Nvidia, der führende Anbieter von Hochleistungschips für Künstliche Intelligenz (KI), hat auf seiner Jahreskonferenz GTC eine neue Generation von Prozessoren vorgestellt.
Trotz der ambitionierten Pläne und technologischen Fortschritte reagierten die Anleger verhalten:
Die Nvidia-Aktie fiel im Tagesverlauf um mehr als drei Prozent.
Der nach der Astronomin Vera Rubin benannte Chip soll die Kosten für den Betrieb von KI-Anwendungen drastisch senken.
Zusätzlich stellte Nvidia den „Blackwell Ultra“ vor, eine leistungsfähigere Variante des bisherigen Spitzenmodells „Blackwell“.
Dieses Modell soll noch in diesem Jahr verfügbar sein und über mehr Arbeitsspeicher verfügen, um den wachsenden Anforderungen der Branche gerecht zu werden.
Die Entwicklung in der KI-Branche bringt jedoch neue Herausforderungen mit sich.
Während Nvidias Chips bisher vor allem für das Training von KI-Modellen verwendet wurden, gewinnt die sogenannte Inferenz, also die Anwendung trainierter Modelle, zunehmend an Bedeutung.
Für diese Prozesse werden oft weniger leistungsstarke und damit günstigere Chips benötigt, was Konkurrenten wie AMD und spezialisierte KI-Chip-Hersteller auf den Plan ruft.
Zudem hat das chinesische Unternehmen DeepSeek gezeigt, dass leistungsfähige KI-Modelle auch mit weniger Rechenleistung trainiert werden können.
Dies hatte in der Vergangenheit bereits Kursverluste bei Nvidia ausgelöst.
Huang betonte jedoch, dass der eigentliche Bedarf an Rechenleistung künftig bei der Generierung von Antworten und nicht mehr nur beim Training liegen werde.
Laut Huang steht die KI-Entwicklung vor einer neuen Phase.
Künftig würden sogenannte KI-Agenten immer mehr Aufgaben eigenständig übernehmen.
Zudem könnten „große Weltmodelle“, die physikalische Gesetze simulieren, Fortschritte in Bereichen wie humanoiden Robotern ermöglichen.
Er rechnet mit einem hundertfachen Anstieg des Rechenbedarfs im Vergleich zu bisherigen Annahmen.
Besonders die Technologie des „Reasoning“, bei der KI-Systeme logisch denken und Entscheidungen in einer Art innerem Monolog fällen, soll die Nachfrage nach leistungsfähigen Chips weiter antreiben.
Analysten bewerteten die Ankündigungen unterschiedlich.
Während die Großbank Citi die Präsentation als solide, aber wenig überraschend einstufte, zeigte sich Dan Ives von Wedbush optimistischer.
Er sieht Nvidia als unverzichtbaren Technologielieferanten für das gesamte KI-Ökosystem.
Jay Goldberg von D2D erwartet hingegen eine zunehmende Konkurrenz, geht aber davon aus, dass der Markt für Inferenz-Chips noch größer wird als jener für Trainingschips.
Dies könnte langfristig die Marktanteile von Nvidia verringern, während die gesamte Branche weiter wächst.
Nvidia bleibt der wichtigste Akteur im Bereich der KI-Chips, doch das Unternehmen steht vor neuen Aufgaben.
Die Konkurrenz wächst, und die Zukunft der KI ist ungewiss.
Während Nvidia auf immer leistungsstärkere Chips setzt, zeigen neue Entwicklungen, dass auch alternative Ansätze erfolgreich sein können.
Anleger bleiben daher vorsichtig – trotz der ehrgeizigen Pläne von Jensen Huang.
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Trotz der ambitionierten Pläne und technologischen Fortschritte reagierten die Anleger verhalten:
Die Nvidia-Aktie fiel im Tagesverlauf um mehr als drei Prozent.
Neue Chipgeneration sind angekündigt
Konzernchef Jensen Huang präsentierte die nächste Chipgeneration „Vera Rubin“, die im Herbst 2026 auf den Markt kommen soll.Der nach der Astronomin Vera Rubin benannte Chip soll die Kosten für den Betrieb von KI-Anwendungen drastisch senken.
Zusätzlich stellte Nvidia den „Blackwell Ultra“ vor, eine leistungsfähigere Variante des bisherigen Spitzenmodells „Blackwell“.
Dieses Modell soll noch in diesem Jahr verfügbar sein und über mehr Arbeitsspeicher verfügen, um den wachsenden Anforderungen der Branche gerecht zu werden.
Die Entwicklung in der KI-Branche bringt jedoch neue Herausforderungen mit sich.
Während Nvidias Chips bisher vor allem für das Training von KI-Modellen verwendet wurden, gewinnt die sogenannte Inferenz, also die Anwendung trainierter Modelle, zunehmend an Bedeutung.
Für diese Prozesse werden oft weniger leistungsstarke und damit günstigere Chips benötigt, was Konkurrenten wie AMD und spezialisierte KI-Chip-Hersteller auf den Plan ruft.
Zudem hat das chinesische Unternehmen DeepSeek gezeigt, dass leistungsfähige KI-Modelle auch mit weniger Rechenleistung trainiert werden können.
Dies hatte in der Vergangenheit bereits Kursverluste bei Nvidia ausgelöst.
Huang betonte jedoch, dass der eigentliche Bedarf an Rechenleistung künftig bei der Generierung von Antworten und nicht mehr nur beim Training liegen werde.
Laut Huang steht die KI-Entwicklung vor einer neuen Phase.
Künftig würden sogenannte KI-Agenten immer mehr Aufgaben eigenständig übernehmen.
Zudem könnten „große Weltmodelle“, die physikalische Gesetze simulieren, Fortschritte in Bereichen wie humanoiden Robotern ermöglichen.
Er rechnet mit einem hundertfachen Anstieg des Rechenbedarfs im Vergleich zu bisherigen Annahmen.
Besonders die Technologie des „Reasoning“, bei der KI-Systeme logisch denken und Entscheidungen in einer Art innerem Monolog fällen, soll die Nachfrage nach leistungsfähigen Chips weiter antreiben.
Analysten bewerteten die Ankündigungen unterschiedlich.
Während die Großbank Citi die Präsentation als solide, aber wenig überraschend einstufte, zeigte sich Dan Ives von Wedbush optimistischer.
Er sieht Nvidia als unverzichtbaren Technologielieferanten für das gesamte KI-Ökosystem.
Jay Goldberg von D2D erwartet hingegen eine zunehmende Konkurrenz, geht aber davon aus, dass der Markt für Inferenz-Chips noch größer wird als jener für Trainingschips.
Dies könnte langfristig die Marktanteile von Nvidia verringern, während die gesamte Branche weiter wächst.
Nvidia bleibt der wichtigste Akteur im Bereich der KI-Chips, doch das Unternehmen steht vor neuen Aufgaben.
Die Konkurrenz wächst, und die Zukunft der KI ist ungewiss.
Während Nvidia auf immer leistungsstärkere Chips setzt, zeigen neue Entwicklungen, dass auch alternative Ansätze erfolgreich sein können.
Anleger bleiben daher vorsichtig – trotz der ehrgeizigen Pläne von Jensen Huang.