Jensen Huang, CEO von NVIDIA, hat Bedenken hinsichtlich eines möglichen Abschwungs im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) ähnlich der berüchtigten Dotcom-Blase zerstreut. Huang betont, dass die aktuelle Nachfrage nach Rechenleistung robust sei und sich deutlich von den Faktoren unterscheide, die den rasanten Aufstieg und den darauffolgenden Zusammenbruch des Internetbooms kennzeichneten.
Der CEO von NVIDIA hebt die steigende Nachfrage nach Rechenleistung in der KI-Entwicklung hervor.
Die Parallelen zwischen KI-Fortschritten und der Dotcom-Ära beruhen größtenteils auf der Wahrnehmung von Aktienkursen und weniger auf den zugrundeliegenden technologischen Realitäten. Viele Beobachter verweisen auf den rasanten Anstieg des Aktienkurses von NVIDIA, der innerhalb kurzer Zeit dramatisch gestiegen ist. Trotz dieses Wachstums bestreitet Huang die Annahme einer Blase. In einem Interview, das in der Financial Times-Reihe „Die Köpfe der modernen KI“ veröffentlicht wurde, betont er den erheblichen Bedarf an Rechenleistung, der durch Fortschritte in der KI-Infrastruktur befeuert wird, und verweist insbesondere auf die verbesserte Nutzung von Glasfasernetzen („Dark Fibre“).
Frage : Befürchten Sie, dass wir die Situation nicht vollständig erfassen und dass es zu einem ähnlichen Fiasko wie bei der Dotcom-Blase kommen könnte? Falls ja, welche Missverständnisse bestehen hinsichtlich der Nachfrage nach KI im Vergleich zu jener Zeit?
Jensen Huang : Während der Dotcom-Blase blieb ein Großteil der verlegten Glasfaserleitungen ungenutzt; diese sogenannten „Dark Fibres“ wurden als „ungenutzte Glasfaserleitungen“ bezeichnet. Im krassen Gegensatz dazu werden heute nahezu alle GPU-Ressourcen aktiv genutzt.
Zur Einordnung: Der Begriff „Dark Fiber“ beschreibt die Situation Ende der 1990er-Jahre, als Telekommunikationsunternehmen ihre Internetinfrastruktur massiv ausbauten, in der Erwartung eines Nachfrageanstiegs, der letztendlich ausblieb. Dieser Überausbau führte zu keiner oder nur geringfügiger Rendite. Diese historische Lektion verdeutlicht den Unterschied zwischen künstlicher und tatsächlicher Nachfrage bei der technologischen Expansion.
Huang argumentiert, dass die breite Öffentlichkeit KI zwar oft mit bekannten Anwendungen wie ChatGPT oder Bildgenerierungstools gleichsetzt, die wahre Entwicklung der KI aber weit darüber hinausgeht. Er behauptet, KI habe ein Stadium erreicht, in dem sie „effektiv denken und sich durch Forschung selbst fundieren“ könne – eine Fähigkeit, die sich noch nicht flächendeckend durchgesetzt habe. Zudem nehmen sowohl die Anzahl der Anfragen von Unternehmen als auch der Umfang des Rechenbedarfs rasant zu, was darauf hindeutet, dass die aktuelle Nachfrage berechtigt und nicht künstlich aufgebläht ist.
Auch wenn wir uns davor hüten, Huangs Einschätzung der Rechenleistungsnachfrage im Vergleich zur Dotcom-Ära zu bewerten, ist unbestreitbar, dass künstliche Intelligenz ein erhebliches Wachstumspotenzial birgt und daher fortschrittliche Rechenkapazitäten erfordert. Diese Nachfrage könnte von großen Anbietern wie NVIDIA, AMD und Intel gedeckt werden. Herausforderungen wie der Energieverbrauch und die Fähigkeit von Cloud-Service-Anbietern wie Microsoft, diese fortschrittlichen KI-Chips effektiv zu integrieren, werden jedoch eine entscheidende Rolle für die Zukunft dieser Technologie spielen.
Ähnliche Artikel:
Intels Foundry-Umsatz liegt 2023 um das Tausendfache hinter dem von TSMC zurück, da der amerikanische Chiphersteller in 18A- und 14A-Technologien investiert, um zu überleben.
18:05
Intel erforscht innovative und kostengünstige Wärmeverteilerlösungen für große Advanced-Packaging-Chips.
15:12
AMDs Strix Halo Mini-PC: Die erschwingliche Alternative zu NVIDIAs 4.000 Dollar teurem DGX Spark Supercomputer
15:03
Schreibe einen Kommentar