Nvidia (NVDA.US) bringt ein neues KI-„Super-Ass“! Vera Rubin wurde bereits an OpenAI und andere Tech-Giganten ausgeliefert – der nächste Wettlauf um Rechenleistung beginnt
Nvidia gab bekannt, dass auf der neuesten Vera Rubin-Architektur basierende Rechensysteme bereits an mehrere große künstliche Intelligenz-Unternehmen ausgeliefert wurden und kurz vor dem praktischen Einsatz stehen.
Handelsblatt APP berichtet, dass Nvidia (NVDA.US) mitteilt, dass das auf der neuesten Vera Rubin-Architektur basierende Computersystem bereits an mehrere große Unternehmen im Bereich künstliche Intelligenz (AI) ausgeliefert wurde und bald in den praktischen Betrieb gehen soll. Das Unternehmen betont, dass sich die nächste Generation der Produkte planmäßig entwickelt und voraussichtlich seine führende Position auf dem Markt für AI-Chips weiter festigen wird.
Nvidia Vice President und General Manager Ian Buck erklärte auf einer Pressekonferenz im Hauptquartier des Unternehmens: „Wir sind jetzt vollständig in die Massenproduktionsphase eingetreten, alle wichtigen Kunden implementieren die entsprechenden Systeme.“
Der Fortschritt bei der Einführung der Vera Rubin-Produkte wird von Investoren und Analysten aufmerksam verfolgt, da zuvor Befürchtungen bestanden, es könnten Verzögerungen oder Schwierigkeiten bei der Produktion auftreten. Obwohl Nvidia-CEO Jensen Huang diese Bedenken bereits zurückgewiesen hat, bleibt der Markt angesichts beschleunigter Konkurrenten vorsichtig, ob Nvidia den technischen Vorsprung halten kann.
Daten zeigen, dass der Benchmark-Index für die Chipbranche in diesem Jahr um etwa 66% gestiegen ist, während die Nvidia-Aktie nur um etwa 9% zugelegt hat. Im Vergleich dazu haben die Aktien von Intel (INTC.US), Arm Holdings (ARM.US) und AMD (AMD.US) mehr als das Doppelte zugelegt.
Derzeit ist Nvidia weiterhin der führende Anbieter auf dem Markt für AI-Beschleuniger. AI-Beschleuniger werden hauptsächlich in Rechenzentren zum Betrieb künstlicher Intelligenz-Software eingesetzt. AMD und Broadcom (AVGO.US) versuchen jedoch aktiv, mehr Marktanteile zu gewinnen, und große Rechenzentrumskunden wie Amazon (AMZN.US) entwickeln eigene Chips, um ihre Abhängigkeit von Nvidia-Produkten zu verringern.
In diesem Umfeld ist Nvidia gezwungen, zu beweisen, dass neue Produkte termingerecht geliefert werden und leistungsstärker als die Konkurrenz sind. Das Unternehmen hält im Hauptquartier in Santa Clara, Kalifornien, mehrere Informationsveranstaltungen ab und betont, dass die neue Gerätegeneration nicht nur eine höhere Leistung bietet, sondern auch wesentlich einfacher zu installieren ist.
Nvidia berichtet, dass OpenAI, Entwickler von ChatGPT, plant, ab dem dritten Quartal das Vera Rubin-System „im großen Maßstab“ einzusetzen. CoreWeave (CRWV.US), Google Cloud (GOOGL.US, GOOG.US) von Alphabet, Azure von Microsoft (MSFT.US), Meta Platforms (META.US), Dell Technologies (DELL.US) und weitere Firmen nutzen ebenfalls bereits entsprechende Systeme.
Obwohl Investoren sich in diesem Jahr hinsichtlich Nvidias Aktienkurs zurückhaltend zeigen, erwartet der Markt einen weiteren Anstieg des Umsatzwachstums. Analysten gehen davon aus, dass Nvidias Umsatz im laufenden Geschäftsjahr um 82% auf 393,4 Milliarden US-Dollar gegenüber dem Vorjahr steigt, was einen Anstieg gegenüber dem vorhergehenden Tempo von etwa 65% bedeutet; im nächsten Fiskaljahr soll der Gesamtumsatz voraussichtlich die Marke von 500 Milliarden US-Dollar überschreiten.
Nvidia dürfte etwa ein Drittel des globalen Chip-Umsatzes beisteuern und dabei weiterhin hohe Gewinnmargen aufhalten. Der Markt geht davon aus, dass die Bruttomarge des Unternehmens im laufenden Geschäftsjahr rund 75% betragen wird.
Nvidia-Führungskräfte berichten, dass das Unternehmen eine Reihe neuer Technologien herausbringt, um durch Verbesserungen beim Hardware-Design, den Fertigungsprozessen und den Kühlsystemen die Produktleistung und Installationseffizienz zu steigern.
Bei früheren Generationen mussten die Rechentrays, die AI-Beschleuniger, zentrale Prozessoren und Netzwerkkomponenten enthalten, in der Regel von Hand montiert werden – einschließlich Anschluss zahlreicher Kabel. Dieser Vorgang war zeitaufwendig, besonders wenn Fabrikmitarbeiter sich mit neuen Designs vertraut machten, und die Fehlerquote war relativ hoch.
Die neue Systemgeneration verzichtet weitgehend auf interne Kabel und verbindet die Bauteile hauptsächlich über Leiterplatten oder speziell entwickelte Verbindungselemente. Nvidia erklärt, dass Aufgaben, die bisher mehrere Stunden manuell erledigt wurden, heute von Robotern in wenigen Minuten ausgeführt werden können – bei deutlich reduzierter Fehlerquote.
Diese Verbesserungen sind teilweise darauf zurückzuführen, dass wesentliche Bauteile vollständig mit Flüssigkühl-Technik ausgestattet sind. Das Flüssigkühlsystem reduziert den Bedarf an Lüftern und an Raum für Luftzirkulation und sorgt so für eine höhere Dichte der Komponenten im Rack.
Nvidia erklärt, dass der neue AI-Beschleuniger NVL72 auf ganzer Rack-Basis eine Token-Verarbeitungsleistung bietet, die zehnmal höher ist als beim Vorgänger. Token ist die grundlegende Maßeinheit für AI-Rechenaufgaben, die entsprechenden Leistungsdaten wurden von CoreWeave, Rechenzentrum-Betreiber, gemessen.
Nvidia hat außerdem selten einen direkten Leistungsvergleich zwischen den neuen Produkten und der Konkurrenz angestellt. Das Unternehmen behauptet, dass beim Ausführen von Python-Code der neue Vera-Prozessor bis zu 1,8-mal schneller ist als der Turin-Prozessor von AMD. OpenAI und Anthropic sind beide frühe Kunden dieses Produkts.
Darüber hinaus hat Nvidia in der Nähe seines Hauptsitzes im Silicon Valley mehrere Testanlagen eingerichtet, um die Entwicklung und Validierung der für AI-Rechenzentren benötigten Hardware, Software und unterstützenden Technologien zu beschleunigen. Kunden können Software und Dienste auf neuer Hardware testen, bevor die Geräte offiziell ausgeliefert werden.
In einem kleinen Testrechenzentrum in Sunnyvale, Kalifornien, demonstrierten Nvidia-Ingenieure einen Satz Vera Rubin-Server, die derzeit von OpenAI getestet werden. Nvidia signalisiert damit klar, dass die neue Generation der AI-Computing-Geräte bereit ist, die wichtigsten AI-Workloads weltweit zu übernehmen.
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