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     1235  0 Kommentare NVIDIA will der Stadt der Zukunft helfen, zu sehen

    NVIDIAs (WKN:918422) Datensegment ist das am schnellsten wachsende Segment und könnte in ein paar Jahren das größte Segment des Unternehmens sein, wenn die bisherige Wachstumsrate als Indikator herangezogen wird. Nach einem Wachstum von 145 % auf 830 US-Dollar oder 12 % des Gesamtumsatzes im letzten Wirtschaftsjahr verbuchte das Segment im ersten Quartal ein Wachstum von 186 %.

    Um die wachsende Nachfrage für Deep Learning-Anwendungen weiter zu nutzen, hat NVIDIA seine Deep Learning Plattform Metropolis veröffentlicht. Diese stellt künstliche Intelligenz (KI) für verschiedene städtische Dienstleistungen wie Parken, öffentliche Sicherheit und das Einhalten von Regeln zur Verfügung. Die Videoanalyse von Metropolis umfasst sowohl Geräte, die die Bilder aufzeichnen und in Echtzeit verarbeiten, als auch die Cloud, in die die Daten dann geladen werden.

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    NVIDIA bietet eine vollständige Lösung an

    Die vollständige Ende-zu-Ende oder Edge-to-Cloud-Lösung ist attraktiv, da sie in allen Phasen der Verarbeitungskette GPU-basiertes Deep Learning anbietet. Die reicht von mobilen („edge“) Geräten wie Kameras, Drohnen, Robotern bis zu den leistungsstarken Computern in den Datencentern.

    Im Gegensatz zu einer smarten Kamera, die mit einer CPU ausgestattet ist und grundlegende Informationen aus dem Video herausfiltert und das Meiste an die Cloud schickt, ist eine KI-Kamera von NVIDIA mit einer GPU ausgestattet, die es ermöglicht, die Informationen in Echtzeit vor Ort auszuwerten. Eine GPU-basierte KI-Kamera verringert das Datenvolumen. Wenn die Daten die Rechenzentren erreichen, enthalten sie bereits eine gewisse Portion KI. Das spart Zeit. Es löst auch das Problem der Übertragungslatenz, wenn man große Datenmengen auf einen anderen Computer übertragen will und mit einer schlechten Internetverbindung zu kämpfen hat.

    NVIDIA hat ein Produkt für jede Phase dieses Prozesses. Die Kameras mit NVIDIAs Jetson GPU filtern die Informationen im Video ohne menschliche Hilfe allein durch KI. Die Metadaten aus dem Video werden dann an einen Server gesendet, der mit NVIDIAs Tesla GPU läuft. Dort werden tiefere Analysen vorgenommen, die dann an einen NVIDIA DGX-1 Supercomputer in der Cloud gesendet werden. Dort finden dann hochspezialisierte Deep Learningprozesse statt.

    KI-Städte sind ein Chance von 2 Milliarden US-Dollar

    Der Vorteil durch das Angebot einer Komplettlösung hat NVIDIA bereits 50 Partner beschert. Darunter sind Marktführer bei Videoüberwachungsprodukten. Die Zahl der Kameras in den Städten soll bis 2020 auf über 1 Milliarde Stück steigen. Und diese Kameras erfassen eine unglaubliche Datenmenge. NVIDIA schätzt, dass der Markt für KI-Städte bis zum Wirtschaftsjahr 2021 bei über 2 Milliarden US-Dollar liegt. Dabei entfallen 1 Milliarde US-Dollar auf Server und 1 Milliarde auf Kameras uns Sensoren.

    Im Ergebnis soll eine größere Effizienz beim Stadtmanagement stehen. Dies kann auch für die Bürger gut sein. KI-Sensoren können dir zum Beispiel sagen, ob ein Parkplatz verfügbar ist, damit du kein Benzin verschwendest. Andere Anwendungen sind eine bessere Durchsetzung von Gesetzen, besseres Verkehrsmanagement, Erkennung von Fußgängern und eine Verkehrsanalyse für Geschäfte. KI-Städte könnten auch die Energieversorgung optimieren, um ein effizienteres Netz zu erhalten.

    Es scheint unendliche Möglichkeiten zu geben, wie NVIDIA die GPUs einsetzen kann, um die Probleme der Welt zu lösen.

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    The Motley Fool hält und empfiehlt Aktien von Nvidia.

    Dieser Artikel wurde von John Ballard auf Englisch verfasst und am 03.06.2017 auf Fool.com veröffentlicht. Er wurde übersetzt, damit unsere deutschen Leser an der Diskussion teilnehmen können.

    Dieser Artikel wurde ursprünglich auf fool.de veröffentlicht.



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Die Empfehlungen sind keine „offiziellen“ Empfehlungen der kostenpflichtigen Produkte der Aktienwelt360 GmbH, sondern stellen die Meinungen der Analysten zum betreffenden Zeitpunkt dar. Im Artikel benutzte Bewertungsmethodologie Die Bewertung, die der Anlageempfehlung für das jeweils analysierte Unternehmen zugrunde liegt, stützt sich auf allgemein anerkannte und weit verbreitete Methoden der fundamentalen Analyse, wie z. B. Discounted-Cash-Flow (DCF)-Modell, Terminal-Multiple-Bewertung, Peer-Gruppen-Vergleich, „Sum of the parts“-Modell oder ähnliche, häufige und weit verbreitete fundamentale Bewertungsmethoden. Das Ergebnis dieser fundamentalen Bewertung wird als Basis der Empfehlung benutzt, obwohl es auch abhängig von der Einschätzung des Analysten bezüglich möglicher Industrieveränderungen, Alternativen möglicher zukünftigen Entwicklungen, Ergebnissen der Unternehmensstrategie, Wettbewerbsdruck usw. angepasst wird. Die letztendliche Meinung des Analysten sollte nicht ausschließlich im Modell betrachtet werden, sondern eher als das wahrscheinlichste Ergebnis vieler möglicher zukünftiger Auswirkungen. Unabhängig von der verwendeten Bewertungsmethode besteht das Risiko, dass das Investitionsergebnis nicht erreicht wird, z. B. aufgrund unvorhergesehener Veränderungen der Nachfrage nach den Produkten des Unternehmens, Änderungen des Managements, der Technologie, der konjunkturellen Entwicklung, der Zinsentwicklung, der operativen und/oder Materialkosten, des Wettbewerbsdrucks, des Aufsichtsrechts, des Wechselkurses, der Besteuerung, usw. Bei Anlagen in ausländischen Märkten und Instrumenten gibt es weitere Risiken, etwa aufgrund von Wechselkursänderungen oder Änderungen der politischen und sozialen Bedingungen. Diese Ausarbeitung reflektiert die Meinung des jeweiligen Verfassers zum Zeitpunkt ihrer Erstellung. 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Marktschlagende: Es wird erwartet, dass die Gesamtperformance der Aktie in den nächsten drei bis fünf Jahren stärker als der jeweilige Vergleichsindex steigen wird. Profitabel: Es wird erwartet, dass die Gesamtperformance der Aktie in den nächsten drei bis fünf Jahren weniger als der jeweilige Vergleichsindex steigen wird, aber mehr als null. Negativ: Es wird erwartet, dass die Gesamtperformance der Aktie in den nächsten drei bis fünf Jahren fallen wird. Handelsregeln und Offenlegungen von Analysten und Dritten in Verbindung mit der Aktienwelt360 GmbH Wenn ein Analyst (Mitarbeiter sowie Freiberufler) von Aktienwelt360 über eine Aktie schreibt, von der er oder sie selbst eine Position besitzt oder davon anderweitig profitiert, dann wird dieser Umstand am Ende eines Artikels oder Berichts erwähnt. 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(Daytrading ist nicht zugelassen – als ob wir das überhaupt wollten!) - nicht im Zeitraum von zwei vollen Handelstagen vor und nachdem sie eine Aktie gekauft oder verkauft haben, über diese Aktie schreiben dürfen. - unsere Compliance-Abteilung informieren müssen, wenn sie eine Aktie kaufen oder verkaufen, egal ob sie darüber geschrieben haben oder nicht. Wir arbeiten auch mit freiberuflichen Autoren, die: - jede Aktie, die sie besitzen und über die sie bei Aktienwelt360 schreiben, mindestens zehn volle Handelstage halten müssen. - nicht im Zeitraum von zwei vollen Handelstagen vor und nachdem sie eine Aktie gekauft oder verkauft haben, über diese Aktie schreiben dürfen.
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    NVIDIA will der Stadt der Zukunft helfen, zu sehen NVIDIAs (WKN:918422) Datensegment ist das am schnellsten wachsende Segment und könnte in ein paar Jahren das größte Segment des Unternehmens sein, wenn die bisherige Wachstumsrate als Indikator herangezogen wird. Nach einem Wachstum von 145 % …

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