Trotz einer neuen Chip-Herausforderung durch Google und dem Verlust eines Milliarden-Dollar-tracbei einem seiner wichtigsten Zulieferer bleibt Nvidia die dominierende Kraft im Bereich der Hardware für künstliche Intelligenz. Neue Verträge in Großbritannien, China und im Automobilsektor untermauern diese Position.
Das Wall-Street-Forschungsunternehmen TD Cowen bekräftigte am Donnerstag seine Kaufempfehlung für Nvidia und wies die Bedenken zurück, die durch Googles Ankündigung neuer KI-Trainings- und Inferenzchips am Mittwoch aufgekommen waren.
Das Unternehmen erklärte, es sehe Nvidia weiterhin als „Marktführer in Bezug auf Leistung und Breite des Software-Ökosystems“
Die Unterstützung erfolgte zeitgleich mit der Ankündigung einer Reihe neuer Partnerschaften von Nvidia in verschiedenen Branchen am selben Tag.
Neue Abkommen erstrecken sich über Kontinente
In Großbritannien haben das Telekommunikationsunternehmen BT und der Cloud-Infrastrukturanbieter Nscale einen gemeinsamen Plan zum Bau von KI-Rechenzentren auf britischem Boden unter Verwendung der Full-Stack-Infrastruktur von Nvidia angekündigt.
Ziel ist es, Organisationen in die Lage zu versetzen, KI-Systeme sicher unddentzu betreiben, ohne auf fremdkontrollierte Infrastruktur angewiesen zu sein.
Im Rahmen dieses Plans an drei bestehenden BT-Standorten eine Rechenzentrumskapazität von bis zu 14 Megawatt für KI aufbauen
BT wird die notwendige Konnektivität bereitstellen, um den steigenden Rechenbedarf zu decken. Das Projekt erweitert die Geschäftsplattform von BT, um sowohl dem privaten als auch dem öffentlichen Sektor neue KI-Dienste anzubieten.
Anwendungsbeispiele sind die KI-gestützte Analyse sensibler Gesundheitsdaten sowie Anwendungen in den Bereichen Energie, Finanzen und Sicherheit.
Im Automobilbereich werden Nvidia und das chinesische Unternehmen Desay SV gemeinsam auf der Beijing Auto Show eine neue intelligente Fahrlösung vorstellen.
Das System basiert auf der DRIVE AGX Thor-Computing-Plattform von Nvidia und nutzt die NVLink-Verbindungstechnologie, die zwei AGX Thor-Chips miteinander verbindet.
Die kombinierte Konfiguration liefert eine maximale Rechenleistung von 4.000 FP4 TFLOPS und ist darauf ausgelegt, die technischen Herausforderungen beim Bau von autonomen Fahrzeugen der Stufen 3 und 4 zu bewältigen, also von Fahrzeugen, die unter bestimmten Bedingungen weitgehend oder vollständig selbstständig fahren können.
Das System basiert vollständig auf Edge-Computing, ist also nicht auf die Cloud angewiesen.
Laut den Unternehmen verbessert dieser Ansatz die Echtzeitleistung, die Datensicherheit und die allgemeine Zuverlässigkeit und eignet sich daher sowohl für Autobahn- als auch für Stadtfahrten.
Die Probleme in der Lieferkette nehmen zu
Während Nvidias Partnerschaften weiter wachsen , braut sich in der Lieferkette einiges zusammen. Die Aktien von Super Micro Computer fielen am Donnerstag um 10 %, nachdem Berichte aufgetaucht waren, wonach das Unternehmen einen Großauftrag von Oracle für Nvidias GB300 NVL72 Serverracks verloren trac .
Laut einem Bericht des Marktforschungsunternehmens Bluefin stornierte Oracle eine Bestellung über 300 bis 400 Racks und vernichtete damit einentracmit Super Micro im Wert von 1,1 bis 1,4 Milliarden Dollar.
Bluefin beruft sich auf Branchenquellen und teilte mit, dass die Stornierung vermutlich mit einer Klage gegen den Mitbegründer von Super Micro wegen des angeblichen Schmuggels von KI-Grafikprozessoren nach China zusammenhängt.
Bluefin berichtete außerdem, dasstron NeWeb vermutlich das Regalgeschäft übernommen habe, das Super Micro verloren hatte.
Gleichzeitig äußerten Quellen innerhalb der Lieferkette Bedenken hinsichtlich eines Anstiegs unverkaufter B200-GPU-Lagerbestände und bezeichneten die Mengen als „beträchtlich“
Die Akkumulation wird mit einer Nachfrageveränderung in Verbindung gebracht.
Die Käufer sind von der B200-Hardware auf die neueren GB200 NVL72-Racks umgestiegen, und dietracdafür wurden an Dell und Hewlett-Packard Enterprise vergeben, nicht an Super Micro.
Die Situation verdeutlicht, wie selbst die weltweit gefragtesten KI-Chips auf komplizierte Vertriebsprobleme stoßen können.
Da Nvidia verstärkt in die Bereiche souveräne Infrastruktur, selbstfahrende Technologie und Finanzdienstleistungen vordringt, wird es genauso wichtig, dass die Hardware in die richtigen Hände gelangt, wie sie selbst zu entwickeln.
Die Wall Street setzt also auf Nvidias Softwarestärke, übersieht dabei aber reale Schwachstellen in der Lieferkette.
Die Kaufempfehlung basiert auf der Annahme, dass sich diese Probleme von selbst lösen werden. Das ist jedoch nicht garantiert. Nicht verkaufte Chips undtracdeuten auf Anlaufschwierigkeiten hin.
Die eigentliche Bewährungsprobe besteht darin, ob Nvidia die eigenen Abläufe in den Griff bekommt, bevor die Konkurrenz einsteigt.
