©Reuters. DATEIFOTO: Das Logo der Nvidia Corporation ist während der jährlichen Computex-Computerausstellung in Taipei, Taiwan, am 30. Mai 2017 zu sehen. REUTERS/Tyrone Siu/
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Von Stephen Nellis
(Reuters) – Jensen Huang, Chief Executive von Nvidia Corp, hat am Dienstag die Pläne des Unternehmens dargelegt, die leistungsstarken und teuren Supercomputer, die zur Entwicklung von KI-Technologien wie ChatGPT verwendet werden, nahezu jedem Unternehmen zur Miete zur Verfügung zu stellen.
Dieser Zugang wird zwar nicht billig sein – mit 37.000 US-Dollar pro Monat für acht der Flaggschiff-Chips A100 oder H100 von Nvidia (NASDAQ:) aneinandergereiht – könnte das Angebot einer breiteren Gruppe von Geschäftskunden einen KI-Boom beschleunigen, der die Nvidia-Aktien in die Höhe getrieben hat 77 % in diesem Jahr und ist damit etwa fünfmal wertvoller als der langjährige Rivale Intel Corp (NASDAQ:).
Das in Santa Clara, Kalifornien, ansässige Unternehmen dominiert bereits den Bereich der Chips für künstliche Intelligenz und hat Partnern wie z Microsoft Corp (NASDAQ:) bauen riesige Systeme für die Dienste des ChatGPT-Schöpfers OpenAI, um Fragen mit menschenähnlichem Text zu beantworten und Bilder aus Eingabeaufforderungen zu generieren.
Auf der jährlichen Softwareentwicklerkonferenz von Nvidia am Dienstag sagte Huang, das Unternehmen arbeite mit Partnern wie z Oracle Corp (NYSE:), um jedem, der sich mit einem Webbrowser anmelden kann, Zugang zu den DGX-Supercomputern von Nvidia mit bis zu 32.000 Chips von Nvidia zu bieten.
„Der iPhone-Moment der KI hat begonnen“, sagte Huang in der virtuellen Grundsatzrede und verwies darauf, wie Apple Inc (NASDAQ:) den Markt für Smartphones geöffnet hat.
Huang sagte, Nvidia arbeite auch mit Microsoft und Alphabet (NASDAQ:) Inc zusammen, um seine Supercomputer, die zur Entwicklung neuer KI-Produkte verwendet werden, als Dienstleistung anzubieten. Nvidia kündigte am Dienstag neue Chips und Software an, die entwickelt wurden, um Produkte wie Chatbots im täglichen Betrieb viel billiger zu machen, nachdem sie mit Supercomputern erstellt wurden.
Diese Produkte „sind der Konkurrenz um Jahre voraus“, sagte Hans Mosesmann, Halbleiteranalyst bei Rosenblatt Securities. „Nvidias Führungsrolle auf der Softwareseite der KI ist nicht nur monumental – sie beschleunigt sich.“
Nvidia arbeitet auch mit AT&T Inc (NYSE:) zusammen, um die Disposition von Lastwagen effizienter zu gestalten, arbeitet mit Quantencomputerforschern zusammen, um die Softwareentwicklung zu beschleunigen, und arbeitet mit dem Branchenriesen Taiwan Semiconductor Manufacturing Co zusammen, um die Chipentwicklung zu beschleunigen, fügte Huang hinzu.
Nvidias neuer Mietservice namens DGX Cloud könnte viel mehr Entwicklern die Möglichkeit geben, auf Zehntausende seiner Chips gleichzeitig zuzugreifen. Biotech-Firma Amgen Inc (NASDAQ:) und das Softwareunternehmen ServiceNow (NYSE:) Inc haben begonnen, den Dienst zu nutzen, sagte Nvidia.
Nvidia startete auch einen Dienst namens AI Foundations, um Unternehmen beim Trainieren ihrer maßgeschneiderten Modelle für künstliche Intelligenz zu unterstützen. Mehrere große Eigentümer von Bilddatenbanken planen, den Dienst zu nutzen, was rechtliche Fragen zum Urheberrecht von Bildern, die zur Generierung von KI-Inhalten verwendet werden, vermeiden würde.
Huang kündigte auch eine Technologie an, um das Design und die Herstellung von Halbleitern zu beschleunigen. Die Software verwendet die Chips von Nvidia, um einen Schritt zu beschleunigen, der zwischen dem softwarebasierten Design eines Chips und der physischen Herstellung der Lithografiemasken liegt, die zum Drucken dieses Designs auf ein Stück Silizium verwendet werden.
Diese Berechnungen könnten bei einem herkömmlichen Computerchip zwei Wochen dauern, aber Nvidia sagte am Dienstag, dass seine Chips und Software die Aufgabe über Nacht erledigen und den Stromverbrauch für die Aufgabe von 35 Megawatt auf 5 Megawatt reduzieren können.
Nvidia sagte, es arbeite mit ASML Holding (NASDAQ:), Synopsys (NASDAQ:) Inc und TSMC zusammen, um es auf den Markt zu bringen. TSMC werde im Juni damit beginnen, die Technologie für die Produktion vorzubereiten, sagte Huang.