SAN FRANCISCO (AP) –
Das heißeste Ding in der Technologie ist ein unscheinbarer Siliziumsplitter, der eng mit den Chips verwandt ist, die die Grafik von Videospielen antreiben. Es handelt sich um einen Chip für künstliche Intelligenz, der speziell dafür entwickelt wurde, den Aufbau von KI-Systemen wie ChatGPT schneller und kostengünstiger zu machen.
Solche Chips stehen plötzlich im Mittelpunkt dessen, was einige Experten als KI-Revolution bezeichnen, die den Technologiesektor – und möglicherweise auch die Welt – umgestalten könnte. Die Aktien von Nvidia, dem führenden Entwickler von KI-Chips, stiegen letzten Donnerstag um fast 25 % Nachdem das Unternehmen einen enormen Umsatzsprung prognostiziert hatte, deuteten Analysten darauf hin, dass die Verkäufe seiner Produkte stark ansteigen würden. Das Unternehmen war kurzzeitig mehr als 1 Billion US-Dollar wert am Dienstag.
Was sind eigentlich KI-Chips?
Das ist keine leicht zu beantwortende Frage. „Es gibt wirklich keine völlig einheitliche Definition von KI-Chips“, sagte Hannah Dohmen, Forschungsanalystin am Center for Security and Emerging Technology.
Im Allgemeinen umfasst der Begriff jedoch Computerhardware, die auf die Bewältigung von KI-Arbeitslasten spezialisiert ist – beispielsweise durch „Trainieren“ von KI-Systemen zur Bewältigung schwieriger Probleme, die herkömmliche Computer zum Erliegen bringen können.
URSPRUNG VON VIDEOSPIELEN
Drei Unternehmer gründeten Nvidia 1993, um die Grenzen der Computergrafik zu erweitern. Innerhalb weniger Jahre hatte das Unternehmen einen neuen Chip namens Graphics Processing Unit (GPU) entwickelt, der sowohl die Entwicklung als auch das Spielen von Videospielen erheblich beschleunigte, indem er mehrere komplexe Grafikberechnungen gleichzeitig durchführte.
Diese Technik, offiziell als Parallelverarbeitung bekannt, würde sich als Schlüssel für die Entwicklung von Spielen und KI erweisen. Zwei Doktoranden der University of Toronto nutzten ein GPU-basiertes neuronales Netzwerk, um 2012 einen prestigeträchtigen KI-Wettbewerb namens ImageNet zu gewinnen, indem sie Fotobilder mit viel geringeren Fehlerraten als die Konkurrenz identifizierten.
Der Sieg weckte das Interesse an KI-bezogener Parallelverarbeitung, eröffnete Nvidia und seinen Konkurrenten eine neue Geschäftsmöglichkeit und stellte Forschern gleichzeitig leistungsstarke Werkzeuge zur Erkundung der Grenzen der KI-Entwicklung zur Verfügung.
MODERNE KI-CHIPS
Elf Jahre später ist Nvidia der dominierende Anbieter von Chips für den Aufbau und die Aktualisierung von KI-Systemen. Eines seiner neuesten Produkte, die H100-GPU, ist dabei 80 Milliarden Transistoren – etwa 13 Millionen mehr als bei Apple neuester High-End-Prozessor für seinen MacBook Pro Laptop. Es überrascht nicht, dass diese Technologie nicht billig ist. bei einem Online-Händler, die H100-Listen kosten 30.000 US-Dollar.
Nvidia stellt diese komplexen GPU-Chips nicht selbst her, eine Aufgabe, die enorme Investitionen in neue Fabriken erfordern würde. Stattdessen verlässt man sich auf asiatische Chip-Foundries wie Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. und Koreas Samsung Electronics.
Zu den größten Abnehmern von KI-Chips gehören Cloud-Computing-Dienste wie die von Amazon und Microsoft. Durch die Vermietung ihrer KI-Rechenleistung ermöglichen diese Dienste kleineren Unternehmen und Gruppen, die es sich nicht leisten könnten, ihre eigenen KI-Systeme von Grund auf aufzubauen, cloudbasierte Tools zu nutzen, um sie bei Aufgaben zu unterstützen, die von der Arzneimittelentwicklung bis zum Kundenmanagement reichen können .
ANDERE VERWENDUNGEN UND WETTBEWERB
Parallelverarbeitung hat außerhalb der KI viele Einsatzmöglichkeiten. Vor ein paar Jahren waren beispielsweise Nvidia-Grafikkarten Mangelware, weil Kryptowährungs-Miner, die Computerbänke aufgebaut hatten, um heikle mathematische Probleme für Bitcoin-Belohnungen zu lösen, die meisten davon aufgekauft hatten. Dieses Problem verschwand, als der Kryptowährungsmarkt Anfang 2022 zusammenbrach.
Analysten gehen davon aus, dass Nvidia unweigerlich einem härteren Wettbewerb ausgesetzt sein wird. Ein potenzieller Konkurrent ist Advanced Micro Devices, das auf dem Markt für Computergrafikchips bereits mit Nvidia konkurriert. AMD hat kürzlich Schritte unternommen, um sein eigenes Angebot an KI-Chips zu stärken.
Nvidia hat seinen Sitz in Santa Clara, Kalifornien. Mitbegründer Jensen Huang bleibt Präsident und CEO des Unternehmens.