Chips mit künstlicher Intelligenz (KI) sind ein technologischer Durchbruch, der die Branche umkrempelt und sich zum heißesten Trend im Technologiesektor entwickelt hat.
Diese unscheinbaren Siliziumplättchen, die eng mit den Chips für die Grafik von Videospielen verwandt sind, sollen die Entwicklung von KI-Systemen beschleunigen und gleichzeitig die Kosten senken.
Die steigende Nachfrage nach KI-Chips hat nicht nur die Aufmerksamkeit von Branchenexperten auf sich gezogen, sondern auch das Interesse von Investoren geweckt, die das Potenzial für erhebliche Renditen sehen. Zu den führenden Akteuren in diesem Bereich gehört Nvidia, dessen Aktienwert in die Höhe geschnellt ist, was auf den wachsenden Absatz und die Akzeptanz seiner KI-Chip-Produkte hindeutet.
Definition von KI-Chips
Obwohl es keine allgemein anerkannte Definition für KI-Chips gibt, beziehen sie sich auf spezialisierte Computer-Hardware, die für die Verarbeitung von KI-Workloads entwickelt wurde.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Computern zeichnen sich KI-Chips durch das Training von KI-Systemen zur effizienten Lösung komplexer Probleme aus. Ihre Ursprünge gehen auf die Grafikprozessoren (GPUs) zurück, die in Videospielen verwendet werden und die parallele Verarbeitung ermöglichen – eine Technik, die sowohl für Spiele als auch für KI-Anwendungen entscheidend ist.
Die bahnbrechende Reise von Nvidia
Nvidia wurde 1993 mit dem Ziel gegründet, die Grenzen der Computergrafik zu verschieben, und hat sich schnell einen Namen gemacht. Der Durchbruch kam mit der Entwicklung von Grafikprozessoren, die die Entwicklung und das Spielen von Videospielen revolutionierten, indem sie mehrere komplexe Grafikberechnungen gleichzeitig ermöglichten.
Diese Fähigkeit zur Parallelverarbeitung erwies sich im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) als entscheidend, als zwei Studenten der Universität Toronto den ImageNet-KI-Wettbewerb 2012 mit einem GPU-basierten neuronalen Netzwerk gewannen und die Konkurrenz mit deutlich niedrigeren Fehlerquoten übertrafen.
Die Dominanz von Nvidia
Heute ist Nvidia der unangefochtene Marktführer bei der Bereitstellung von KI-Chips. Ihr jüngstes Flaggschiff, die H100 GPU, verfügt über erstaunliche 80 Milliarden Transistoren und übertrifft damit den neuesten High-End-Prozessor des MacBook Pro von Apple.
Allerdings hat diese Spitzentechnologie auch ihren Preis: Das H100 wird auf bestimmten Online-Händlerplattformen mit 30.000 US-Dollar gelistet. Nvidia verlässt sich bei der Herstellung dieser komplexen GPU-Chips auf asiatische Chip-Foundries wie Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. und das koreanische Unternehmen Samsung Electronics und vermeidet so die erheblichen Investitionen, die für den Bau neuer Fabriken erforderlich sind.
Die Leistungsfähigkeit von Cloud Computing und verschiedenen Anwendungen
Cloud Computing-Dienste, darunter Amazon und Microsoft, gehören zu den größten Kunden für KI-Chips. Indem sie ihre KI-Rechenleistung vermieten, ermöglichen diese Dienste kleineren Unternehmen und Organisationen, Cloud-basierte Tools für verschiedene Aufgaben zu nutzen.
Von der Entdeckung von Medikamenten bis hin zum Kundenmanagement haben KI-Chips ihren Nutzen in einer breiten Palette von Anwendungen gefunden und machen KI für diejenigen zugänglicher und erschwinglicher, die es sich nicht leisten könnten, ihre eigenen KI-Systeme von Grund auf zu entwickeln.
Wettbewerb am Horizont
Obwohl Nvidia derzeit den Markt für KI-Chips dominiert, sagen Analysten voraus, dass in naher Zukunft eine gewaltige Konkurrenz auftauchen wird.
Advanced Micro Devices (AMD), ein wichtiger Anbieter von Computer-Grafikchips, positioniert sich, um Nvidias Dominanz herauszufordern. Die jüngsten Schritte von AMD, sein eigenes Angebot an KI-Chips zu erweitern, deuten auf eine potenzielle Rivalität hin.
