AMD und Intel schmieden Allianzen mit FAANG-Giganten, um Nvidias KI-Dominanz herauszufordern

In der schnelllebigen Welt der Technologieinvestitionen steht eine Frage im Vordergrund: Kann Nvidia sein unglaubliches Wachstum und seine hohen Margen aufrechterhalten? In den letzten zwei Quartalen hat Nvidia (NASDAQ: NVDA) eine bemerkenswerte Leistung gezeigt, doch bestehen weiterhin Zweifel an der Nachhaltigkeit. Wenn KI-Beschleuniger in den nächsten fünf Jahren weiterhin um 50 % pro Jahr wachsen, könnte Nvidias Aktie immer noch als Schnäppchen gelten. Wenn rivalisierende Kräfte jedoch beginnen, seine KI-Dominanz zu untergraben, könnte sein extrem hohes Kurs-Gewinn-Verhältnis (KGV) nicht gerechtfertigt sein.

Auf einer jüngsten Branchenkonferenz äußerte Lisa Su, CEO von Advanced Micro Devices (NASDAQ: AMD), einem wichtigen Konkurrenten von Nvidia, Skepsis gegenüber dem Konzept der „Gräben“ (Moats) in der sich schnell wandelnden Technologielandschaft. Sie erklärte: „Ich glaube nicht an Gräben, wenn sich der Markt so schnell bewegt wie dieser hier.“

Diese Haltung deutet darauf hin, dass Nvidias aktueller Vorsprung im dynamischen KI-Bereich möglicherweise nicht so sicher ist, wie es scheint, trotz seines mehrjährigen Vorsprungs in der Entwicklung von KI-Beschleuniger-Hardware und -Software. Doch was passiert jenseits bloßer Rhetorik? Wie planen Technologieriesen wie AMD, Intel und FAANG-Unternehmen (Facebook, Apple, Amazon, Netflix, Google), Nvidias Vorherrschaft herauszufordern?

Nvidias CUDA-Moat: Real oder wahrgenommen?

Viele Anleger glauben, dass Nvidias Dominanz in der KI nicht nur auf seine Hardware-Innovationen, sondern auch auf seinen CUDA-Software-Stack zurückzuführen ist. CUDA wurde entwickelt, um die Programmierung von Grafikchips für die parallele Verarbeitung regulärer Daten zu ermöglichen, was das Training und die Inferenz von KI ermöglicht.

Software-Moats können formidable sein, wie das Beispiel von Microsofts Office-Suite zeigt, die PowerPoint, Excel und Word umfasst. Sobald sie zum Standard für Geschäftsvorgänge wurde, wurde es für Wettbewerber schwierig, ein konkurrenzfähiges Produkt einzuführen. Dieses Phänomen ist als Netzwerkeffekt bekannt.

Nvidias CUDA könnte jedoch anfälliger für Störungen sein als Microsoft Office. Die prohibitiven Kosten von Nvidias GPUs, die derzeit für mehr als 30.000 US-Dollar pro Chip verkauft werden, schaffen einen starken Anreiz für große Cloud-Plattformen und KI-Kunden, nach wettbewerbsfähigen Alternativen zu suchen. Im Gegensatz dazu ist Microsoft Office für Unternehmen relativ erschwinglich.

Darüber hinaus tragen AMD und Intel sowie Technologieriesen wie Meta Platforms, Alphabet und Microsoft aktiv zu Open-Source-Alternativen bei. Diese massiven Unternehmen verfügen über erhebliche Entwicklerressourcen und sind gut positioniert, um lebensfähige Multichip-Plattform-Alternativen für das KI-Zeitalter zu schaffen.

Wir befinden uns noch in den frühen Phasen des KI-Booms, der erst vor einem Jahr mit der Einführung von OpenAIs ChatGPT ernsthaft begann. Wenn diese Wettbewerber schnell vorgehen, könnte sich eine robuste Open-Source-Wettbewerbsplattform entwickeln, bevor sich Nvidias Moat weiter verfestigt.

RocM und SYCL: Der Wettbewerb mit CUDA

Sowohl Intel als auch AMD haben ihre CUDA-Alternativen bei jüngsten Präsentationen zu KI- und Rechenzentrumschips vorgestellt. Sie betonen die Vorteile offener Plattformen, die es ermöglichen, ihre hauseigene Software auf verschiedene GPUs zu portieren und sie in bestehende Open-Source-KI-Software zu integrieren.

Bekannte Open-Source-Plattformen wie Pytorch (Meta), Tensorflow (Alphabet), Deepspeed (Microsoft) und Hugging Face (KI-Startup) sind hervorragende Beispiele für diesen Ansatz.

Was die Software-Stacks von AMD und Intel interessant macht, sind ihre Portabilitätsfunktionen. Diese Funktionen ermöglichen es Softwareentwicklern, in CUDA geschriebenen Programmcode mit minimalem Neuschreiben auf ihre Plattformen zu migrieren.

– Der Software-Stack von AMD, ROCm, ist „größtenteils offen“ und für Pytorch und Hugging Face optimiert. Wichtig ist, dass er eine Portierungsfunktion für Code von anderen GPUs enthält, wahrscheinlich einschließlich Nvidia und CUDA.

– Intel bewirbt eine Open-Source-KI-Programmierungsplattform namens SYCL, die von der Khronos Group entwickelt wurde. SYCL, eine höherstufige Open-Source-C++-Software, ermöglicht es Entwicklern, Code für jeden Beschleuniger zu schreiben.

– Intel hat außerdem SYCLomatic veröffentlicht, ein Tool, das das Portieren von über 90 % des CUDA-Codes auf SYCL erleichtert, wobei nur geringfügige Anpassungen erforderlich sind.

Wenn es keinen Moat gibt, ist es ein Hardwarekampf

Obwohl Nvidia einen erheblichen Vorsprung bei KI-Chips hat, hat AMD kürzlich sein MI300 vorgestellt, das eine „Chiplet“-Architektur mit erheblichen Fähigkeiten aufweist. Intels Gaudi-Reihe von KI-Beschleunigern hat ebenfalls an Fahrt gewonnen und zieht hochkarätige Generative-AI-Startups wie Stability AI an. Diese Wettbewerber werden zweifellos stark in den KI-Beschleunigermarkt investieren, angesichts seines raschen Wachstums.

Die Argumente für Nvidias Beibehaltung seiner Führungsposition im KI-Markt hängen von den Netzwerkeffekten von CUDA ab. Hardwareüberlegenheit kann flüchtig sein, wie Intel erlebte, als es seinen Vorsprung bei fortschrittlichen Chips vor etwa fünf Jahren verlor. Daher könnte der KI-Markt potenziell alle drei Unternehmen aufnehmen.

Anleger, insbesondere Nvidia-Aktionäre, müssen den KI-Softwarewettbewerb genau beobachten, da er darüber entscheiden könnte, ob das Unternehmen sein dominantes Wachstum und seine hohen Margen beibehält oder eher branchenübliche Margen im historischen Bereich von 20 % bis 30 % bei fortschrittlichen Prozessoren erfährt.

Während die Tech-Branke mit der sich schnell wandelnden KI-Landschaft kämpft, sieht sich Nvidia Herausforderungen von formidable Konkurrenten wie AMD und Intel gegenüber, die von FAANG-Riesen unterstützt werden. Während Nvidias CUDA-Software-Stack einen erheblichen Vorteil bot, ist er nicht vor Störungen gefeit.

Das Aufkommen von Open-Source-Alternativen wie ROCm und SYCL, gepaart mit Portabilitätsfunktionen, signalisiert eine konzertierte Anstrengung, Nvidias KI-Dominanz herauszufordern. Während Nvidias Hardwarevorsprung offensichtlich ist, könnte der Kampf um die KI-Vorherrschaft letztlich von der Anpassungsfähigkeit der Software und der Fähigkeit abhängen, Entwickler für sich zu gewinnen.

In diesem schnelllebigen Umfeld, in dem sich die Technologie Minute für Minute entwickelt, werden Nvidia, AMD und Intel weiterhin um einen Anteil am wachsenden KI-Markt konkurrieren. Anleger müssen wachsam bleiben, da das Ergebnis dieses Wettbewerbs einen tiefgreifenden Einfluss auf die Zukunft der KI-Technologie und der treibenden Unternehmen haben wird.