Analysten zeigen, dass die Einnahmen von Nvidia im Rechenzentrum im dritten Quartal auf das Vierfache im Vergleich zu den vorherigen Werten gestiegen sind.

Nvidia hat einen bedeutenden Einfluss in der Chipindustrie ausgeübt, indem das Unternehmen im dritten Quartal dieses Jahres nahezu eine halbe Million H100- und A100-GPUs ausgeliefert hat. Diese bemerkenswerte Leistung führt zu beeindruckenden 14,5 Milliarden USD Umsatz aus Rechenzentren, was im Vergleich zum gleichen Quartal des letzten Jahres einem nahezu vierfachen Anstieg entspricht. Dieses Wachstum wird in einem aktuellen Marktbericht von Vlad Galabov und Manoj Sukumaran, führenden Analysten bei Omdia, einer Forschungsfirma, die sich auf Cloud- und Rechenzentrumsanalysen spezialisiert hat, detailliert beschrieben.

Der Großteil der GPU-Serverlieferungen im dritten Quartal war an hyperskalierte Cloud-Dienstleister gerichtet, wobei Meta als einer von Nvidias größten Kunden hervorsticht. Auch Microsoft orderte in bedeutendem Umfang H100-GPUs, wahrscheinlich zur Unterstützung seiner wachsenden Palette an KI-Produkten und Copilots. Weitere wichtige Kunden sind Google, Amazon, Oracle und Tencent, letzterer hat aufgrund strenger Exportbeschränkungen der Biden-Administration, die den Zugang zu H100-GPUs einschränken, mit Herausforderungen zu kämpfen. Die Analysten von Omdia prognostizieren, dass Nvidias GPU-Lieferungen bis Ende des vierten Quartals eine halbe Million überschreiten werden, angetrieben durch die anhaltend hohe Nachfrage nach leistungsstarker Hardware.

Allerdings haben viele Serverhersteller, darunter Dell, Lenovo und HPE, mit Verzögerungen bei der Erfüllung ihrer H100-Serverbestellungen zu kämpfen. Diese Rückschläge resultieren aus unzureichenden GPU-Zuteilungen von Nvidia, was geschätzte Wartezeiten von 36 bis 52 Wochen nach sich zieht.

Marktdynamik

Galabov und Sukumaran prognostizieren, dass der Servermarkt bis 2027 unglaubliche 195,6 Milliarden USD erreichen wird, was mehr als eine Verdopplung im Vergleich zu vor einem Jahrzehnt darstellt. Dieses Wachstum wird durch die zunehmende Abhängigkeit von Server-Prozessoren und Co-Prozessoren gefördert, da Unternehmen in Richtung hyper heterogenen Computing übergehen – Serverkonfigurationen, die für spezifische Anwendungen optimiert sind und mehrere Co-Prozessoren nutzen.

Für Trainings- und Inferenzaufgaben im Bereich KI gehören die führenden Serverkonfigurationen zum Nvidia DGX-Server, ausgestattet mit acht H100/A100-GPUs, sowie die von Amazon angepassten Server für KI-Inferenz, die 16 speziell entwickelte Co-Prozessoren namens Inferentia 2 verwenden. Im Bereich der Video-Transcodierung haben sich Googles Server mit 20 Video-Codierungseinheiten (VCUs) und Metas Videoverarbeitungsserver mit 12 skalierbaren Video-Prozessoren als Marktführer etabliert.

Die Autoren bemerkten: „Wir erwarten, dass dieser Trend wachsen wird, da die Nachfrage nach bestimmten Anwendungen ein Niveau erreicht hat, das es finanziell vorteilhaft macht, optimierte, maßgeschneiderte Prozessoren zu entwickeln.“ Sie hoben hervor, dass während die Medien- und KI-Sektoren derzeit von hyper heterogenem Computing profitieren, auch andere Bereiche wie Datenbanken und Webdienste in naher Zukunft ähnliche Optimierungsstrategien übernehmen dürften.

Infrastrukturwachstum

Laut Omdias Erkenntnissen fördert der Anstieg dieser fortschrittlichen Server für KI-Anwendungen das Wachstum der physischen Rechenzentrumsinfrastruktur. Der Umsatz mit Rack-Stromverteilung stieg im ersten Halbjahr im Vergleich zum Vorjahr um 17%, leicht über dem von Omdia prognostizierten Wachstum von 14%. Zudem wird für 2023 ein 17%iger Anstieg des Umsatzes im Bereich thermisches Management für Rechenzentren erwartet, bedingt durch höhere Rack-Dichten, die innovative Flüssigkeitskühlungslösungen erfordern.

Da professionelle Dienstleistungen für generative KI expandieren und eine größere Unternehmensakzeptanz im Jahr 2024 und darüber hinaus fördern, deuteten die Autoren an, dass die Verfügbarkeit von Strom die hauptsächliche Einschränkung für die derzeitige Umsetzung von KI sein könnte. Sie betonten, dass ihre Prognose unbeeinflusst von Finanzierungsbeschränkungen bleibt und hoben einen interessanten Trend hervor: Unternehmen nutzen zunehmend gefragte GPUs als eine Form von Schuldensicherheiten.

Diese Entwicklung unterstreicht die entscheidende Rolle innovativer Hardware und optimierter Serverkonfigurationen in der fortwährenden Evolution von Rechenzentren, insbesondere da die Nachfrage nach KI-Fähigkeiten in verschiedenen Sektoren weiter steigt.