Jensen Huang, CEO von NVIDIA, räumte ein, dass künstliche Intelligenz (KI) zwar das Wachstum des Unternehmens maßgeblich beschleunigt habe, NVIDIA aber auch ohne sie erfolgreich gewesen wäre. Trotzdem äußerte sich Huang positiv über den Aufstieg der KI.
NVIDIA-CEO gibt Einblicke in KI, Wettbewerb und Lieferkettenstrategien.
In einem kürzlich erschienenen Podcast mit Dwarkesh Patel erläuterte Jensen Huang NVIDIAs Bestreben, sich als weltweit führendes Unternehmen im Bereich KI zu etablieren. Das Gespräch berührte auch wichtige Themen wie den zunehmenden Wettbewerb mit anwendungsspezifischen integrierten Schaltungen (ASICs), die Rolle Chinas im KI-Bereich und NVIDIAs strategische Vorteile in der Lieferkette.
Künstliche Intelligenz (KI) hat sich für NVIDIA zu einem zentralen Umsatztreiber entwickelt und beispielloses Wachstum und Erfolg ermöglicht. Die Grafikprozessoren (GPUs) des Unternehmens und das gesamte CUDA-Ökosystem haben NVIDIAs Rolle vom traditionellen GPU-Hersteller zum umfassenden Ökosystemanbieter gewandelt. Dies umfasst fortschrittliche Chips, eine weitreichende Infrastruktur und beträchtliche Investitionen in Forschung und Entwicklung, die weiterhin hohe Erträge abwerfen.
Huang erklärte mit Blick auf das hypothetische Szenario einer Welt ohne KI, dass Accelerated Computing weiterhin NVIDIAs Hauptaugenmerk gewesen wäre. Das Konzept von Accelerated Computing besteht darin, die Leistungsfähigkeit von GPUs und CPUs zu vereinen, wodurch erhebliche Arbeitslasten ausgelagert werden können und phänomenale Geschwindigkeitssteigerungen von bis zu 200 Mal erzielt werden.
F: Meine letzte Frage: Angenommen, die Revolution des Deep Learning hätte nicht stattgefunden, was würde NVIDIA dann tun?
A – Beschleunigtes Rechnen. Genau das, was wir schon immer gemacht haben. Die Grundidee unseres Unternehmens ist, dass das Mooresche Gesetz … Allzweckrechner sind für vieles gut, aber für viele Berechnungen nicht optimal.
Wir haben also eine Architektur namens GPU (CUDA) mit einer CPU kombiniert, um die CPU-Auslastung zu beschleunigen. Dadurch können verschiedene Code- oder Algorithmen-Kernel auf die GPU ausgelagert werden. Das Ergebnis: Anwendungen werden um das 100- bis 200-Fache beschleunigt. Und wo kann man das einsetzen? Natürlich in Ingenieurwesen, Naturwissenschaften, Physik, Datenverarbeitung, Computergrafik und Bildgenerierung. Ich meine, in allen möglichen Bereichen. Selbst wenn es heute noch keine KI gibt, wird NVIDIA ein sehr, sehr großes Unternehmen sein.
Jensen Huang – CEO von NVIDIA
Huang ging auf die Bedenken hinsichtlich des Chipverkaufs nach China ein und verwies auf Chinas enorme Energiekapazitäten für den Aufbau von KI-Infrastruktur. Während die USA mit Energieengpässen zu kämpfen haben, verfügt China über nahezu unbegrenzte Ressourcen zur Energieerzeugung, wodurch Rechenzentren oft unter Volllast betrieben werden können.
Obwohl China keinen Zugang zu den neuesten EUV-Geräten (Extreme Ultraviolet) von ASML hat, die andernorts verfügbar sind, bietet die riesige Infrastruktur des Landes einen einzigartigen Vorteil. Huang betonte, dass die Rechenleistung durch den einfachen Einbau weiterer Chips problemlos gesteigert werden könne, was die enorme Dimension chinesischer Rechenzentren unterstreicht.
Die Rechenleistung in China ist enorm. Schließlich ist das Land der zweitgrößte Computermarkt der Welt. Wenn sie ihre Rechenkapazität bündeln wollen, steht ihnen mehr als genug zur Verfügung. Aber stimmt das wirklich? Manche Leute erstellen Schätzungen und sagen dann: „Da hinkt man im Vergleich hinterher.“
Nein, es ist ein direkter Stromkreis. Ich werde Ihnen gleich sagen, dass die Energiemenge, die sie besitzen, unglaublich ist, nicht wahr? KI ist doch ein Problem des Parallelrechnens, oder? Warum können sie nicht einfach vier- oder zehnmal so viele Chips zusammenbauen? Weil Energie kostenlos ist. Sie haben so viel Energie. Sie haben Rechenzentren, die völlig leer stehen, aber voll aufgeladen sind. Wissen Sie, sie haben Geisterstädte, sie haben Geister-Rechenzentren. Sie verfügen über enorme Infrastrukturkapazitäten.
Die Vorstellung, China könne keine KI-Chips herstellen, ist also völliger Unsinn. Zugegeben, wären die USA weiter fortgeschritten, wenn die ganze Welt über keinerlei Rechenleistung verfügte? Aber das ist schlichtweg ausgeschlossen. Dieses Szenario ist realitätsfern. Sie verfügen bereits über ausreichend Rechenleistung.
Jensen Huang – CEO von NVIDIA
Darüber hinaus bedauerte Huang, anfängliche Investitionsmöglichkeiten bei Organisationen wie OpenAI und Anthropic verpasst zu haben, und betonte, dass NVIDIAs erster Schritt in Richtung externer Investitionen das Unternehmen im heutigen Markt anders positioniert hätte. Stattdessen wurden diese bedeutenden Partnerschaften von großen Hyperscalern wie Microsoft, Google und Amazon abgeschlossen.
Jensen bedauert, dass Nvidia nicht in der Lage war zu investieren, als Anthropic und OpenAI zum ersten Mal Milliarden für ihre Skalierung benötigten. Daher wandten sich diese Labore stattdessen an Hyperscaler wie Microsoft, Google und Amazon und verpflichteten sich im Gegenzug zur Nutzung ihrer Rechenkapazitäten.„Ich werde das nicht wieder so machen…“ pic.twitter.com/1Fj7I156UA
– Dwarkesh Patel (@dwarkesh_sp) 15. April 2026
Abschließend würdigt Huang die Kompetenz der Unternehmen, die diese Chancen genutzt haben, und erkennt die entscheidende Rolle dieser ersten Investitionen für die Zukunft der KI an. Er versichert den Beteiligten, dass er künftige Chancen mit verbesserter Vorbereitung angehen wird.
Quellen & BilderÄhnliche Artikel:
Microsoft führt den Xbox-Modus für alle Windows 11-PCs ein und vereint damit Konsolen- und Desktop-Spielerlebnisse.
20:22
Samsung stellt die Produktion von LPDDR4-Speichern inmitten eines 50-fachen Gewinnanstiegs ein und prognostiziert zunehmende Speicherknappheit bis 2027.
19:08
Ultimativer Leitfaden zur Windrose-PC-Leistungsanalyse und -Optimierung für ein optimales PC-Erlebnis
18:19
Schreibe einen Kommentar