Nvidia-Chef weist Befürchtungen hinsichtlich Kostensenkung bei DeepSeek AI zurück

Nvidia-Chef Jensen Huang wies Bedenken zurück, dass kostengünstige KI-Modelle wie Deepseek die Nachfrage nach seinen KI-Chips einbrechen lassen könnten.

Er argumentierte, dass neue KI-Modelltypen, die komplexe Antworten generieren, nur den Bedarf an mehr Recheninfrastruktur verstärken würden.

Huang bezeichnete die Bedenken hinsichtlich der Auswirkungen des R1-Modells von Deepseek sogar als unbegründet und sagte: „Das Verständnis von R1 war völlig falsch. Der Rechenbedarf ist viel höher.“ 

Nvidia geht davon aus, dass seine Kunden ihre KI-Ausrüstung auch dann weiterhin kaufen werden, wenn die Wirtschaft in eine Rezession gerät

Der Markteintritt des chinesischen KI-Startups Deepseek löste bei KI-Chipherstellern Besorgnis aus, da es ein leistungsstarkes KI-Modell zu niedrigeren Preisen vorstellte. Einige vermuteten sogar, dass das neue Modell eine neue Ära mit weniger Chips und Servern einläuten könnte.

Allerdings haben Nvidias größte Kunden seitdem ihre Ausgabenpläne bekräftigt, was einige der Befürchtungen des Unternehmens zerstreut hat.

Auf der GTC-Konferenz des Unternehmens am Mittwoch in San Jose, Kalifornien, erklärte Jensen Huang sogar, dass neue KI-Modelle die Nachfrage nach Computerinfrastruktur erhöhen könnten, und wies damit Befürchtungen zurück, dass Deepseek das Geschäft mit KI-Chips beeinträchtigen könnte.

Er geht außerdem davon aus, dass die Unternehmen ihre KI-Produkte auch bei einem Rückgang der US-Wirtschaft weiterhin kaufen werden, da er davon ausgeht, dass selbst die vorgeschlagenen Zölle nur geringe Auswirkungen auf ihr Unternehmen haben werden.

Laut Bloomberg Intelligence investieren selbst die größten Rechenzentrumsbetreiber deutlich schneller als erwartet in KI-Rechenressourcen.

Darüber hinaus legten die Aktien von Nvidia im New Yorker Handel um knapp 2,5 % zu, obwohl sie zwischenzeitlich leicht um 14 % nachgaben.

Huang von Nvidia argumentiert, dass große Unternehmen in bessere Chips investieren müssen, anstatt billigere, leistungsschwächere zu entwickeln.

Nvidia drängt darauf, dass mehr Unternehmen in seine KI-Produkte investieren; es ist jedoch noch unklar, ob seine Kunden auch weiterhin hauptsächlich in KI-Infrastruktur investieren werden.

Einige Nvidia-Kunden haben bereits mit der Entwicklung eigener Komponenten begonnen – Chips, die die KI-Beschleuniger von Nvidia in Rechenzentren ersetzen könnten. Google arbeitet in Partnerschaft mit Broadcom an anwendungsspezifischen integrierten Schaltungen (ASICs). 

Huang behauptete jedoch, dass ASICs zwar für Rechenzentren konzipiert, dort aber nicht tatsächlich eingesetzt würden und daher keine große Konkurrenz für die eigenen Chips darstellten, und kommentierte: „Das ist eine andere Rechnung.“

Er fügte sogar hinzu, dass große Unternehmen bessere Chips entwickeln müssten, um höhere Umsätze zu erzielen, anstatt billigere Chips zu entwickeln, um Kosten zu senken.

Huang behauptete außerdem, dass sie mehr Blackwell-Chips als Hopper-basierte Chips verkauften, und argumentierte, dass die Ausgaben für KI-Infrastruktur immer noch steigen.