NVIDIA, ein Name, der für Spitzentechnologie und Innovation steht, wurde vor knapp drei Jahrzehnten im Jahr 1993 gegründet.
Von den bescheidenen Anfängen als Entwickler von Grafikchips für die Spieleindustrie hat sich NVIDIA zu einem weltweit führenden Unternehmen im Bereich KI und High-Performance-Computing entwickelt.
NVIDIA wurde 2019 "nur" mit rund $100 Milliarden bewertet. Jetzt ist es wert einige $2-BillionenDamit ist es nach Marktkapitalisierung das drittgrößte Unternehmen der Welt, hinter Microsoft und Apple und vor Saudi Aramco, Amazon, Google und Meta Platforms.
NVIDIA wurde von Jensen Huang, Chris Malachowsky und Curtis Priem gegründet, die gemeinsam die Vision hatten, die Computergrafik zu revolutionieren.
In den frühen 1990er Jahren erkannte das Trio das ungenutzte Potenzial spezialisierter Grafikprozessoren und machte sich daran, ein Unternehmen zu gründen, das die aufstrebende Spieleindustrie verändern sollte.
Einer der ersten Triumphe des Unternehmens kam durch einen glücklichen Zufall zustande.
1995 entwickelte Sega seine Spielkonsole der nächsten Generation, den Sega Saturn. Sega war auf der Suche nach einem 3D-Grafikchip für die Konsole und hatte sich zunächst mit dem NVIDIA-Konkurrenten 3Dfx Interactive zusammengetan.
Bei einem zufälligen Treffen zwischen einem NVIDIA-Ingenieur und einem Sega-Manager auf einer Konferenz demonstrierte NVIDIA jedoch den NV1-Chip des Unternehmens, der Sega beeindruckte. Sega beschloss, den NVIDIA-Chip im Saturn anstelle des 3Dfx-Chips zu verwenden.
Interessanterweise war der NV1-Chip, der im Sega Saturn verwendet wurde, kein kommerzieller Erfolg für NVIDIA auf dem PC-Markt. Das nachfolgende Produkt des Unternehmens, der RIVA 128 (NV3), war sein erster erfolgreicher PC-Grafikprozessor und legte den Grundstein für seine zukünftige Dominanz auf dem Grafikkartenmarkt.
Ein weiterer früher Durchbruch gelang 1999 mit dem GeForce 256der als erster Grafikprozessor der Welt vermarktet wurde.
Damit war der Grundstein für die Dominanz von NVIDIA in der Spieleindustrie gelegt, und die GeForce-Grafikprozessoren wurden schnell zu einem Begriff unter Spielefans.
Während NVIDIA in den frühen 2000er Jahren die Grenzen der Grafiktechnologie immer weiter verschob und immer leistungsfähigere Grafikprozessoren herausbrachte, die beeindruckende Spielerlebnisse ermöglichten, etablierte sich das Unternehmen durch seine Forschungs- und Entwicklungsarbeit als führendes Unternehmen im Bereich der Parallelverarbeitung.
Dies sollte später entscheidend für den zukünftigen Erfolg von NVIDIA in den Bereichen KI und High-Performance-Computing sein.
Jenseits von Spielen: der Aufstieg von GPGPU und CUDA
Während die Spieleindustrie den frühen Erfolg von NVIDIA begründete, erkannte die Unternehmensführung das Potenzial von Grafikprozessoren, das über das reine Grafik-Rendering hinausgeht.
Im Jahr 2006 führte NVIDIA die Compute Unified Device Architecture (CUDA) ein, ein Programmiermodell, das es Entwicklern ermöglichte, die parallele Verarbeitungsleistung von GPUs für allgemeine Berechnungen (GPGPU) zu nutzen.
CUDA vereinfachte die Programmierung von GPUs und ermöglichte es Entwicklern, Code in vertrauten Sprachen wie C und C++ zu schreiben. Dies eröffnete NVIDIA neue Möglichkeiten in der wissenschaftlichen Forschung, der Öl- und Gasexploration, bei Finanzsimulationen und in der medizinischen Bildgebung und eröffnete damit eine Vielzahl neuer Partnerschaften für NVIDIA.
Dies zeigte auch, dass NVIDIA im Bereich der kritischen High-Tech-Infrastrukturen von grundlegender Bedeutung sein würde und seinen Kundenkreis nicht nur auf Unternehmen, sondern auch auf Regierungen und öffentliche Einrichtungen ausdehnt.
Halbleiter: ein bekanntermaßen schwer zu erobernder Markt
Die Halbleiterindustrie ist bekanntlich sehr komplex und hart umkämpft, und nur eine Handvoll Unternehmen hat sich einen Namen gemacht.
Ein Hauptgrund für die begrenzte Zahl großer Halbleiterhersteller sind die extremen Kosten und die Komplexität des Herstellungsprozesses.
Für die Herstellung von Halbleitern sind hochmoderne Anlagen, so genannte Foundries, erforderlich, deren Bau und Instandhaltung Milliarden von Dollar kosten kann.
Diese Gießereien müssen in extrem sauberen Umgebungen arbeiten, um zu verhindern, dass auch nur die kleinsten Partikel den Herstellungsprozess stören.
Hinzu kommt, dass die für die Halbleiterherstellung verwendeten Anlagen, wie z. B. Lithografiemaschinen, hoch spezialisiert und teuer sind, wobei einige Maschinen über $100 Millionen kosten.
Dies schafft massive Eintrittsbarrieren für neue Marktteilnehmer, was dazu beigetragen hat, dass NVIDIA trotz der Konkurrenz von AMD, Intel und Qualcomm an der Spitze der Hackordnung steht.
Die KI-Revolution
Als die Nachfrage nach KI und maschinellem Lernen in den 2010er Jahren zunahm, war NVIDIA perfekt positioniert, um von diesem aufkommenden Trend zu profitieren.
Dank der Forschung und Entwicklung auf dem Gebiet der Parallelverarbeitung wurden die Grafikprozessoren des Unternehmens zur bevorzugten Hardware für das Training von tiefen neuronalen Netzen und die Ausführung von KI-Arbeitslasten.
NVIDIA hat das enorme Potenzial von KI erkannt und strategische Investitionen in diesem Bereich getätigt und arbeitet mit führenden Forschungseinrichtungen und Technologieunternehmen zusammen, um KI-Technologien voranzutreiben.
Die frühe Unterstützung von OpenAI zeigt, dass das Unternehmen in der Lage ist, innovative Branchen zu erschließen und Risiken einzugehen, um seinen Kundenstamm zu erweitern.
NVIDIA entwickelte auch spezialisierte Rechenmodule wie die DGX-Serie, die speziell für die Beschleunigung des Trainings großer Sprachmodelle (LLMs) und anderer KI-Architekturen entwickelt wurden. Diese leistungsstarken Systeme wurden schnell zur bevorzugten Hardware für KI-Forscher und -Entwickler weltweit.
Und das ist ein ganz wichtiger Punkt. Wenn es um High-End-KI-Hardware geht, gibt es NVIDIA und dann gibt es die anderen.
Das ist eine ungewöhnliche Konstellation, selbst für Big Tech. Google, Amazon, Meta, Apple und Microsoft sind gar nicht so verschieden, wenn man ihre Kerngeschäftsbereiche aufschlüsselt.
Es gibt nur wenige Akteure auf dem Halbleitermarkt, zum einen, weil er hart umkämpft ist, und zum anderen, weil NVIDIA ihn durch strategische Investitionen so stark gemacht hat.
Das geschlossene Ökosystem von NVIDIA gibt den Entwicklern auch Sicherheit, da NVIDIA so zuverlässig geworden ist. Dieses Unternehmen ist frei von den Kontroversen der Big Tech, den Führungsstreitigkeiten, regulatorischen Maßnahmen und der Abhängigkeit von weniger greifbaren digitalen Technologien wie Social Media.
NVIDIA hat dies verstanden und setzt Software und Hardware ein, um die Vorherrschaft im KI-Ökosystem zu stärken und eine Reihe von Software-Tools und Bibliotheken zu entwickeln, die die Markteinführungsstrategien für seine Kunden verbessern.
Die Rolle von NVIDIA bei generativer KI
Der Aufstieg der generativen KI hat NVIDIAs Position als KI-Powerhouse weiter gefestigt. Dies ist die Phase, in der NVIDIA sich wirklich als eines der einflussreichsten Unternehmen der Welt etabliert hat.
Bei der generativen KI werden Modelle auf der Grundlage umfangreicher Daten trainiert, um neue Inhalte auf der Grundlage erlernter Muster und Stile zu erstellen, z. B. Texte, Bilder und Musik.
In Anbetracht des immensen Potenzials führte NVIDIA AI Foundations ein, eine Cloud-basierte Plattform, die den Zugang zu modernsten generativen KI-Modellen demokratisiert.
AI Foundations ermöglicht es Unternehmen und Entwicklern, die Möglichkeiten der generativen KI zu nutzen, ohne dass umfangreiche interne Ressourcen oder Fachkenntnisse erforderlich sind.
NVIDIAs AI Foundations enthielten zunächst vortrainierte Modelle, wie NeMo für die Verarbeitung natürlicher Sprache und Picasso für die Bild- und Videoerzeugung.
Auch hier zeigt sich das Engagement von NVIDIA für den Aufbau eines Ökosystems und nicht für einzelne Produkte. Darin unterscheidet sich das Unternehmen von anderen Herstellern, insbesondere von Konkurrenten in der Halbleiterfertigung.
NVIDIA ist ein One-Stop-Shop für modernste KI-Entwicklung und bietet Hardware, Software und eine enge Zusammenarbeit mit Cloud-Ressourcen von Google, Microsoft, Amazon und anderen.
NVIDIAs GPUs
Inmitten des generativen KI-Booms hat NVIDIA sein KI-Chip-Portfolio erheblich erweitert und mehrere bahnbrechende Prozessoren vorgestellt, die die Grenzen der KI- und Computing-Technologien in verschiedenen Bereichen erweitern sollen.
Schauen wir uns diese Chips und ihre Beiträge genauer an:
- A100 und H100: Die H100 wurde schnell zu NVIDIAs Flaggschiff für KI-Anwendungen und taktet 6-mal schneller als sein Vorgänger, der A100.
- HGX H200 GPU: Auf der Grundlage der Hopper-Architektur wird die H200 stellt den HBM3e-Speicher vor, der fast die doppelte Kapazität und die 2,4-fache Bandbreite im Vergleich zu seinem Vorgänger A100 bietet. Er wurde entwickelt, um die Inferenzgeschwindigkeit auf Llama 2, einem LLM mit 70 Milliarden Parametern, im Vergleich zum H100 zu verdoppeln. Der H200 ist mit verschiedenen Rechenzentrumskonfigurationen kompatibel und wird voraussichtlich Anfang bis Mitte 2024 auf den Markt kommen.
- GH200 Grace Hopper Superchip: Der GH200 kombiniert die HGX H200 GPU mit einer Arm-basierten NVIDIA Grace CPU. Er ist für Supercomputing-Anwendungen gedacht, um komplexe KI- und HPC-Anwendungen zu bewältigen. Es wird erwartet, dass der GH200 in über 40 KI-Supercomputern weltweit eingesetzt wird, darunter auch in bedeutenden Projekten wie dem JUPITER-System in Deutschland, das bei seiner Installation im Jahr 2024 das leistungsstärkste KI-System der Welt sein soll.
- Blackwell GPU: Enthüllt am GTC 2024Die Blackwell GPU ist NVIDIAs Prozessor der nächsten Generation und Nachfolger der H100 und H200 GPUs. Der von NVIDIA als weltweit leistungsstärkster Chip angepriesene Blackwell wurde speziell für die Anforderungen der generativen KI entwickelt. Er bietet eine 30-fache Leistungssteigerung gegenüber dem H100 für LLM-Workloads bei 25-fach besserer Energieeffizienz.
Blackwell wird massiv sein, mit NVIDIAs Pressemitteilung die das Interesse einer Reihe von Big-Tech-Größen wie Satya Nadella von Microsoft, Sundar Pichai und Demis Hassabis von Google und DeepMind, Sam Altman von OpenAI und viele andere bekundeten.
NVIDIA überlistet die US-Regierung
Der Erfolg von NVIDIA erstreckt sich auch auf die agile Unternehmensstrategie, die Unternehmensführung und die Reaktion auf den Druck des Marktes. Dazu gehört auch, dass NVIDIA den Bemühungen der US-Regierung, die Exporte von High-End-Hardware nach China, einem seiner größten Kunden, einzuschränken, ausweichen konnte.
Im August 2022 verhängte das US-Handelsministerium Lizenzanforderungen für die Einfuhr bestimmter High-End-Grafikprozessoren, darunter die NVIDIA-Chips A100 und H100, nach China und Russland. Dies führte zu einem vorübergehenden Einbruch der Lagerbestände um fast 8%.
Die Beschränkungen sollten verhindern, dass diese Chips in militärischen Anwendungen wie Supercomputern und KI-Systemen eingesetzt werden.
Im Oktober 2022 verschärften die USA ihre Ausfuhrkontrollen weiter und führten ein umfassendes Regelwerk ein, das darauf abzielt, China von bestimmten Halbleiterchips abzuschneiden, die überall auf der Welt mit US-Ausrüstung hergestellt werden. Diese Regeln schränken auch die Ausfuhr von in den USA hergestellten Werkzeugen und Komponenten ein, die für die Chipherstellung unerlässlich sind.
Mit jeder Änderung dieser Vorschriften hat NVIDIA Wege gefunden, sie zu umgehen, indem es seine Chips so verändert hat, dass sie die Exportverbote gezielt umgehen.
So hat NVIDIA im November drei neue Produkte auf den Markt gebracht - HGX H20, L20 PCle und L2 PCle - die auf dem leistungsstarken H100-Chip von NVIDIA basieren, aber so konzipiert sind, dass sie den Exportbeschränkungen entsprechen.
Diese Chips sind weniger leistungsfähig als die zuvor eingeschränkten A100- und H800-Modelle, bieten aber dennoch eine effektive Leistung für KI-Aufgaben.
Als bemerkt von SemiAnalysis"Nvidia schafft mit diesen neuen Chips den Spagat zwischen Spitzenleistung und Leistungsdichte, um die neuen US-Vorschriften zu erfüllen."
Nach Angaben der South China Post werden schätzungsweise 20 bis 25% des Umsatzes von NVIDIA mit Rechenzentren von chinesischen Käufern generiert, und das trotz immer strengerer Exportverbote.
Robotertechnik mit Projekt GR00T und Jetson Thor
NVIDIA unterstützt innovative und aufstrebende Technologien durch seine Entwicklungsplattformen für Unternehmensrobotik.
Auf der GTC 2024-Konferenz kündigte das Unternehmen an Projekt GR00T und Jetson Thor. GR00T will die humanoide Robotik revolutionieren, indem es ein universelles Grundmodell bereitstellt, das es Robotern ermöglicht, von menschlichen Handlungen zu lernen und schnell Koordination, Geschicklichkeit und andere Fähigkeiten zu erlernen.
Heute ist der Startschuss für unser Projekt zur Lösung der verkörperten AGI in der physischen Welt. Ich freue mich sehr, das Projekt GR00T ankündigen zu können, unsere neue Initiative zur Schaffung eines universellen Grundmodells für das Lernen humanoider Roboter.
Das Modell GR00T wird einen Roboter in die Lage versetzen, multimodale... pic.twitter.com/EqN19Z3cXH
- Jim Fan (@DrJimFan) 18. März 2024
Der Jetson Thor, der zusammen mit dem Projekt GR00T vorgestellt wurde, ist eine neue Computerplattform, die für diese humanoiden Roboter entwickelt wurde. Sie ist mit einem Grafikprozessor der nächsten Generation ausgestattet, der auf der Blackwell-Architektur von NVIDIA basiert.
NVIDIA entwickelt auch aktiv seine Isaac Robotics Plattform die Entwicklung von hochentwickelten Robotern mit natürlichen asynchronen Bewegungen und Geschicklichkeit zu unterstützen.
NVIDIAs finanzielle Leistung und Marktdominanz
Der Erfolg von NVIDIA in den Bereichen Gaming, KI und High-Performance-Computing schlägt sich in einer bemerkenswerten finanziellen Leistung nieder. Im Jahr 2023 stieg der Umsatz des Unternehmens um 61% gegenüber dem Vorjahr.
Mit diesem Wachstum stieg die Marktkapitalisierung des Unternehmens die $1-Billionen-Marke überschritten Mitte 2023 und dauerte bis zum Erreichen der $2-Billionen-Marke, wHier steht es heute.
Das Segment Rechenzentren, das KI und High-Performance-Computing umfasst, machte $11,2 Milliarden oder 42% des Gesamtumsatzes aus, was die wachsende Bedeutung dieser Bereiche für das Geschäft von NVIDIA unterstreicht.
Beeindruckend ist, dass NVIDIAs Gaming-Segment weiterhin floriert und $9,3 Milliarden oder 35% des Gesamtumsatzes beisteuert. Dies zeigt, dass NVIDIA in der Lage ist, seine Führungsposition in der Gaming-Industrie zu behaupten und gleichzeitig in neue Märkte zu expandieren.
Der finanzielle Erfolg von NVIDIA erreichte im ersten Quartal des Geschäftsjahres 2024 neue Höhen: Der Umsatz stieg auf $13,5 Milliarden, eine beeindruckende Steigerung von 88% gegenüber dem Vorquartal. Das Segment der Rechenzentren war der Haupttreiber mit einem Rekordumsatz von mehr als $10 Milliarden.
Wird der Aufstieg von NVIDIA anhalten?
Die Tech-Branche erlebt insgesamt ein paar großartige Jahre, in denen Alphabet, Meta und Microsoft im Jahr 2023 beeindruckende Ergebnisse melden.
Alphabet, Amazon, NVIDIA, Apple, Meta und Microsoft dominieren den S&P 500-Index mit 9% des Umsatzes, 16% des Nettogewinns und etwa 25% der Marktkapitalisierung.
Die Einnahmen von NVIDIA beliefen sich im vergangenen Jahr auf etwa $60 Milliarden, ein Anstieg um 126% gegenüber dem Vorjahr. Die hohe Bewertung und der Aktienkurs des Unternehmens beruhen auf diesem Umsatz und dem prognostizierten weiteren Wachstum.
Zum Vergleich: Amazon hat einen geringeren Marktwert als NVIDIA, hat aber im vergangenen Jahr fast $575 Milliarden Umsatz gemacht.
Diese Diskrepanz zeigt den steilen Weg, den NVIDIA beschreiten muss, um ausreichend hohe Gewinne zu erzielen, um seine Bewertung von $2 Billionen zu rechtfertigen, insbesondere da der Wettbewerb auf dem KI-Chip-Markt zunimmt.
Trotzdem haben die Analysten ihre Kursziele für NVIDIA erhöht, wobei UBS-Analyst Timothy Arcuri kürzlich erhöht von 800 auf 1.100 zu erhöhen, da NVIDIA mit Blackwell das Potenzial hat, die Nachfrage von globalen Unternehmen und Regierungen zu bedienen.
Einige sind jedoch der Meinung, dass NVIDIAs Aktienchart Anzeichen einer Abschwächung aufweist. Für ein Unternehmen, das den Großteil seiner A100- und H100-Bestellungen noch nicht ausgeliefert hat, ist der Kurs in der Tat extrem hoch.
Die Zukunft von Big Tech und NVIDIAs Wachstum bleibt ungewiss. Während das Wachstumspotenzial immens ist, müssen sich die Unternehmen auch mit der Möglichkeit einer Abkühlung der KI-Liebe, technologischen Einschränkungen und regulatorischen Hürden auseinandersetzen.
Die Besucherzahlen von ChatGPT beispielsweise sind seit Mai 2023 zurückgegangen, und einige Investoren schrauben ihre Investitionen in KI-bezogene Unternehmen zurück. Es besteht die Sorge, dass die generative KI zu schnell auf dem Vormarsch ist und schnell einen Höhepunkt erreicht, der in naher Zukunft nur schwer zu übertreffen sein wird.
Außerdem ist brute Force Computing ist ressourcenintensiv, sowohl für NVIDIA als auch für seine Kunden. Bei globalen KI-Workloads benötigen die Chips eine konstante Leistung, die rivalisiert mit der Kapazität kleiner Nationen.
Und es geht nicht nur um Strom, sondern auch um Wasser, das täglich in Milliarden von Litern durch Rechenzentren gepumpt wird. Auch die natürlichen Ressourcen, die für den Bau von High-End-KI-Hardware benötigt werden, wie z. B. Seltenerdmetalle, sind nicht unbegrenzt vorhanden.
NVIDIA ist sich der Energieprobleme der Branche bewusst, weshalb die neuen Chips deutlich energieeffizienter sind.
Auf der GTC 2024 sagte Huang: "Das Accelerated Computing hat den Wendepunkt erreicht. Dem General-Purpose-Computing geht die Luft aus. Wir brauchen eine andere Art der Datenverarbeitung, damit wir weiterhin skalieren können, damit wir die Kosten für die Datenverarbeitung weiter senken können, damit wir weiterhin immer mehr Daten verbrauchen können und gleichzeitig nachhaltig sind."
Wenigstens ist Huang in diesen Fragen realistisch.
Sie können sicher sein, dass NVIDIA mehr Mittel in die Entwicklung von energieeffizientem KI-Wachstum investieren wird, um die Branche von den Fesseln des Brute-Force-Beschleunigungsverfahrens zu befreien.
Wenn das gelingt, dürfte der Aufstieg von NVIDIA keine Grenzen mehr kennen.
