Nvidia stellt die GPUs her, die zum Training der leistungsstärksten KI-Modelle von heute verwendet werden. Mit einer größeren Anzahl dieser Chips haben Sie einen Vorsprung vor Ihren Mitbewerbern. Eine unzureichende Versorgung hingegen lässt Sie zurückfallen.
Die SemiAnalysis-Analysten Dylan Patel und Daniel Nishball dokumentierten die Situation in einem Bericht vergangene Woche und teilten die Branche in zwei Gruppen ein: „GPU-arm“ und „GPU-reich“. Die arme Gruppe, die sich hauptsächlich aus Startups und Open-Source-Experten zusammensetzt, kämpft mit der begrenzten GPU-Verfügbarkeit. Von europäischen Startups und Jules-Verne-Supercomputern bis hin zu bekannten KI-Unternehmen wie Hugging Face, Databricks und Together – sie alle gehören zu dieser Gruppe.
Die finanzstärkere Gruppe umfasst unterdessen eine Reihe von Unternehmen, die über mehr als 20.000 Nvidia A100- und/oder H100-Chips verfügen: OpenAI, Google, Anthropic, Inflection, X (ehemals Twitter) und Meta. Einige dieser Unternehmen sowie mehrere chinesische Firmen haben bis Ende 2024 mehr als 100.000 GPUs bestellt.
Meta belegt laut SemiAnalysis weltweit den zweiten Platz nach Anzahl der verbauten H100-Chips, direkt hinter Google. Das Analystenhaus bezeichnet Google als „das reichste Computerunternehmen der Welt“ mit einer unschlagbaren Architektur. Google wird in Kürze ein KI-Modell namens Gemini vorstellen und trainiert bereits die nächste Version, was OpenAIs GPT in Bedrängnis bringt.
(Laut Insider)
Quelle



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