• NVIDIA zählt zu den großen Gewinnern des KI-Booms
• Jensen Huang sieht NVIDIA weit vor der Konkurrenz
• Chippreise spielen laut Huang keine Rolle

In den vergangenen Monaten lösten insbesondere der Chatbot ChatGPT sowie Software, die Bilder auf Basis von Text-Beschreibungen erzeugen kann, einen regelrechten KI-Hype aus. Viele Unternehmen wollen bei solchen Anwendungen mithalten, was den Bedarf an spezialisierter Technik in Rechenzentren steigert. Hiervon kann NVIDIA stark profitieren, denn die ursprünglich für Grafikkarten entwickelten NVIDIA-Technologien bewähren sich auch für KI-Anwendungen.

Durch den KI-Boom bewegt sich der Fokus weg von der CPU- und hin zu der GPU-Technologie. Dies hängt damit zusammen, dass GPUs (Graphical Processing Units) im Gegensatz zu klassischen Prozessoren (CPUs) parallelisiert und bandweitenoptimiert arbeiten. Somit eignen sie sich laut "Bigdata Insider" besser für rechenintensive Vorgänge - vor allem im Bereich künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning und Deep Learning. Infolgedessen ist NVIDIA, der führende Hersteller im Bereich der GPU-Technologie, im Vorteil gegenüber der Konkurrenz.

NVIDIA-Chips ermöglichen niedrige Gesamtbetriebskosten (TCO)

In einem auf YouTube veröffentlichten Interview mit John Shoven, ehemaliger Trione-Direktor des Stanford Institute for Economic Policy Research und emeritierter Charles R. Schwab-Professor für Wirtschaftswissenschaften an der Stanford University, gab sich NVIDIA-CEO Jensen Huang entsprechend selbstbewusst und verwies auf die enorme Leistungsfähigkeit der Chips seines Unternehmens.

Während des Interviews wurde Huang gefragt, ob er es für möglich halte, dass die Konkurrenz gut genug und so viel billiger werden könnte, dass sie zu einer Bedrohung für NVIDIA werde. Darauf antwortete Huang, dass die Preise von NVIDIAs GPUs in Bezug auf die Gesamtbetriebskosten (TCO) eines KI-Rechenzentrums nicht wirklich signifikant seien - entscheidend sei vielmehr die Leistungsfähigkeit der Chips. So verwies er auf das derzeit unanfechtbare Alleinstellungsmerkmal, dass NVIDIAs GPUs programmierbar sind.

Wie Huang ausführte, machen sich Rechenzentrumsbetreiber keine Gedanken über Chippreise, sondern stattdessen über die Gesamtbetriebskosten (TCO). In diesem Zusammenhang seien die NVIDIA-Produkte bei der Zeit bis zur Bereitstellung, der Leistung, der Auslastung und der Flexibilität "so gut, dass selbst wenn die Chips des Wettbewerbers kostenlos sind, es nicht billig genug ist", so Huang.

Redaktion finanzen.net