Um große KI Modelle auszuführen, vor allem aber, um sie initial zu trainieren, braucht es leistungsfähige Chips. Nur wenige Firmen weltweit haben die nötigen Skills, solche Chips zu entwickeln und zu fertigen.
NVIDIA ist in diesem Markt seit einiger Zeit die klare Nummer 1. Aber weil solche Chips teuer und teilweise schwer zu bekommen sind, haben fast alle großen Tech Unternehmen zum Teil ihrer Strategie gemacht, eigene, auf KI-Anwendungen spezialisierte Chips, zu entwickeln.
Das Ziel ist, unabhängiger von NVIDIA zu werden und Kosten zu sparen.
Amazon und Google haben schon eigene Chips im Einsatz, Meta investiert viel und will in 2025 einen eigenen Chip nutzen und jetzt steigen wohl auch Microsoft und OpenAI in das Rennen mit ein:
Während die Überlegungen bei OpenAI allerdings wohl noch in einer frühen Phase sind, steht Microsoft nach neusten Informationen anscheinend schon kurz vor der Serienproduktion des Chips mit dem Codenamen “Athena”.
Microsoft arbeitet dabei wohl mit AMD zusammen, einem direkten Konkurrenten von NVIDIA.
Vor allem in Zeiten des Hypes, ist manchmal schwer zu erkennen, wo der größte Hebel für Wertschöpfung ist. Sah es z.B. kurzzeitig so aus, als würde OpenAI sowohl bei generativen Texten, als auch Bildern lange Zeit unbesiegbar sein, kamen schnell erfolgreiche Konkurrenten auf den Markt, und sogar Open Source Modelle, die zumindest den Anschluss nicht verlieren.
Es ist daher immer spannend, die Wertschöpfungskette entlangzugehen, und zu verstehen, wo Potential für Hebel oder Differenzierung besteht. Und da kommt man aktuell beim Thema Hardware nicht an NVIDIA vorbei.
Mit all dem Investment in Form von Geld und Talenten, das die großen Tech Firmen gerade investieren, sich hardwareseitig unabhängiger zu machen, wird das auf kurz oder lang wohl nicht so bleiben.
Aber Hardware is hard - es bleibt also abzuwarten, wie erfolgreich die Projekte am Ende wirklich sind.
[Story zu Microsoft’s Athena]
