Moin,
Quelle Trader-Zeitung 27.01.25
Text: Dr. Philip Bußmann
DEEPSEEK: GEFAHR FÜR NVIDIA ODER TREIBER FÜR EINE NEUE HARDWARE-NACHFRAGE?
· Günstige KI, teure Infrastruktur:
Modelle wie DeepSeek-R1 senken zwar die Kosten für die Entwicklung und öffnen damit die Tür für viele neue Akteure, doch genau diese breitere Nutzung führt zu einer Explosion der Nachfrage nach teurer Hardware wie Nvidias GPUs sowie nach Cloud[1]Diensten und Rechenzentren, um die hohen Rechenanforderungen zu bewältigen. · Stargate-Projekt als Wachstumstreiber: Mit Investitionen von bis zu 500 Mrd. USD in KI-Infrastruktur könnte Nvidia in den kommenden Jahren Einnahmen in Milliardenhöhe generieren. Die Demokratisierung der KI durch Open-Source[1]Modelle wie das kostengünstige und zugleich leistungsstarke chinesische DeepSeek verändert die Technologiebranche grundlegend. Auf den ersten Blick scheint es ein Widerspruch zu sein: Wenn KI „billig“ wird, warum bleibt die Nachfrage nach teurer, hochentwickelter Hardware wie den GPUs von Nvidia so groß? Die Antwort liegt in der breiteren Nutzung der Technologie. Die Verfügbarkeit günstiger oder kostenloser KI-Modelle senkt die Einstiegshürden für Unternehmen und Start-ups weltweit. Das führt dazu, dass immer mehr Akteure KI einsetzen – und dadurch die Infrastruktur[1]kosten explodieren. Wie günstige KI zu teuren Betriebskosten führt • Breitere Nutzerbasis: Günstige und zugängliche KI-Modelle wie DeepSeek-R1 ermöglichen es kleineren Unternehmen, Forschungseinrichtungen und Start-ups, KI-Projekte umzusetzen, die zuvor nur Großkonzernen vorbehalten waren. Doch die[1]se breite Nutzung führt zu einer steigenden Anzahl an Anwendungen, die leistungsstarke Hardware und Infrastruktur erfordern. Der aktuelle Fokus der KI-Entwicklung liegt auf Unternehmensanwendungen und dem Ausbau einer breiteren Infrastruktur. In diesem Zusammenhang werden laut Wedbush in den nächsten drei Jahren massive Investitionen in Höhe von 2 Bio. USD erwartet, die den Fortschritt in diesem Bereich weiter vorantreiben werden. • Hohe Rechenanforderungen: Moderne KI-Model[1]le sind äußerst komplex. Selbst wenn sie günstig entwickelt werden, benötigen sie enorme Rechenressourcen, um Anfragen von Millionen Nutzern in Echtzeit zu verarbeiten. Jedes Modelltraining oder jede Interaktion („Inference“) erfordert spezialisierte GPUs wie Nvidias H100 oder die neueste Blackwell-Serie. Warum Nvidia der klare Gewinner ist Die steigende Nutzung von KI treibt die Nachfrage nach spezialisierter Hardware an, und Nvidia steht im Zentrum dieser Entwicklung: 1. Dominanz bei GPUs: Nvidias GPUs sind die erste Wahl für KI-Workloads, da sie sowohl beim Training als auch bei der Anwendung von Modellen die beste Leistung bieten. Modelle wie DeepSeek-R1, die auf Nvidias H800 trainiert wurden, zeigen, wie unverzichtbar Nvidia-Hardware ist. Experten vermuten zudem, dass es China gelungen ist, trotz der strengen Exportkontrollen Zugriff auf leistungsstärkere Nvidia-Chips zu erhalten. 2. Skaleneffekte: Mit der zunehmenden Verbreitung von KI steigen auch die Umsätze von Nvidia, da jedes zusätzliche KI-Projekt mehr GPUs und Netzwerkhardware benötigt. 3. Cloud-Abhängigkeit: Selbst wenn Unternehmen keine eigene Infrastruktur aufbauen, mieten sie Rechenleistung von Cloud-Anbietern – und diese nutzen Nvidia-Hardware in großem Umfang. Stargate: Ein weiterer Treiber für Nvidia Zusätzlich zu den steigenden Marktanforderungen profitiert Nvidia von Großprojekten wie dem kürzlich angekündigten „Stargate-Projekt“ der Trump-Regierung. Dieses massive Vierjahresvorhaben umfasst Investitionen von 500 Mrd. USD in den Ausbau der US-amerikanischen KI-Infrastruktur. Schätzungen gehen davon aus, dass zwischen 25 % und 50 % der Investitionen in fortschrittliche Chips fließen könnten, was für NVIDIA Einnahmen von über 100 Mrd. USD bedeuten würde. Fazit: Demokratisierung führt zu Marktexpansion Die breitere Nutzung von Open-Source-KI-Modellen wie DeepSeek-R1 hat einen zweischneidigen Effekt: Sie senkt zwar die Kosten für den Zugang zu KI, erhöht aber gleichzeitig die Gesamtkosten für die Infrastruktur. Nvidia ist der klare Gewinner dieses Trends. Mit einer ungebrochen hohen Nach[1]frage nach GPUs, einer marktführenden Stellung und einem überlegenen Technologie-Ökosystem bleibt Nvidia der unangefochtene König der KI-Industrie. Der Markt scheint das jedoch aktuell anders zu bewerten, da der unerwartete Erfolg Chinas Unsicherheiten hervorgerufen hat. Meiner Einschätzung nach sind diese Sorgen jedoch überzogen. Die breitere Nutzung von KI wird zwangsläufig die Nachfrage nach Nvidias Hardware und Software weiter antreiben. Solange der Markt von dieser Unsicherheit geprägt ist, sehe ich die momentane Situation als eine attraktive Gelegenheit, langfristig auf Nvidia zu setzen