Grafikkarten als Grundlage für KI-Technologie – Warum gerade Nvidia so stark profitiert
Seit der Einführung von Chat GPT ist KI aktuell nicht mehr „nur“ auf dem Vormarsch, sondern prägt ganze Industriezweige und das private Leben der Menschen. Wie wichtig leistungsstarke Grafikkarten für die KI-Branche sind, zeigt die Aussage vom Mustafa Suleyman, welcher der ehemalige Leiter der angewandten KI des von Google aufgekauften Unternehmens Deep Mind. Demnach verfügen sie über das grössten Cluster der leitungsfähigen Chips von Nvidia. Dies ist vor allem deswegen ein enormer Vorteil, da das Anlernen von KI-Modellen eine immense Rechenleistung benötigt und sich hierfür Grafikkarten am besten eignen.
Nvidias Weg vom Gaming zum Big Player im KI-Bereich
Dass auf einem Nvidia Supercomputer einmal das wohl bekannteste KI-Programm – ChatGPT – laufen wird, konnte sich wohl keiner im Jahr der Gründung 1993 vorstellen. Nachdem Nvidia im Jahr 1999 die Gaming-Sparte mit der Erfindung der Grafikkarte revolutionierte, stand dieser Sektor zunächst im Hauptfokus des Unternehmens. Mit dem Beginn des Bitcoin-Minings begann der erste grosse Run auf Grafikkarten. Vor allem während den Hochzeiten des Krypto-Booms, wurde es schwer an Grafikkarten (engl. GPU) zu kommen und wenn es überhaupt möglich war, dann nur zu sehr hohen Preisen. Der nächste grosse Absatzschub kam als sich zeigte, dass sich Grafikkarten bei rechenintensiven Vorgängen wie maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz deutlich besser als die klassischen Prozessoren (engl. CPU) eignen. Gerade Nvidia profitiert von dieser Entwicklung immens und dies spiegelt sich auch in den rekordverdächtigen Quartalszahlen wider. Mit einem Umsatz von rund 13,5 Mrd. US Dollar, hat sich dieser im Vergleich zum Vorquartal um 88 Prozent erhöht. Gegenüber dem Vorjahr waren es sogar 101 Prozent. Der Grossteil des Umsatzes ist hierbei auf den Bereich Data Center zurückzuführen. Hierunter fallen die Lösungen für Rechenzentren von Unternehmen. Konkrete Anwendungen sind hierbei KI, Datenanalysen, High-Performance Computing als auch Rendering. Ein weiterer Teil des Umsatzes wird in der Gaming-Sparte generiert. Hier kam es zu einer Umsatzsteigerung um 22 Prozent im Vergleich zum Vorjahr. In konkreten Zahlen brachte dieser Bereich knapp 2,5 Mrd. US Dollar ein. Mit Blick auf die Zukunft zeigt sich das Unternehmen abermals optimistisch. Für das dritte Quartal gab Nvidia eine Vorhersage von rund 16 Milliarden Dollar für den Gesamtumsatz heraus.
Dem Business Insider zu Folge hat Nvidia im KI Chip Markt mit einem Marktanteil von über 80 Prozent aktuell eine immense Marktmacht. Solch eine starke Preissetzungsmacht erklärt auch die Bruttomarge in Höhe von rund 70 Prozent im zweiten Quartal. Noch deutlicher wird das, wenn man bedenkt, dass wie der Business Insider unter Bezugnahme auf Srini Pajjuri berichtet, die geschätzten Produktionskosten für das High End KI-Modell (H100) bei etwas mehr als 3.000 Dollar liegen und das Produkt für rund 25.000 Dollar verkauft wird. Mit Advanced Micro Devices (kurz AMD) steht jedoch ein Konkurrent in den Startlöchern, welcher bereits im CPU-Markt gezeigt hat, dass er Platzhirsche wie Intel vom Thron stossen kann.
Warum GPUs so wichtig für den KI-Bereich sind
KI-Software benötigt eine enorme Rechenleistung. Dies liegt vor allem daran, dass man eine grosse Menge an Daten braucht, um eine KI anzulernen. Hierbei versucht die KI Muster und Gesetzmässigkeiten zu erkennen um daraus logische Schlüsse zu ziehen. Dafür benötigt man zunächst Trainingsdaten, welche für den späteren Erfolg der künstlichen Intelligenz elementar wichtig sind. Dabei werten Menschen die Daten aus, um der KI zu zeigen, was jeweils die richtige Antwort wäre. Wenn dieser Schritt erfolgreich war, wird die KI mit grösseren Datenmengen gefüttert. Um diese Datenberge auszuwerten und die KI weiter zu optimieren, braucht die KI eine hohe Rechenleistung, weshalb sich Grafikkarten am besten eigenen.
Aufgrund der immer stärkeren Implementierung von KI in Unternehmensprozesse und das Privatleben wird die kommende Zeit für Chipkonzerne wie Nvidia, welche die Infrastruktur für diese Technologie bereitstellen, überaus spannend werden. Ob sich Nvidia langfristig gegen Konkurrenten wie AMD und Co. durchsetzen kann und somit die starke Marktposition behält, wird sich erst in Zukunft zeigen.
