Nvidias (NVDA)-Chips seien eine Triebfeder des aktuellen Booms im Bereich künstliche Intelligenz gewesen – und der Chiphersteller wolle diesen nur noch schneller voranbringen, sagte CEO Jensen Huang.
Der CEO von Nvidia sagte, der KI-Chiphersteller baue neue Chips im Einjahreszyklus
Nvidias (NVDA)-Chips seien eine Triebfeder des aktuellen Booms im Bereich künstliche Intelligenz gewesen – und der Chiphersteller wolle diesen nur noch schneller voranbringen, sagte CEO Jensen Huang.
Bei einem Auftritt im Tech Unheard -Podcast, wurde Huang vom Moderator Rene Haas, dem Vorstandsvorsitzenden des britischen Halbleiterkonzerns Arm, gefragt (ARM), wenn das Tempo der KI-Innovation „schneller ist, als Sie es sich vorgestellt haben“.
Huang antwortete: „Nein“ und sagte, Nvidia $NVDA versuche, es „schneller zu machen“.
„Wir sind zu einem Ein-Jahres-Zyklus übergegangen“, sagte Huang über die Produktion neuer Chips des Unternehmens. „Und der Grund dafür ist, dass die Technologie die Möglichkeit hat, sich schnell zu entwickeln.“
Nvidia entwirft „sechs oder sieben neue Chips pro System“, sagte Huang, und nutzt dann „Co-Design, um das gesamte System neu zu erfinden“ und entwickelt weitere Technologien, mit dem Unternehmen die Leistung um das Zwei- bis Dreifache verbessern kann bei dem gleichen Energieverbrauch und den gleichen Kosten pro Jahr.
„Das ist eine weitere Möglichkeit, die Kosten für KI im Wesentlichen um das Zwei- bis Dreifache pro Jahr zu senken“, sagte Huang. „Das ist viel schneller als das Mooresche Gesetz.“
In den nächsten Jahren, so Huang, wolle Nvidia die Kosten für KI senken, während immer komplexere Modelle auf den Markt kommen. Diese Entwicklung sei bereits im Gange. Im September veröffentlichte OpenAI eine neue Reihe von „logischen“ KI-Modellen O1 genannt , die so entwickelt sind, „dafür entwickelt, mehr Zeit mit Nachdenken zu verbringen, bevor sie reagieren“, so wie der Mensch es eben.
In Zukunft werden KI-Dienste wie ChatGPT von OpenAI, das Huang nach eigener Aussage täglich nutzt, „iterativ über die Antwort nachdenken“ und könnten Hunderte oder Tausende von Schlussfolgerungen durchgehen, bevor sie eine Ausgabe produzieren.
Dieser Grad an komplexer Verarbeitung würde deutlich mehr Rechenleistung erfordern als aktuelle Modelle. Trotz der gestiegenen Anforderungen ist Huang davon überzeugt, dass sich der Kompromiss lohnt.
„Die Qualität der Antwort ist so viel besser“, sagte Huang. „Wir wollen die Kosten senken, damit wir diese neue Art von Schlussfolgerung mit denselben Kosten und derselben Reaktionsfähigkeit wie in der Vergangenheit bereitstellen können.“
Am Mittwoch kletterte die Nvidia-Aktie wieder auf ihr Rekordhoch von 135 USD aus dem Juni. Im Mittagshandel verloren die Aktien des Chipherstellers 0,27 %, eröffneten jedoch mit einem Plus von fast 1 % bei rund 134 USD je Aktie.
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