Wenn du nicht in einer kuscheligen, tiefen Höhle lebst, hast du bestimmt schon von ChatGPT gehört. Das KI-basierte Textprogramm, das von der gemeinnützigen Organisation OpenAI entwickelt wurde, hat im Internet weite Verbreitung gefunden und ist ein Vorbote einer explosionsartigen Entwicklung von KI und ihrer Nutzung im Mainstream.
Um die riesigen Datenbanken mit den von der KI analysierten Daten zu erstellen und zu pflegen, die ChatGPT benötigt, haben die Macher des Tools anscheinend 10.000 Nvidia-Grafikprozessoren eingesetzt, um die KI so zu trainieren, dass sie interessante und skurrile Antworten liefert.
Angesichts der zunehmenden Beliebtheit von KI sind Tech-Giganten wie Microsoft und Google bestrebt, sie in ihre eigenen Dienste zu integrieren. Forbes hat eine Schätzung darüber angestellt, wie viel es kosten würde, KI in jede einzelne Google-Suche zu integrieren, und schätzt, dass die 4.102.568 benötigten Nvidia A100-GPUs den Tech-Giganten satte 100 Milliarden Dollar kosten würden - natürlich an Nvidia gezahlt, was eine wirklich schwer zu fassende Zahl ist, auch wenn es sich nur um eine Schätzung von Forbes handelt.
Die Gamer unter uns werden das wahrscheinlich lesen und ein bisschen schwitzen, denn es sind schlechte Nachrichten für alle, die in nächster Zeit Grafikkarten kaufen wollen. Es könnte zu einer Grafikkartenknappheit kommen, wie sie kürzlich durch die hohe Nachfrage nach Krypto-Mining ausgelöst wurde, denn die Unternehmen werden viele Grafikprozessoren benötigen, um KI-Kerne zu trainieren, damit sie das Beste aus diesem neu entdeckten Wahnsinn machen können.
Analyse: Hello darkness, my old friend
... am 22. launcht etwas Großes und du kannst live dabei sein!
Die Angst vor einer Verknappung wird sich wahrscheinlich nur auf die Kartenverkäufe von Nvidia auswirken, da sie im Moment die fortschrittlichsten KI-Kerne auf dem Markt haben - aber das könnte sich ändern. Sollten andere Unternehmen wie AMD und Intel die hohe Nachfrage und die potenziellen Gewinne erkennen, werden sie vielleicht stärker darauf drängen, mit Nvidia in der KI-Arena gleichzuziehen.
Wenn sich Nvidia hingegen mehr auf den KI-Bereich konzentriert - und das will Team Green auf jeden Fall -, könnte dies AMD die Möglichkeit geben, den Gaming-Bereich für die Verbraucher zu besetzen. Ein Mangel an Nvidia-GPUs für Gamer könnte die Leute zu AMD-Grafikkarten drängen.
Sollte die Nachfrage nach GPUs in Zukunft unglaublich hoch sein, wird die Verfügbarkeit dieser GPUs für den durchschnittlichen Gamer stark leiden. Wir wissen nicht, wie hoch die Nachfrage sein wird und wie viele GPUs für das Training der KI-Modelle benötigt werden.
Wie bereits erwähnt, hatten wir vor nicht allzu langer Zeit bereits mit einer massiven GPU-Knappheit zu kämpfen, die durch Miner und Scalper im Bereich der Kryptowährungen verursacht wurde. Krypto-Miner kauften so viele GPUs auf, wie sie konnten, um Währungen wie Ethereum zu schürfen, und alles, was nicht zum Schürfen verwendet wurde, wurde von Scalpern gekauft, die die Preise massiv in die Höhe trieben.
Die Verknappung hat sich erst im letzten Jahr mit dem "Krypto-Crash" und der Ethereum-Fusion abgeschwächt und wir sehen immer noch, dass Nvidia-Grafikkarten für weit über dem UVP verkauft werden. Wenn Nvidia sich verpflichtet, mehr Grafikprozessoren für KI-Trainingszwecke zu produzieren, werden die Preise für die besten Grafikkarten wieder steigen.
