Die Vorherrschaft von Nvidia und der sich entwickelnde KI-Chip-Markt

Nvidia (NVDA) hat seine Position als König der Künstlichen Intelligenz (KI) Chips gefestigt und kontrolliert einen Marktanteil, der auf 70% bis 90% geschätzt wird. Das Unternehmen’s hochleistungsfähige Grafikprozessoren, die perfekt für das Training und die Ausführung von KI-Modellen geeignet sind, sind so stark gefragt, dass der Erwerb eine anspruchsvolle Aufgabe geworden ist. Im Juni, während des KI-Fiebers, überschritt die Marktkapitalisierung von Nvidia eine Billion US-Dollar und am Freitag erreichten die Aktien ein Allzeithoch von 549,91 US-Dollar.

Es ist nicht nur Nvidia’s Hardware, die dazu beiträgt, seinen Vorteil gegenüber Konkurrenten zu wahren. Ein weiteres entscheidendes Element seiner Stärke liegt in der CUDA-Software des Unternehmens, die Programmierer nutzen, um KI-Plattformen zu erstellen. „Die Software bleibt weiterhin Nvidia’s strategischer Stützpfeiler“, erklärt Chirag Dekate, VP of Analysis bei Gartner. „Diese maßgeschneiderten Lösungen ermöglichen es Nvidia, ein Marktführer zu sein und eine breite Akzeptanz zu fördern.“

Nvidia’s Dominanz hat sich nicht über Nacht entwickelt. Das Unternehmen arbeitet seit über einem Jahrzehnt an KI-Produkten, auch als Investoren an dieser Strategie zweifelten. „Nvidia, das muss anerkannt werden, begann vor 15 Jahren mit Universitäten zusammenzuarbeiten, um innovative Anwendungen für GPUs jenseits von Gaming und Visualisierung zu finden“, erklärt Patrick Moorhead, CEO von Moor Insights & Strategy. „Nvidia schafft seinen eigenen Markt und bringt Konkurrenten in eine sehr herausfordernde Position, da sie aufholen müssen, während Nvidia bereits in der nächsten Phase angekommen ist.“

Dennoch nehmen die Bedrohungen für Nvidias Dominanz zu. Konkurrenten wie Intel (INTC) und AMD (AMD) mobilisieren, um ihren Anteil am KI-Kuchen zu sichern. Im Dezember führte AMD seinen MI300-Beschleuniger ein, der mit Nvidia’s eigenen Beschleunigern konkurrieren soll. Zur gleichen Zeit erweitert Intel seinen KI-Beschleuniger Gaudi3, der ebenfalls Nvidia’s Angeboten Konkurrenz macht.

AMD und Intel sind jedoch nicht die einzigen Konkurrenten. Hyperscaler wie Microsoft (MSFT), Google (GOOG, GOOGL), Amazon (AMZN) und Meta (META) beginnen ihre eigenen anwendungsunterstützenden integrierten Schaltkreise (ASICs) als Alternative zu GPU-Chips zu nutzen. Diese ASICs, die speziell auf die jeweiligen Unternehmensbedürfnisse zugeschnitten sind, erweisen sich oft als effizienter als Nvidias, AMDs und Intels Grafikprozessoren.

Das stellt ein Problem für Nvidia dar, da Hyperscaler bedeutende Investoren in AI-GPUs sind. Doch da immer mehr von ihnen in ihre eigenen ASICs investieren, könnte die Nachfrage nach Nvidias GPU-Chips abnehmen.

Nichtsdestotrotz ist Nvidias Technologie im Allgemeinen weit fortgeschrittener als die seiner Konkurrenten. „Sie haben… langfristige Forschung betrieben, um einen GPU-Zukunftsvorteil aufrechtzuerhalten“, erklärt Dekate.

Es gibt zwei Hauptarten, wie KI-Chips genutzt werden. Die erste ist das Modelltraining, auch bekannt als Training, und die zweite bezieht sich auf die praktische Anwendung dieser KI-Modelle, die es Unternehmen ermöglichen, spezifische Ergebnisse zu erzeugen, sei es in Form von Texten, Bildern oder etwas ganz anderem, bekannt als Inferenz. Zum Beispiel nutzt OpenAI die Inferenzfunktion von ChatGPT und Microsoft verlässt sich auf Copilot’s Inferenz. Jedes Mal, wenn Sie eine Anfrage an diese Programme senden, werden KI-Beschleuniger genutzt, um die gewünschte Ausgabe zu generieren.

Im Laufe der Zeit wird die Inferenz voraussichtlich zum Hauptanwendungsbereich für KI-Chips, da immer mehr Unternehmen verschiedene KI-Modelle nutzen möchten.

Die KI-Explosion steht erst am Anfang, und die meisten Unternehmen, die von KI profitieren werden, sind noch nicht im Spiel. Daher wird selbst wenn Nvidias Marktanteil abnimmt, der Umsatz weiterhin mit dem Boom im Bereich der Künstlichen Intelligenz wachsen.

Häufig gestellte Fragen – Nvidia als König der Künstlichen Intelligenz

1. Wie hoch ist der Marktanteil von Nvidia im globalen KI-Chip-Markt?
Nvidia schätzt seinen Marktanteil im globalen KI-Chip-Markt auf 70% bis 90%.

2. Wie behauptet Nvidia seinen Vorteil gegenüber Konkurrenten?
Nvidia verfügt über hochleistungsfähige Grafikprozessoren, die sich ideal für das Training und die Ausführung von KI-Modellen eignen. Neben der Hardware ist ein entscheidendes Element die CUDA-Software von Nvidia, die Programmierer zur Erstellung von KI-Plattformen nutzen.

3. Wie lange entwickelt Nvidia bereits KI-Produkte?
Nvidia arbeitet seit über einem Jahrzehnt an KI-Produkten, auch als Investoren an dieser Strategie zweifelten. Das Unternehmen arbeitet schon lange mit Universitäten zusammen, um innovative Anwendungen für GPUs zu finden.

4. Wer stellt eine Konkurrenz für Nvidia im Bereich KI dar?
Intel (INTC) und AMD (AMD) sind Nvidias Konkurrenten im Bereich KI und entwickeln ihre eigenen Beschleuniger. Zusätzlich dazu nutzen Hyperscaler wie Microsoft, Google, Amazon und Meta ihre eigenen ASICs als Alternative zu GPU-Chips.

5. Warum sind ASICs ein Problem für Nvidia?
Hyperscaler, die bedeutende Investoren in Nvidias GPU sind, investieren zunehmend in ihre eigenen spezialisierten ASICs, die an ihre eigenen Bedürfnisse angepasst sind. Dies könnte zu einer Abnahme der Nachfrage nach Nvidias GPU-Chips führen.

6. Was sind die beiden Hauptanwendungen von KI-Chips?
Die erste Anwendung besteht im Training von KI-Modellen, auch bekannt als Training. Die zweite Anwendung beinhaltet die praktische Anwendung dieser Modelle, bekannt als Inferenz, bei der Unternehmen spezifische Ergebnisse basierend auf KI-Modellen generieren.

7. Wie bereitet sich Nvidia auf die Zukunft der KI-Chips vor?
Nvidia betreibt langfristige Forschung, um einen Vorteil in zukünftigen GPU-Entwicklungen zu haben.

8. Wie wächst die KI-Explosion und wie wirkt sie sich auf Nvidia aus?
Die KI-Explosion steht erst am Anfang, und die meisten Unternehmen haben KI noch nicht vollständig genutzt. Selbst wenn Nvidias Marktanteil sinkt, wird der Umsatz weiterhin wachsen, da das Interesse am Bereich der Künstlichen Intelligenz zunimmt.

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