Nvidia: "Kryptowährungen liefern keinen gesellschaftlichen Mehrwert" - Fokus soll lieber auf KI gelegt werden
Nvidias CTO Michael Kagan hat das Unternehmen klar gegen Kryptowährungen und pro KI positioniert. Demnach liefere Ersteres keinen gesellschaftlichen Mehrwert, während Technologien mit künstlicher Intelligenz das Leben erleichtern könnten. Lesen Sie daher im Folgenden mehr zu seiner Aussage und dem Absatz von Nvidias GPUs für KI-Berechnungen.
Nvidia hat, bevor der Leitzins angestiegen ist und die wirtschaftliche Situation aufgrund des Ukraine-Konflikts deutlich schlechter geworden ist, sehr viele Grafikkarten an Miner verkauft. Diese haben damit vor allem Ethereum, aber auch andere Kryptowährungen wie Raven geschürft. Nun hat sich der Chief Technology Officer (CTO) Michael Kagan klar positioniert und gesagt, dass Kryptowährungen "nicht Sinnvolles für die Gesellschaft" beitragen können. Stattdessen sollte die Rechenleistung lieber produktiven Zielen wie KI-Projekten zugeführt werden.
Deren Ergebnisse, wie der Chatbot ChatGPT, hätten wenigstens Sinn. Das mag vor dem Hintergrund, wie viel Geld Nvidia mit Minern verdient hat, eigenartig anmuten, doch das Unternehmen selbst hat keine positive Beziehung mit Kryptowährungen. Auch wenn es stark davon profitiert hat, dass die Miner die Geforce-Modelle mit schnellem GDDR6X-Speicher kaufen wollten, hat Nvidia ihnen Steine in den Weg gelegt und Grafikkarten wie die Geforce RTX 3060 mit einem Mining-Limiter belegt.
Auch die RTX 3070 und 3080 Ti gab es nur mit reduzierter Mining-Leistung, während LHR-Modelle auch für alle anderen Geforces außer der RTX 3090 und RTX 3090 Ti eingeführt wurden. Kagan selbst sieht diese Entscheidung als wichtig an, da ansonsten noch mehr Rechenleistung für Mining verschwendet worden wäre. Die erste Version von ChatGPT wurde auf einem Supercomputer mit ca. 10.000 Pixelbeschleunigern von Nvidia trainiert und habe einen Nutzen für die Gesellschaft, während Mining das nicht habe.
Kagan gründete vor seiner Tätigkeit bei Nvidia Mellanox, ein Unternehmen, das sehr stark von Trading profitiert hat und viele Broker und Banken mit Technik für Aktienhandel ausgestattet hat. Er stellt außerdem klar, dass ein Unternehmen wie Nvidia Prozesse wie Mining nicht unterstütze, nur weil die Nutzer die Grafikkarten dafür gekauft hätten.
Ihm scheint dabei der Einsatzzweck "künstliche Intelligenz" besser zuzusagen und in diesem Bereich verkauft Nvidia aktuell viele Grafikkarten. Microsoft hat nach eigener Aussage vor wenigen Wochen mehrere zehntausend A100-GPUs für OpenAI gekauft und Nvidia hat 20.000 H100-GPUs an Amazon verkauft, wo diese im Cloud-Service AWS eingesetzt werden sollen. Auch bei Oracle sollen mehr als 16.000 H100-Karten im Einsatz sein und Nvidia vermietet nun auch im Rahmen des DGX-Cloud-Service Cluster mit acht H100-Karten für ca. 37.000 US-Dollar pro Monat.
Quelle: The Guardian
Beide Hersteller sind in der Preisgestaltung nicht an den anderen gebunden.
Na du hast die Marktformen verstanden. Schau dir nochmal die Preisbildung auf Push und Pull Märkten an.
Target Pricing?
Angebotsmonopol?
Nachfragemonopol?
Preiselastizität?
AMD ist in der Preisgestaltung ungebunden?
Alles klar so einfach ist das.
AMD wird nicht gehindert sondern hat von der extremen marktschädigenden Preisgestaltung durch Nvidia profitiert.
Die 7900er Serie wurde für 1000$ entwickelt aber Nvidia hat den Markt völlig überzogen, also führt AMD die Produkte teurer ein. AMD bildet die Preise im Windschatten.
Nutzen für AMD
Pech für Käufer
Katastrophe von Nvidia da der PC Markt so nachhaltig geschädigt wird.
AMD bestimmt nicht die Preise sondern orientiert sich am Marktführer.
Wir sind im Bereich der GPU`s nicht mit CPU^s verwechseln.
Nur weil Nvidia eine 4080 für 1350€ anbietet, muss AMD eine Konkurrenzkarte nicht zum ähnlichen Preis anbieten. AMD bietet so an, wie die meinen das Maximum für sich selbst raus zu holen.
Prinzipiell sind die enorm leistungsfähigen Chips auch sehr flexibel einsetzbar, somit ist es recht egal welcher Aufgabe man sie aussetzt.
Vor allem zu Beginn der GPGPU Zeit wars spannend, als man noch kein Framework dafür hatte und jeder Code-Bastler mal einfach drauf los entwickelt hat. In der Zeit kamen viele Anwendungen und man dachte sich "oh cool, das geht auch auf einer GPU"