Nvidia GPU-Zugang: Ein Wachsendes Geschäft zur Deckung der Steigenden Nachfrage

Die steigende Nachfrage nach Nvidia GPUs, die letzten Sommer die Aufmerksamkeit des Silicon Valley auf sich zog, hat sich zu einem lukrativen Geschäftsbereich in der KI-Industrie entwickelt.

Beispielsweise hat Lambda, ein GPU-Cloud-Anbieter, der Nvidia-Technologie nutzt, kürzlich eine neue Finanzierungsrunde in Höhe von 320 Millionen Dollar bei einer Bewertung von 1,5 Milliarden Dollar bekannt gegeben. Diese Mittel werden dazu beitragen, die KI-Cloud-Dienste auszubauen.

In verwandten Nachrichten hat Salesforce in Together AI investiert, das nun mit über 1 Milliarde Dollar bewertet wird, wie ein aktueller Bericht von The Information zeigt. Darüber hinaus erreichte der GPU-Cloud-Anbieter CoreWeave im Dezember 2023 eine beeindruckende Bewertung von 7 Milliarden Dollar nach einer Minderheitsbeteiligung in Höhe von 642 Millionen Dollar, die von Fidelity Management and Research Co. geleitet wurde.

Die Aktien von Nvidia haben sich verdreifacht, während KI-Startups um den Zugang zu GPUs kämpfen. Vor einem Jahr identifizierten Experten Nvidia als einen Schlüsselakteur, der über 80 % des Marktes für High-End-KI-Chips dominiert und von dem boomenden Markt für generative KI profitieren wird. Jüngst überstieg die Marktkapitalisierung von Nvidia die von Amazon und Alphabet.

Startups sind zunehmend verzweifelt auf der Suche nach den extrem teuren H100 GPUs von Nvidia, die für das Training großer Sprachmodelle (LLMs) entscheidend sind. Der Investor und ehemalige GitHub-CEO Nat Friedman gab bekannt, eine Plattform entwickelt zu haben, die Craigslist für GPU-Cluster ähnelt, und bot Einträge wie „32 H100s verfügbar vom 14.02.2024 bis 31.03.2024“ an.

Darüber hinaus berichtete Forbes, dass Friedman und sein Partner Daniel Gross ihren eigenen Supercomputer, den Andromeda-Cluster, entwickelt haben, der aus über 4.000 GPUs besteht. Diese Rechenressourcen stellen sie Unternehmen in ihrem Portfolio zu Preisen unter dem Marktwert zur Verfügung.

Friedman erklärte, dass er hauptsächlich als Chip-Broker für aufstrebende KI-Unternehmen tätig geworden sei und fügte hinzu: „Es gab Wochen, in denen ich die meiste Zeit damit verbracht habe, GPUs für Menschen zu finden. Die Frage, wobei ich den Gründern helfen kann, wurde zum zentralen Problem.“

Vor dem Hintergrund dieser GPU-Nachfrage schlug OpenAI-CEO Sam Altman ein transformierendes Projekt vor, das darauf abzielt, die Landschaft der KI-Chips neu zu definieren, und potenziell Billionen kosten könnte, beeinflusst von geopolitischen Faktoren.

Nicht alle stimmen jedoch mit diesem Ansatz überein. Databricks-CEO Ali Ghodsi erwartet beispielsweise einen erheblichen Rückgang der Preise für KI-Chips und eine Neuausrichtung von Angebot und Nachfrage innerhalb des nächsten Jahres. Er verglich die Situation mit früheren Bedenken bezüglich der Internet-Bandbreite und prognostizierte eine ähnliche Lösung für die GPU-Knappheit.

Die drängende Frage bleibt: Wird dieser Wandel rechtzeitig erfolgen, um die GPU-Hungersnot der KI-Startups zu lindern?