Wie CoreWeave innerhalb weniger Monate zum Mittelpunkt der KI-Branche wurde

1. August 2023

Datensatz LAION

Das Cloud-Startup CoreWeave hat sich aus der relativen Unbekanntheit zu einer enormen Kraft im Bereich der GPU-Cloud entwickelt und ist bereit, inmitten der boomenden generativen KI-Branche Milliarden zu verdienen. 

Mitbegründer und Chief Strategy Officer Brannin McBee beschrieb die Entwicklung des Unternehmens in einem Interview mit VentureBeatdie ihre erstaunlichen Fortschritte seit März dieses Jahres hervorheben. 

CoreWeave wurde 2017 von einem Trio von Rohstoffhändlern gegründet, die ihr Hobby, das Mining von Kryptowährungen, in ein Unternehmen für das Mining von Ethereum umwandelten, und begann sein Leben in einem Rechenzentrum in New Jersey. 

Die Gründer nutzten GPUs für die Verifizierung von Blockchain-Transaktionen. Als sie das breitere Potenzial ihrer Anlagen erkannten, gingen sie 2019 dazu über, eine spezialisierte Cloud-Infrastruktur in sieben Einrichtungen aufzubauen, um groß angelegte GPU-Cluster anzubieten.

Laut McBee hat sich die Cloud-GPU-Expertise von CoreWeave jedoch erst im März dieses Jahres in den Kern der KI-Aktivitäten von Big Tech eingefügt. 

Der Mangel an Grafikprozessoren veranlasste viele KI-Unternehmen, sich an CoreWeave zu wenden, was dazu führte, dass das Unternehmen im April eine Serie-B-Finanzierungsrunde in Höhe von $221 Mio. erhielt, die im darauffolgenden Monat durch eine Investition in Höhe von $200 Mio. ergänzt wurde. 

Zu den Investoren gehörte auch Nvidia, einer der stärksten Unterstützer von CoreWeave. Laut McBee erwirtschaftete CoreWeave im vergangenen Jahr $30 Millionen Umsatz, wird in diesem Jahr voraussichtlich $500 Millionen erreichen und hat für das nächste Jahr bereits Verträge über fast $2 Milliarden abgeschlossen. 

Nvidia hat sich mit Inflection und CoreWeave zusammengetan, um einen Cluster aus 3.584 H100-Chips zu bauen, der KI-Trainingsrekorde gebrochen Ende Juni über alle Bretter hinweg. 

Inflection AI, das vor kurzem einen überwältigenden $1,3 Milliarden Finanzierungsrunde, beabsichtigt, den größten KI-Trainingsstack der Welt zu bauen, der aus sage und schreibe 22.000 Nvidia-GPUs besteht. 

Die strategische Entscheidung von Nvidia, CoreWeave zu beliefern, hat sicherlich den Wettbewerbsvorteil von CoreWeave gestärkt, zumal High-End-KI-Chips in dieser Größenordnung selten sind. 

McBee räumte diesen Vorteil ein und fügte hinzu: "Ich könnte mir vorstellen, dass uns das in unserem ständigen Bemühen, mehr GPUs von Nvidia zu bekommen, auf Kosten unserer Konkurrenten, sicherlich hilft."

Was ist CoreWeave, und was machen sie?

CoreWeave ist ein Tech-Startup, das sich auf Cloud-Computing-Lösungen spezialisiert hat, die GPUs zur Beschleunigung von Workloads nutzen. Das Unternehmen wurde 2017 gegründet und begann als Ethereum-Mining-Unternehmen, das GPUs zur Verifizierung von Blockchain-Transaktionen nutzte. 

Als der Wind in den Segeln der KI immer stärker wurde, erkannte CoreWeave schnell, dass sein GPU-Stack ideal für das Training von KI-Modellen war. 

Die GPU-fokussierten Cloud-Services von CoreWeave ermöglichen es KI-Unternehmen, komplexe KI-spezifische Workloads auszulagern. 

Dazu gehören die Verarbeitung riesiger Datensätze, die Durchführung komplexer Simulationen und das Training anspruchsvoller KI-Modelle. Das Unternehmen hat sich den Ruf erworben, auch in Zeiten von Lieferengpässen in der Branche Zugang zu GPUs zu bieten.

Mit Blick auf die Reise des Unternehmens und die zukünftigen Möglichkeiten sagte McBee: "In die Rechenzentren zu gehen, ist das Erstaunlichste... Es macht einfach Spaß, in einem Geschäft zu sein, in dem man tatsächlich in der Lage ist, dies zu tun und es zu skalieren und einige der coolsten Unternehmen auf dem Planeten im Moment zu versorgen."

Neben CoreWeave beflügelt der Boom der Branche auch Innovation bei kleineren Start-ups stehen Schlange, um von der steigenden Nachfrage nach KI-spezifischen Produkten, Hardware und Dienstleistungen zu profitieren.

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Sam Jeans

Sam ist ein Wissenschafts- und Technologiewissenschaftler, der in verschiedenen KI-Startups gearbeitet hat. Wenn er nicht gerade schreibt, liest er medizinische Fachzeitschriften oder kramt in Kisten mit Schallplatten.

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