NVIDIAs iPhone Moment - Der Graphikchip H100 - Seite 2

Ursächlich für die positive Überraschung war der Geschäftsbereich Rechenzentren. Graphikkarten, die in Rechenzentren eingesetzt werden, um komplexe Aufgaben zu erledigen: Künstliche Intelligenz (KI)! Allein in diesem Bereich wurden mit 4,284 Mrd. USD um 400 Mio. USD oder auch 10% mehr umgesetzt, als Analysten erwartet hatten. Dieser Geschäftsbereich macht derzeit 60% des Konzernumsatzes aus, ist also der größte Geschäftsbereich.

Die wirkliche Überraschung war allerdings die Prognose für das laufende Quartal: Der Umsatz mit Rechenzentren soll im Q2 auf 7 Mrd. USD steigen, +63% - nicht gegenüber dem VorJAHRESquartal, sondern gegenüber dem Vorquartal.

Chipproduzenten weltweit haben die kommende Chipnachfrage der Pandemie-Zeit zum Ausbau der Produktionskapazitäten genutzt. Durch Lieferkettenprobleme zog sich die Chipknappheit länger hin als die Pandemie und die Kunden platzierten "double-orders", bestellten vielfach doppelt so viele Chips, wie sie benötigten, um überhaupt etwas zu bekommen. Es folgte im Jahr 2022 Katerstimmung in der Chipindustrie, da die Lager der Kunden voll waren, die Lieferketten rund liefen, mehr Produktionskapazitäten vorhanden waren, die Bestellungen jedoch ausblieben.

Der Graphikchip H100

Nvidia-Gründer und CEO Jensen Huang griff in dieser Zeit zum Telefonhörer und bestellte die Produktion seiner H100-GPU. Der Graphikchip H100 ist die Basis für alle Chips, die in Rechenzentren für die künstliche Intelligenz eingesetzt werden. Nachdem die Fähigkeiten von ChatGPT weltweit für Überraschung sorgen, bestellen Alphabet, Amazon, Microsoft, Oracle, SAP, etc. diesen Chip auf Teufel komm raus. Was macht den Chip so besonders?

Die Entwicklung des H100 ist bereits seit sechs Jahren in der heißen Endphase. Jensen Huang hat damals die überraschende Entscheidung getroffen, aus dem Rennen der Miniaturisierung auszusteigen. Er erklärte damals Moore's Law für tot. Moore's Law besagt, dass die CPU, der Prozessor des Computers, seine Komplexität (=Leistung) binnen 12 oder 24 Monaten (je nach Quelle) verdoppelt.

Die Chipindustrie versteifte sich darauf, CPU-Chips immer kleiner zu machen und somit die Leistung von Hochleistungsrechnern auf iPhones und Smartwatches zu übertragen. Doch die Leistungssprünge wurden seit einigen Jahren kleiner, die Grenzen dieser Entwicklung kamen in Sicht.