NVIDIA freut sich über eigene Chips von Microsoft, Meta & Co.
Nvidia's Dominanz in der KI-GPU-Entwicklung: Wie das Unternehmen trotz eigener Chip-Entwicklungen von Tech-Giganten und Konkurrenz durch AMD weiterhin führend bleibt und starkes Wachstum verzeichnet.
- Nvidia bleibt führend in KI-GPU-Entwicklung
- Tech-Giganten entwickeln eigene Chips
- Analysten erwarten weiterhin enormes Wachstum
Ich bin überzeugt, dass die Story von NVIDIA erst anfängt.
Zukünftig entwickeln vermutlich so ziemlich alle entscheidenden Unternehmen der Tech-Branche eigene Chips: Amazon, Alphabet, Microsoft, Meta, Oracle, Dell oder auch Snowflake.
Ich erkläre hier, warum sich NVIDIA freut, wenn die Tech-Giganten ihre eigenen Chips entwickeln:
Warum Nvidia gegenüber AMD die Nase vorn hat
Nvidia hat den Markt der KI-GPUs erfunden und entwickelt.
Natürlich gibt es Nachahmer, die günstigere Chips entwickeln. Doch die Chips von AMD schließen nach einem Jahr maximal mit der Performance der Nvidia-Chips auf und kosten dann weniger. Doch
gleichzeitig zeigen Studien, dass die Chips von AMD mehr Strom verbrauchen als die Chips von Nvidia. Die "total costs of ownership", also die Vollkosten für die Entwicklung eines funktionstüchtigen
KI-Modells sind bei den AMD-Chips noch immer deutlich höher als bei den Nvidia-Chips, wenn man die Stromkosten einbezieht.
Und sobald AMD in Sachen Leistungsfähigkeit aufschließt, bringt Nvidia bereits die nächste Generation auf den Markt. Ich habe nicht den Eindruck, dass sich Jensen Huang auf seinen Lorbeeren
ausruht, im Gegenteil, er sieht die KI-Revolution noch in einem sehr frühen Stadium und arbeitet mit Hochdruck an besseren GPUs und an der zügigen Verfügbarkeit neuer GPUs.
Inferenz vs. Training: Der wahre Nutzen eigener KI-Chips
Tatsächlich entwickeln Amazon, Alphabet, Microsoft und viele andere Mega-Techs ihre eigenen "KI-Chips".
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Doch diese Chips sind für die "Inferenz" optimiert, nicht für das Trainieren. Mit Inferenz meint man die Anwendung des trainierten KI-Modells für den beabsichtigten Zweck. ChatGPT beantwortet Ihnen
alle Fragen. Dazu greift er auf ein Datenmodell zu, das über 9 Monate trainiert wurde. Doch zur Beantwortung Ihrer konkreten Frage durchforstet er das Datenmodell und stellt die bestmögliche
Antwort zusammen. Diesen Prozess nennt man "Inferenz". Das Modell verfeinert die Antwort, daher können Sie auf die gleiche Frage später eine unterschiedliche Antwort erhalten.
Diese Inferenz ist ebenfalls sehr rechenintensiv und es ist vorteilhaft, spezielle Chips für diese Anwendung zu optimieren. Jedoch im Vergleich zum Training ist diese Rechenoperation niedlich.
Daher sagt Jensen Huang bei jeder Gelegenheit, er begrüße die Entwicklung unternehmenseigener KI-Chips. Denn damit sind die Inferenz-Chips gemeint, nicht die Trainings-Chips. Und je mehr
Inferenz-Chips entwickelt werden, desto stärker werden sich KI-Angebote verbreiten. Doch jedes KI-Angebot benötigt zunächst einmal eine KI, die auf Nvidia-GPUs wie der H100 oder H200 trainiert
wird.