"In 10 Jahren werden Computer eine Million Mal schneller sein". Der Chef von NVIDIA glaubt, dass es sich nicht lohnt, Billionen von Dollar in die Produktion von Chips für KI zu investieren.

Laut dem NVIDIA-CEO reicht es aus, die Technologie zu entwickeln.

Von Vlad Cherevko | 19.02.2024, 16:19
"In 10 Jahren werden Computer eine Million Mal schneller sein". Der Chef von NVIDIA glaubt, dass es sich nicht lohnt, Billionen von Dollar in die Produktion von Chips für KI zu investieren.

Bislang gilt NVIDIA als der größte KI-Boom: Nvidia überholt Amazon in Sachen Marktwert . NVIDIA-CEO Jensen Huang ist jedoch der Ansicht, dass 7 Billionen Dollar für KI nicht notwendig sind, und verweist auf die 1 Million Verbesserungen der KI-Leistung in den letzten zehn Jahren. Er kommentierte die Tatsache, dass der CEO von OpenAI, Sam Altman, Investitionen in Höhe von 5-7 Billionen Dollar für die Schaffung eines Netzwerks von Fabriken zur Herstellung von KI-Chips fordert. Huang ist der Meinung, dass eine solche Investition übertrieben wäre, da die gesamte globale Halbleiterindustrie mit etwa 1 Billion Dollar pro Jahr bewertet wird. Huang argumentiert, dass eine kontinuierliche Innovation der GPU-Architektur ausreicht, um die Leistung weiter zu verbessern.

"Wenn man einfach davon ausgeht, dass Computer niemals schneller werden, könnte man zu dem Schluss kommen, dass wir 14 verschiedene Planeten, drei verschiedene Galaxien und vier weitere Sonnen brauchen, um sie alle zu versorgen", sagte Jensen Huang auf dem World Government Summit.

Der NVIDIA-CEO gibt zu bedenken, dass die große Anzahl von Chipfabriken zu einem Überangebot an Chips selbst führen könnte und infolgedessen eine Wirtschaftskrise droht, die die ganze Welt betreffen würde.

Grafische Darstellung der Leistungsverbesserungen von NVIDIAs neuesten Grafikprozessoren

Wenn wir uns die Entwicklung der Chips von NVIDIA ansehen, können wir feststellen, dass die Leistungsergebnisse der letzten Jahre im Bereich der künstlichen Intelligenz und des Hochleistungsrechnens (HPC) beachtlich sind. So hatte der V100-GPU im Jahr 2018 eine Leistung von nur 125 TFLOPS, während der moderne H200 bereits fast 2000 TFLOPS (FP16) erreicht. Gleichzeitig ist es schwierig vorherzusagen, wie hoch die Nachfrage nach KI-Chips in den kommenden fünf bis zehn Jahren wirklich sein wird.

Quelle: Youtube