Grafikkarten-Hersteller plötzlich ganz oben Das ist der grosse Gewinner des KI-Booms

Von Dirk Jacquemien

15.6.2023

Nvidia-Chef Jen-Hsun Huang werden die Grafikkarten förmlich aus den Händen gerissen.
Nvidia-Chef Jen-Hsun Huang werden die Grafikkarten förmlich aus den Händen gerissen.
Imago

Langjährigen Computernutzern ist der Name Nvidia wohl bekannt. Doch Videospiele bringen dem Silicon Valley-Konzern schon lange nicht mehr den grossen Umsatz. Stattdessen macht er mächtig Kasse mit künstlicher Intelligenz.

Von Dirk Jacquemien

Keine Zeit? blue News fasst für dich zusammen

  • Nvidia wurde mit Grafikkarten, oder GPUs, für Videospiele bekannt.
  • Doch Grafikkarten eigenen sich auch hervorragend für andere, rechenintensive Anwendungen, was Nvidia früh erkannte.
  • Heute hat Nvidia daher ein faktisches Monopol bei Hardware für künstliche Intelligenz und kann so Geld drucken.

Nvidia beendete gestern als siebtes US-Unternehmen überhaupt den Börsentag mit einem Marktwert von über einer Billion Dollar. Innert eines Jahres hat sich der Aktienkurs mehr als verdreifacht. Und das hat einen Grund: künstliche Intelligenz.

Bekannt wurde das 1993 gegründete Nvidia mit der Herstellung von Grafikkarten, oder GPUs (Graphics processing unit). Es konnte vom PC-Videospiel-Boom profitieren, der vor allem von den ab Mitte der Neunzigerjahre populär werdenden Ego-Shootern mit aufwendiger 3D-Grafik getrieben wurde.

Nvidia war seiner Zeit voraus

Seit den 2000ern gab es in dem Grafikkarten-Markt ein de facto-Duopol von Nvidia und AMD, dessen Hauptgeschäft allerdings die Produktion von klassischen Prozessoren, den CPUs, ist. Nvidia als einziger reiner Grafikkarten-Hersteller konnte unter diesen Umständen gute Geschäfte machen, spielte aber dennoch in einer ganz anderen Liga als bekannte Tech-Giganten wie Google, Apple oder Microsoft.

Doch Nvidia realisierte, dass sich GPUs nicht nur zur Darstellung von fotorealistischen Feuergefechten eignen. CPUs bestehen aus relativ wenigen Prozessorkernen, die dafür relativ wenige Aufgaben sehr schnell erledigen können. GPUs hingegen haben Hunderte bis Tausende Kerne. Die sind für sich alleine betrachtet zwar relativ langsam, wenn allerdings zahlreiche Rechenoperationen parallel ausgeführt werden müssen, bieten sie einen grossen Vorteil.

Nvidia nahm am Krypto-Boom teil

So eignen sich GPUs etwa hervorragend für das Schürfen oder Mining von Kryptowährungen. Deren Boom-Jahre 2020 und 2021 waren dementsprechend auch grossartig für Nvidia. Doch als der Krypto-Boom in sich zusammenbrach, ging es zunächst auch für Nvidia wieder bergab.

Doch glücklicherweise stand der nächste Tech-Hype schon in den Startlöchern: künstliche Intelligenz. Um Sprachmodelle, die die Basis etwa für ChatGPT bilden, zu trainieren, sind auch wieder viele Rechenoperationen gleichzeitig nötig, also wieder wie gemacht für GPUs.

Nvidia hält KI-Unternehmen gefangen

Der entscheidende Vorteil von Nvidia gegenüber AMD ist nun, dass es bereits seit 2007 mit CUDA eine Programmierschnittstelle anbietet, die die Nutzung der eigenen GPUs für Nicht-Videospiel-Anwendungen optimiert.

Quasi alle modernen KI-Anwendungen bauen auf CUDA. Und will ein Unternehmen in diesem Bereich nicht ganz von vorne anfangen, heisst das, dass es Nvidia-Produkte kaufen muss.

Und so betteln KI-Unternehmen bei Nvidia, doch auch ihnen ein paar Grafikkarten zukommen zu lassen. Dessen Produktionsstätten sind aber vollkommen ausgelastet und diese krasse Angebot-Nachfrage-Schere erlaubt es Nvidia natürlich, die Preise fast beliebig hoch anzusetzen. Vor allem deswegen ist Nvidia nun mehr wert als die Tech-Schwergewichte Tesla oder Meta. 

AMD holt sich Hilfe bei Microsoft

AMD hat erst gestern seine erste für KI-Anwendungen optimierte GPU vorgestellt und liegt damit weit zurück. Dennoch kann sich Nvidia auf seinem derzeitigen Thron nicht ausruhen.

Denn seine Dominanz im KI-Hardware-Geschäft sorgt für Bauchschmerzen bei den in dieser Branche aktiven Unternehmen, die natürlich nicht von einem Zulieferer abhängig sein wollen. Deswegen unterstützt Microsoft nun auch AMD bei der Entwicklung von für KI optimierten GPUs.