Wie Nvidia das 'Betriebssystem Straße' werden will

Unser Podcast mit Sven Kramer & Sebastian Karger

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Die digitale Welt dreht sich schnell! Dieser Artikel wurde vor mehr als 180 Tage veröffentlicht. Während die grundlegenden Überlegungen weiterhin relevant sein können, entsprechen möglicherweise nicht mehr alle Details oder Daten dem heutigen Stand. Benötigen Sie tagesaktuelle Einschätzungen? Sprechen Sie uns gerne an!

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Update

Nvidia

Jensen Huang hat auf der CES in Las Vegas mal wieder die Lederjacke angezogen und die Zukunft diktiert. Gleich zwei Themen ließen aufhorchen: Zum einen „Alpamayo“ – ein Modell für autonomes Fahren, das Autos nicht nur steuern, sondern zum Denken und Schlussfolgern befähigen soll (Level 4 Autonomie, also das Level bei dem gilt: Füße hoch, Netflix an). Zum anderen die neue Chip-Generation „Rubin“. Und die ist fast noch spannender als das selbstfahrende Auto, denn sie verspricht, die Kosten für das Generieren von AI-Tokens um das Zehnfache zu senken.

Warum ist das wichtig?

  • Der "Android-Moment" für Autos: Nvidia macht Alpamayo Open Source. Das könnte sich strategisch als sinnvoll erweisen. Indem sie die Software verschenken, machen sie Entwickler weltweit abhängig von ihrer Architektur – und verkaufen am Ende massenweise Hardware.
  • Wirtschaftlichkeit vor Hype: Die Rubin-Chips adressieren das größte Problem aktueller KI-Strategien: Die Kosten. Eine 10-fache Reduktion der Token-Kosten und 4-mal weniger GPUs für das Training von Mixture-of-Experts-Modellen (MoE) bedeuten, dass KI-Business-Cases, die gestern noch Geldverbrennungsmaschinen waren, morgen profitabel sein könnten.

Unsere Einordnung

Jensen Huang baut weiter an seinem Monopol, aber er tut es clever. Die Open-Source-Strategie für Alpamayo könnte das "Betriebssystem der Straße" werden. Während Mercedes-Benz (als Partner der ersten Stunde) dieses Jahr erst mal "nur" Level 2 auf die US-Straßen bringt, verkauft Nvidia bereits den Traum von Level 4 an den Rest der Welt.

Und: Während alle über magische KI-Features reden, liefert Nvidia weiter die Schaufeln für den Goldrausch – und macht sie jetzt endlich so effizient, dass sich das Graben auch lohnt. Ob wir wirklich eine Milliarde autonome Autos brauchen, wie Huang prophezeit, sei mal dahingestellt. Aber dass die Autos, die wir haben, schlauer werden und die Rechenzentren effizienter, das unterschreiben wir sofort.

Für unsere Kunden geht es an dieser Stelle noch weiter.
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