Noch ist Nvidia der „König der Chiphersteller“. Aber am Horizont erscheint nun ein Unternehmen, das sich durchaus zu einem ernsthaften Konkurrenten entwickeln könnte. Es ist Alphabet, Konzern mit gewaltigen Ressourcen und bereits bestehender Marktmacht.
Entwicklung eigener KI-Chips (TPUs)
Alphabet entwickelt seit Jahren eigene Tensor Processing Units (TPUs), die speziell für maschinelles Lernen und KI-Workloads optimiert sind. Diese Chips sind darauf ausgelegt, die Rechenleistung für bestimmte KI-Aufgaben (z.B. neuronale Netze) effizienter zu gestalten als Allzweck-GPUs von Nvidia.
Neuere TPU-Generationen wie die TPU v5p oder v5e zeigen beeindruckende Leistungen in Bezug auf TFLOPS (Tera Floating Point Operations Per Second) und Speicherbandbreite, die in bestimmten KI-Workloads, insbesondere bei speicherintensiven Aufgaben, mit Nvidias H100 oder H200 konkurrieren oder diese sogar übertreffen können.
Die TPUs von Alphabet sind oft deutlich günstiger pro Chip-Stunde als Nvidias GPUs, insbesondere für große und skalierbare Workloads. Dies ist ein entscheidender Vorteil für Unternehmen, die große KI-Modelle trainieren oder Inferenz in großem Umfang betreiben müssen.
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End-to-End-Lösung
Alphabet ist eines der wenigen Unternehmen, das nicht nur eigene KI-Chips entwickelt, sondern auch eine führende Cloud-Computing-Plattform (Google Cloud) und eine umfassende Software-Suite (TensorFlow, PyTorch/XLA) anbietet. Diese vertikale Integration ermöglicht es Alphabet, Hard- und Software optimal aufeinander abzustimmen und eine nahtlose Umgebung für KI-Entwickler bereitzustellen.
Obwohl Alphabet wahrscheinlich keinen riesigen Marktanteil von Nvidia im gesamten KI-Chip-Markt wegnehmen wird, können selbst kleine Marktanteilsgewinne, insbesondere im wachsenden Inferenz-Bereich und durch die Steigerung der Google Cloud-Nutzung, einen erheblichen Schub für Alphabet bedeuten und Nvidia unter Druck setzen. Die Konkurrenz im Bereich der spezialisierten KI-Hardware wird sich in den kommenden Jahren voraussichtlich intensivieren.
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