt das Risiko mit sich, dass bestehende Software nicht mehr einwandfrei funktioniert. Dies kann zu Frustration bei den Benutzern führen, die auf eine stabile und zuverlässige Umgebung angewiesen sind.

  3. Übergang zu neuen Standards:

    • Der Übergang zu 64-Bit-only, die Einführung von DriverKit und andere Änderungen bedeuten, dass Entwickler oft erhebliche Teile ihres Codes neu schreiben müssen. Dies kann Innovationsressourcen binden, die anderweitig verwendet werden könnten.

Abomodelle als Reaktion auf Veränderungen

Abomodelle bieten Entwicklern eine stabile Einnahmequelle, die es ihnen ermöglicht, kontinuierlich an Updates und Verbesserungen zu arbeiten. Dies kann auch als eine Art “Versicherung” gegen die ständigen Änderungen und Anforderungen seitens Apple gesehen werden. Gleichzeitig können Benutzer von regelmäßig aktualisierter und verbesserter Software profitieren.

Fazit

Die Perspektive, dass Apple durch seine ständigen Veränderungen Innovationen antreibt, ist durchaus valide. Diese Veränderungen fordern Entwickler heraus und können zu besseren und sichereren Produkten führen. Auf der anderen Seite stellen sie auch eine erhebliche Belastung dar, was ein Umdenken in den Geschäftsmodellen (wie Abomodelle) notwendig macht. Beide Sichtweisen haben ihre Berechtigung und zeigen die Komplexität der Softwareentwicklung in einer sich ständig verändernden technischen Landschaft.

Adrachin:

Nun geht aber ein erheblicher Teil der Entwicklung Arbeit in den Code der DAW und Plugins. Das ist DSP Code der ja unabhängig ist von dem eigentlichen OS auf dem dann gerechnet wird. 64 bit ist übrigens schon lange Standard. Das kann also sicher schon mal nicht dazu gezählt werden zu neuen Entwicklungen und ist auch nicht Apple spezifisch.

Abgesehen davon. eines der ältesten Abo Modelle hat Adobe. So richtig erkennen kann ich den Zusammenhang zwischen Entwicklungen von MacOS und Abo Modellen für Audio Software immer noch nicht.

LiquidGPT:

Das ist ein guter Punkt. Der Zusammenhang zwischen den Entwicklungen von macOS und den Abomodellen für Audio-Software ist nicht immer offensichtlich und lässt sich nicht allein durch die technischen Veränderungen erklären. Hier sind einige weitere Überlegungen, die zur Klärung beitragen könnten:

Unabhängigkeit des DSP-Codes

  1. Plattformunabhängiger DSP-Code:

    • Digital Signal Processing (DSP) Code ist in der Tat weitgehend plattformunabhängig und läuft oft auf verschiedenen Betriebssystemen ohne größere Anpassungen. Die Kernfunktionen von DAWs und Plugins basieren häufig auf diesem DSP-Code.

  2. Abhängigkeiten von Betriebssystem-APIs:

    • Obwohl der DSP-Code selbst plattformunabhängig ist, müssen DAWs und Plugins dennoch die APIs des Betriebssystems nutzen, um Audio-Ein- und Ausgaben zu steuern, Benutzeroberflächen zu rendern und mit anderen Software-Komponenten zu interagieren. Änderungen in diesen APIs können Anpassungen erfordern.

64-Bit-Standard

  1. 64-Bit-Umstellung als allgemeiner Trend:
    • Die Umstellung auf 64-Bit war ein allgemeiner Trend in der Softwareindustrie und ist nicht spezifisch für Apple. Dies war jedoch eine bedeutende Änderung, die Anpassungen erforderte, und Apple war einer der Vorreiter bei der Durchsetzung dieses Standards.

Abomodelle als Geschäftsmodell

  1. Abomodelle zur Finanzierung kontinuierlicher Entwicklung:

    • Abomodelle bieten eine konstante Einnahmequelle, die es Entwicklern ermöglicht, kontinuierlich an Verbesserungen und Anpassungen ihrer Software zu arbeiten. Dies ist besonders wichtig in einem sich schnell verändernden technischen Umfeld, auch wenn der DSP-Code stabil bleibt.

  2. Marktwirtschaftliche Faktoren:

    • Der Erfolg von Abomodellen, wie dem von Adobe, zeigt, dass solche Modelle wirtschaftlich vorteilhaft sein können. Softwareunternehmen, einschließlich derjenigen, die Audio-Software entwickeln, sehen hierin eine Möglichkeit, stabile und vorhersehbare Einnahmen zu erzielen, unabhängig von den technischen Veränderungen auf Betriebssystemebene.

MacOS-spezifische Herausforderungen

  1. Sicherheits- und Kompatibilitätsanforderungen:

    • Änderungen in den Sicherheits- und Kompatibilitätsanforderungen von macOS, wie notarization und Sandboxing, erfordern zusätzliche Entwicklungsressourcen. Diese Änderungen können es notwendig machen, bestehende Software regelmäßig anzupassen und zu überprüfen.

  2. Neue APIs und Frameworks:

    • Apple führt regelmäßig neue APIs und Frameworks ein, die es Entwicklern ermöglichen, neue Funktionen zu nutzen, aber auch Anpassungen an bestehender Software erfordern.

Fazit

Während der DSP-Code selbst weitgehend unabhängig vom Betriebssystem ist, erfordern die Veränderungen in macOS dennoch regelmäßige Anpassungen und Wartungen der DAW- und Plugin-Software. Dies kann zu einem erhöhten Bedarf an Entwicklungsressourcen führen, den viele Unternehmen durch Abomodelle finanzieren. Abomodelle bieten eine stabile Einnahmequelle, die es Entwicklern ermöglicht, kontinuierlich an Updates und Verbesserungen zu arbeiten, was in einem sich ständig verändernden technischen Umfeld entscheidend ist.

Der Zusammenhang zwischen macOS-Entwicklungen und Abomodellen ist also komplex und beinhaltet sowohl technische als auch wirtschaftliche Faktoren. Es ist eine Kombination aus den Anforderungen an die Anpassung der Software an neue Betriebssystemversionen und dem wirtschaftlichen Vorteil, den Abomodelle bieten.

Adrachin:

Nu ja, das ist einerseits Marktwirtschaft. Andererseits aber auch zu einem sehr grossen Teil dem enorme technologische Schub geschuldet den die Computer Hard- und Software im letzen Jahrzehnt erfahren hat. Wenn ich da an die Anfänge von digital Audio denke ist das was Heute verfügbar ist Alien Technik aus einem anderen Universum.

Das betrifft auch nicht nur Audio. Das ist in der Bildbearbeitung und im Video Sektor ebenso zu beobachten. Dazu braucht es nun mal auch die entsprechende Hardware und selbstverständlich auch die Software Technologie.

LiquidGPT:

Absolut, die enormen technologischen Fortschritte im letzten Jahrzehnt haben einen tiefgreifenden Einfluss auf die gesamte Computerbranche gehabt, einschließlich Audio, Bildbearbeitung und Video. Diese Fortschritte sind sowohl auf die Hardware- als auch auf die Softwareseite zurückzuführen. Hier sind einige detaillierte Punkte, die diese Entwicklung beleuchten:

Technologische Fortschritte in der Hardware

  1. Leistungsfähigere Prozessoren und GPUs:

    • Die Leistungsfähigkeit moderner CPUs und GPUs hat sich dramatisch erhöht, was es ermöglicht, komplexe Berechnungen in Echtzeit durchzuführen. Dies ist besonders wichtig für DSP-Algorithmen, Videobearbeitung und Bildverarbeitung.

  2. Erweiterter Arbeitsspeicher und schnellerer Speicher:

    • Größere und schnellere RAM-Module sowie SSDs haben die Datenverarbeitungs- und Zugriffszeiten drastisch verbessert. Dies ermöglicht flüssigere Workflows und kürzere Renderzeiten.

  3. Spezialisierte Hardware:

    • Geräte wie Apples M1 und M2 Chips oder spezialisierte DSP-Prozessoren bieten erhebliche Leistungssteigerungen und Energieeffizienz, was besonders für mobile Geräte wichtig ist.

Fortschritte in der Software

  1. Neue und verbesserte Algorithmen:

    • Fortschritte in der Signalverarbeitung und künstlichen Intelligenz haben zu neuen Algorithmen geführt, die eine bessere Audio- und Bildqualität sowie effizientere Verarbeitung ermöglichen.

  2. Integration von AI und Machine Learning:

    • Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen haben neue Möglichkeiten in der Audio- und Videobearbeitung eröffnet, wie automatische Rauschunterdrückung, intelligente Komprimierung und Content-Aware-Fill.

  3. Bessere Entwicklungswerkzeuge und Frameworks:

    • Moderne Entwicklungsumgebungen und Frameworks wie Apple’s Core ML, Metal oder TensorFlow erleichtern es Entwicklern, leistungsstarke und optimierte Software zu erstellen.

Auswirkungen auf den Markt

  1. Erhöhte Erwartungen der Benutzer:

    • Mit den Fortschritten in Hardware und Software sind auch die Erwartungen der Benutzer gestiegen. Professionelle Anwender erwarten nahtlose Leistung und innovative Funktionen, was die Entwickler dazu zwingt, kontinuierlich zu innovieren.

  2. Neue Geschäftsmodelle:

    • Die Notwendigkeit, kontinuierlich zu innovieren und anzupassen, hat zur Verbreitung von Abomodellen beigetragen. Diese Modelle bieten Entwicklern eine stabile Einnahmequelle, die es ihnen ermöglicht, regelmäßig Updates und neue Funktionen zu liefern.

  3. Wettbewerbsfähigkeit:

    • Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen ständig ihre Produkte verbessern und erweitern. Dies erfordert kontinuierliche Investitionen in Forschung und Entwicklung, die durch Abomodelle finanziert werden können.

Historische Perspektive

Wenn man die Anfänge der digitalen Audiotechnologie betrachtet, sind die Fortschritte der letzten Jahrzehnte wirklich erstaunlich. In den frühen Tagen der digitalen Audioverarbeitung waren die Möglichkeiten stark begrenzt, sowohl in Bezug auf die Hardwareleistung als auch auf die verfügbaren Algorithmen. Heute verfügen wir über leistungsstarke DAWs und Plugins, die nahezu unbegrenzte kreative Möglichkeiten bieten.

Fazit

Die Verbindung zwischen technologischen Fortschritten und der Verbreitung von Abomodellen ist komplex und vielschichtig. Die rasante Entwicklung der Computerhardware und -software hat zu einer Transformation in vielen Branchen geführt. Diese Fortschritte erfordern erhebliche Investitionen in Forschung und Entwicklung, die durch Abomodelle unterstützt werden können. Dies gilt nicht nur für die Audiobranche, sondern auch für Bildbearbeitung und Video, wo ähnliche Trends zu beobachten sind.

Adrachin:

Das gilt sogar auch für KI Modelle…(;

LiquidGPT:

Absolut, der Einfluss der technologischen Fortschritte erstreckt sich auch auf den Bereich der künstlichen Intelligenz (KI). Hier sind einige Punkte, die verdeutlichen, wie sich die Entwicklungen in Hardware und Software auf KI-Modelle und deren Anwendungen auswirken:

Technologische Fortschritte in der KI-Hardware

  1. Spezialisierte KI-Chips:

    • Hardware wie die Tensor Processing Units (TPUs) von Google oder die AI-Beschleuniger in Apples M1 und M2 Chips sind speziell für KI-Berechnungen optimiert. Diese spezialisierten Chips bieten erhebliche Leistungssteigerungen und ermöglichen effizientere Trainings- und Inferenzprozesse.

  2. GPU-Optimierung:

    • Die Nutzung von GPUs für parallele Berechnungen hat das Training von Deep-Learning-Modellen erheblich beschleunigt. GPUs sind besonders gut geeignet für die Verarbeitung großer Datenmengen und komplexer Berechnungen, die für KI erforderlich sind.

Fortschritte in der KI-Software

  1. Neue Algorithmen und Architekturen:

    • Fortschritte in den Algorithmen und Architekturen von KI-Modellen, wie Transformer-Modelle (z.B. GPT-4) und Convolutional Neural Networks (CNNs), haben zu signifikanten Verbesserungen in der Leistungsfähigkeit und Genauigkeit von KI-Systemen geführt.

  2. Verbesserte Frameworks und Bibliotheken:

    • Open-Source-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Keras haben die Entwicklung und Implementierung von KI-Modellen erheblich vereinfacht. Diese Tools bieten leistungsstarke Funktionen und ermöglichen es Entwicklern, komplexe Modelle effizient zu erstellen und zu trainieren.

Marktwirtschaftliche Auswirkungen

  1. Abomodellen und KI-Dienste:

    • Viele KI-Dienste werden inzwischen als Abomodelle angeboten, wie zum Beispiel AWS AI Services, Google Cloud AI und Microsoft Azure AI. Diese Dienste ermöglichen es Unternehmen, KI-Technologien zu nutzen, ohne in teure Hardware oder umfangreiche Entwicklungsressourcen investieren zu müssen.

  2. Stetige Verbesserung und Anpassung:

    • Abomodelle bieten eine kontinuierliche Einnahmequelle, die es Anbietern ermöglicht, ihre KI-Dienste regelmäßig zu aktualisieren und zu verbessern. Dies ist besonders wichtig in einem so schnelllebigen Feld wie der KI, wo neue Entdeckungen und Verbesserungen ständig gemacht werden.

Historische Perspektive

Wenn man die Anfänge der KI betrachtet, waren die Möglichkeiten stark begrenzt. Frühe KI-Modelle und Algorithmen waren oft ineffizient und benötigten enorme Rechenressourcen. Mit den Fortschritten in der Hardware und den neuen Software-Tools haben sich die Möglichkeiten der KI erheblich erweitert. Heute können KI-Modelle komplexe Aufgaben in Echtzeit ausführen, von der Bild- und Spracherkennung bis hin zu natürlicher Sprachverarbeitung und autonomen Systemen.

Fazit

Die technologischen Fortschritte im Bereich der Hardware und Software haben die Entwicklung und Anwendung von KI-Modellen revolutioniert. Dies gilt auch für die Verbreitung von Abomodellen, die eine stabile Finanzierung ermöglichen und kontinuierliche Verbesserungen fördern. Die Entwicklungen in der KI sind ein hervorragendes Beispiel dafür, wie technologische Innovationen neue Geschäftsmodelle und Marktchancen schaffen können.

Adrachin:

Mich würde mal interessieren, was für ein Hardware Backend eigentlich nötig ist um ein grosses LLM Modell wie ChatGTP zu betreiben. Hast Du darüber Informationen?

LiquidGPT:

Ja, den Betrieb großer Sprachmodelle wie ChatGPT erfordert erhebliche Hardware-Ressourcen. Hier sind einige der Hauptkomponenten und Überlegungen für das Hardware-Backend eines solchen Systems:

1. Rechenleistung (Compute)

Grafikprozessoren (GPUs):

CPU-Knoten:

2. Speicher (Memory)

RAM (Arbeitsspeicher):

VRAM (Grafikspeicher):

3. Speicherung (Storage)

Hochgeschwindigkeitsspeicher:

Netzwerkspeicher:

4. Netzwerk (Networking)

High-Speed-Netzwerke:

5. Energieversorgung und Kühlung

Stromversorgung:

Kühlung:

Beispiel: Hardware-Setup für GPT-3

Fazit

Der Betrieb eines großen Sprachmodells wie ChatGPT erfordert erhebliche Investitionen in spezialisierte Hardware, einschließlich GPUs, Arbeitsspeicher, Speicherlösungen, Netzwerk-Infrastruktur und effiziente Kühl- und Stromversorgungssysteme. Diese Hardware-Infrastruktur ermöglicht es, die enormen Rechenanforderungen zu bewältigen und schnelle Inferenzzeiten zu gewährleisten, die für praktische Anwendungen notwendig sind.

Adrachin:

Und dazu dann noch vermutlich tausende von Mitarbeitern wenn man das alles zusammenrechnet.

LiquidGPT:

Ja, der Betrieb und die Wartung eines großen Sprachmodells wie ChatGPT erfordert nicht nur erhebliche Hardware-Ressourcen, sondern auch eine große Anzahl von hochqualifizierten Fachkräften. Hier sind einige der wesentlichen Rollen und Verantwortlichkeiten:

1. Forschungs- und Entwicklungsteams

KI-Forscher und Data Scientists:

Machine Learning Engineers:

2. Software- und Plattformentwicklung

Backend-Entwickler:

Frontend-Entwickler:

Full-Stack-Entwickler:

3. IT- und Infrastrukturteams

Systemadministratoren:

Netzwerkspezialisten:

Datenbankadministratoren:

4. Support- und Wartungsteams

Technischer Support:

Kundendienst:

5. Sicherheitsteams

Sicherheitsexperten:

6. Management und Verwaltung

Projektmanager:

Produktmanager:

Betriebsleiter:

7. Weitere unterstützende Rollen

Qualitätssicherung:

Datenschutzbeauftragte:

Fazit

Der Betrieb eines großen KI-Modells erfordert ein breites Spektrum an Fähigkeiten und Kenntnissen, das nur durch die Zusammenarbeit einer großen Anzahl von Fachleuten erreicht werden kann. Diese Teams arbeiten zusammen, um sicherzustellen, dass die Modelle nicht nur leistungsfähig und effizient sind, sondern auch sicher, zuverlässig und benutzerfreundlich. In großen Technologieunternehmen können solche Teams leicht Tausende von Mitarbeitern umfassen, was die Komplexität und den Umfang solcher Projekte widerspiegelt.

Adrachin:

Kann die Zahl der Mitarbeiter beziffert werden die am Open AI Projekt arbeiten?

LiquidGPT:

Der Betrieb eines großen Sprachmodells wie ChatGPT bei OpenAI erfordert nicht nur erhebliche Hardware-Ressourcen, sondern auch eine beträchtliche Anzahl von Mitarbeitern. Laut verschiedenen Quellen beschäftigt OpenAI etwa 2.100 Mitarbeiter weltweit[Bildverweis][Bildverweis].

Mitarbeiterstrukturen und Rollen bei OpenAI

  1. Forschung und Entwicklung:

    • KI-Forscher und Data Scientists: Entwickeln und optimieren die Algorithmen und Modelle.
    • Machine Learning Engineers: Implementieren die Modelle und stellen sicher, dass sie effizient und skalierbar sind.

  2. Software- und Plattformentwicklung:

    • Backend-Entwickler: Arbeiten an der Server-Infrastruktur und der Implementierung von APIs.
    • Frontend-Entwickler: Entwickeln Benutzeroberflächen für die Interaktion mit den Modellen.
    • Full-Stack-Entwickler: Kombinieren sowohl Backend- als auch Frontend-Aufgaben.

  3. IT- und Infrastrukturteams:

    • Systemadministratoren: Verwalten die Server und sorgen für einen reibungslosen Betrieb.
    • Netzwerkspezialisten: Sicherstellen, dass die Netzwerkinfrastruktur robust und leistungsfähig ist.
    • Datenbankadministratoren: Verwalten die großen Datenmengen, die für das Training und den Betrieb der Modelle benötigt werden.

  4. Support- und Wartungsteams:

    • Technischer Support: Unterstützung bei technischen Problemen und Kundenanfragen.
    • Kundendienst: Beantwortet Fragen und Anliegen der Nutzer.

  5. Sicherheitsteams:

    • Sicherheitsexperten: Schützen die Infrastruktur vor Cyberangriffen und entwickeln Sicherheitsrichtlinien.

  6. Management und Verwaltung:

    • Projektmanager: Koordinieren Projekte und sorgen dafür, dass sie im Zeit- und Budgetrahmen bleiben.
    • Produktmanager: Entwickeln Produktstrategien und arbeiten eng mit den technischen Teams zusammen.

  7. Weitere unterstützende Rollen:

    • Qualitätssicherung: Testen die Software auf Fehler und Leistungsfähigkeit.
    • Datenschutzbeauftragte: Stellen sicher, dass die Datenverarbeitung gesetzlichen Vorschriften entspricht.

Fazit

Der Betrieb eines großen Sprachmodells wie ChatGPT bei OpenAI erfordert eine Vielzahl von spezialisierten Fachkräften. Mit etwa 2.100 Mitarbeitern deckt OpenAI eine breite Palette von Rollen und Verantwortlichkeiten ab, die notwendig sind, um die hohen Anforderungen an Forschung, Entwicklung, Betrieb und Sicherheit zu erfüllen. Diese umfangreiche Belegschaft ermöglicht es OpenAI, kontinuierlich zu innovieren und die Technologie weiterzuentwickeln.