Immer wieder wird Nvidia als die neue Intel beschrieben. Doch je besser ich die vielen Aktivit\u00e4ten des Konzerns verstehe, desto mehr komme ich zu dem Schluss, dass ein Vergleich mit IBM viel besser passt. Intel hat die IBM-Technologie dezentralisiert, in die Wohnzimmer gebracht. Aber IBM war es, die durch die Kombination von leistungsf\u00e4higer Hardware und entsprechender Software neue Anwendungen erm\u00f6glichte.<\/p>\n\n\n\n
Nvidia hat eine komplett neue IT-Infrastruktur geschaffen. Das sequentielle Abarbeiten von Aufgaben, bei der ein herk\u00f6mmlicher Prozessor sich 95% der Zeit langweilt, wird durch die parallele Bearbeitung komplexer Aufgaben abgel\u00f6st. Effizienzsteigerungen in der IT-Entwicklung wie vor 50 Jahren sind die Folge. Letzte Woche stellte Huang den neuen Prozessor namens Blackwell vor, der weniger eine Graphikkarte als vielmehr eine IT-Plattform darstellt. Die Rechenleistung seines Vorg\u00e4ngers, der H100, wird verf\u00fcnffacht (je nach Anwendungsfall), der Energieverbrauch wird verringert. Die Kosten von 30-40T\u20ac seien geringer als die Kosten f\u00fcr allein die Verkabelung, die notwendig sei, die bisher leistungsst\u00e4rksten Chips f\u00fcr eine vergleichbare Leistung zu verkn\u00fcpfen.
Es gibt eine kritische Masse an Daten, die erforderlich ist, um eine KI zu trainieren, damit die Large Language Models (LLMs) sinnvolle Antworten geben k\u00f6nnen. M\u00f6chte man derzeit ein LLM trainieren und stellt die daf\u00fcr erforderlichen Daten zur Verf\u00fcgung, brauchen die heutigen Rechner ca. 6-9 Monate, um mit gen\u00fcgend Iterationen ein Lernniveau erreicht zu haben, das Chat-GPT 4 entspricht. Mit Blackwell kann diese Zeit auf 6-8 Wochen reduziert werden. Das spart nicht nur Zeit, sondern auch Stromkosten.<\/p>\n\n\n\n
Abschlie\u00dfend nennt Huang eine Reihe von Partnern, mit denen er gerne und gut zusammenarbeite. Allen voran wurde Michael Dell gleich zweimal genannt und einmal schwenkte sogar die Kamera auf ihn, denn er sa\u00df im Publikum. Dell hat sich voll auf die Ausstattung von Rechenzentren mit Nvidia-Technologie konzentriert. SAP verf\u00fcge \u00fcber den gr\u00f6\u00dften Datenschatz unserer Wirtschaft weltweit, da SAP-Software quasi der Standard bei Unternehmenssoftware sei. Mit Hilfe von SAP kann die KI dahingehend trainiert werden, komplexe Zusammenh\u00e4nge zu erkennen. SAP kann als Partner von Nvidia die entsprechende KI anbieten, mit der Unternehmen, also SAP-Kunden, bessere Analysen erstellen k\u00f6nnen. Ich sehe dies als Vorgeschmack daf\u00fcr, was uns die kommenden Monate erwartet: Die Welt wird sich ein wenig schneller drehen, Gewissheiten werden negiert, neue M\u00f6glichkeiten werden aufkommen und neue Gesch\u00e4ftsmodelle werden kreiert.<\/p>\n\n\n\n Ich h\u00f6re \u00fcbrigens, dass rund 50 KI-Unternehmen mit einer Marktkapitalisierung von jeweils mehreren hundert Mio. USD auf ihren B\u00f6rsengang warten. Insofern gibt es vielleicht ein paar Parallelen zur Internetblase 2000. Aber warten wir mal ab. Noch befinden wir uns dieser Analogie zufolge noch im Jahr 1998, haben also noch ein wenig Zeit, an einem m\u00f6glichen B\u00f6rsenhype zu partizipieren.<\/p>\n\n\n\n
Aber auch zwei deutsche Unternehmen wurden prominent vorgestellt: SAP und Siemens.\u00a0<\/strong><\/p>\n\n\n\n
F\u00fcr Siemens hat CEO Dr. Roland Busch einen Bericht mit typisch deutschem Akzent vertont und auf Genglich erkl\u00e4rt, wie ein digitaler Zwilling eines im Bau befindlichen Containerschiffs fr\u00fchzeitig auf Probleme hinweisen kann, die von den betroffenen Abteilungen fr\u00fchzeitig und gemeinschaftlich bearbeitet werden. Reibungsverluste zwischen verschiedenen Abteilungen, Zeitverluste und andere Ineffizienzen geh\u00f6ren damit der Vergangenheit an.
Bei der Pharmaforschung kann die KI helfen, die Funktion einzelner Proteine besser zu verstehen und ggfls. neue Proteine gezielt zu entwickeln. Dadurch kann die Forschungszeit deutlich verringert werden.
Bei der Chipentwicklung, auch dieses Beispiel lie\u00df sich Huang nicht nehmen, nutze man die KI intensiv, um eine Fertigungsanlage bereits w\u00e4hrend der Chip-Entwicklung zu konzipieren und als digitalen Zwilling (siehe Siemens) herzustellen. Die Bauzeit f\u00fcr eine neue Chipfabrik kann dadurch halbiert werden.
All dies gipfelte eigentlich in zwei Roboter, die Star Wars entsprungen zu sein schienen und pl\u00f6tzlich \u00fcber die B\u00fchne wackelten. Sie befolgten umgehend die W\u00fcnsche von Huang: Komm zu mir, geh mal dar\u00fcber, komm, lass und die B\u00fchne verlassen… Eingabemedien wie Tastatur und Maus w\u00fcrden schon bald der Vergangenheit angeh\u00f6ren, so Huang. Sie seien eine vor\u00fcbergehende Erscheinung der Evolution. Schon heute sind Schreibmaschinen nur noch in Antiquit\u00e4tengesch\u00e4ften verf\u00fcgbar. K\u00fcnftig werde man einfach mit der KI sprechen.<\/p>\n\n\n\nZuk\u00fcnftige Marktentwicklungen und Investmentchancen<\/h2>\n\n\n\n