Mittelklassewagenpreise, Lieferengpässe und Hamsterkäufe GPU-Wahnsinn: Wieso jeder die Prozessoren will, doch fast keiner sie kriegt

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Die Entwicklungen auf dem Markt für Graphics Processing Units (GPUs) nehmen durch den KI-Boom ungeahnte Ausmaße an. Große Unternehmen kaufen den Markt leer, Lieferengpässe und horrende Preise sind die Folge. Wer die neueste Nvidia-GPU sein Eigen nennen will, darf gut und gerne 40.000 Euro auf den Tisch legen. Doch es besteht die Möglichkeit, dass neue Konkurrenz den Markt in Zukunft wieder belebt.

Durch den KI-Boom ist auch die Nachfrage nach den GPUs gestiegen, um nicht zu sagen explodiert. Der Börsenwert des Marktführers Nvidia schoss binnen weniger Jahre steil in die Höhe. Seit 2021 produziert das Unternehmen aus Santa Clara Prozessoren für den Einsatz im Rechenzentrum. In dieser Zeit ist der Börsenwert auf über 2,7 Billionen Dollar gestiegen. Damit liegt es hinter Microsoft und Apple auf Platz drei der wertvollsten Firmen der Welt und ist gleichzeitig mehr wert als der gesamte DAX. Diese Entwicklung spiegelt sich in den Preise der Prozessoren wieder.

Der neueste Chip „Blackwell B200“ soll laut CEO Jensen Huang zwischen 30.000 bis 40.000 Euro kosten. Für einen einzelnen Chip investiert man also genauso viel wie für einen gut ausgestatteten Mittelklassewagen. Vor allem für kleine Unternehmen bedeutete das eine große finanzielle Bürde, vorausgesetzt sie bekämen die Chips überhaupt.

Denn die großen Hyperscaler kaufen den Markt leer, um ihre Cluster weiter aufzustocken. Nach Angaben des Omdia-Analysten Vlad Galabov haben im vergangenen Jahr nur eine Handvoll Unternehmen die aktuellen Nvidia-Chips bekommen. Der Rest hat nicht einmal die Chance sie zu verbauen.

Hohe Margen könnten das Geschäft beleben

Durch den technischen Vorsprung, den Nvidia bisher gegenüber seiner Konkurrenz hatte, gleicht die Marktführerschaft, mit einem Anteil von 80 Prozent, einem Monopol. Und mit Bruttomargen von 76 Prozent im letzten Quartal des Geschäftsjahres 2023/2024 ist diese Position für den Hersteller mehr als lukrativ.

Doch genau diese hohen Margen, werden laut Experten dafür sorgen, dass neue Hersteller in den Markt einsteigen, um ein Stück vom GPU-Kuchen abzugreifen. Henrik Hasenkamp, CEO des Cloud-Anbieters Gridsclale, prophezeit einen belebteren Markt:

„Das wird meiner Einschätzung nach aber auch gleichzeitig Wettbewerber auf den Plan rufen, weil das ist halt hochinteressant, um in diesem hochmargige Geschäft andere Player zu etablieren.“

AMD auf gutem Weg

Die größte Konkurrenz für Nvidia war bislang AMD. Nach einem durchwachsenden Start ins letzte Jahr erholte sich das kalifornische Unternehmen wieder und machte etwas Boden auf Nvidia gut. Zwar ist der Marktanteil mit 19 Prozent weit weg von den Zahlen des Marktführers, dennoch konnte man ein Wachstum von 7 Prozent im Vergleich zum Vorjahr verbuchen.

Im DataCenter-Diaries-Podcast #35 '„Was für ein GPU-Wahnsinn!“ geht Ulrike Ostler, Chefredakteurin von DataCenter-Insider im Gespräch mit Henrik Hasenkamp, CEO des Cloud-Anbieters Gridscale, auf die aktuelle Situation auf dem GPU-Markt rund um Nvidia, Preisexplosionen, Lieferengpässe und Hypersclaler ein.

Die Podcast-Folge #35 von DataCenter Diaries findet sich auf Spotify, Apple Podcasts, Deezer, Amazon Musik und Google Podcasts.

Hasenkamp sieht dafür mehrere Gründe: „Es könnte durchaus sein, dass der Bezug für die anderen Chips etwas schwieriger ist als jetzt die vergleichbaren Chips von AMD. Aber eventuell auch dass sich AMD gerade auf der reinen Anwenderebene eigentlich ganz gut schlägt, auch auf der Preis-Performance-Ebene“.

Inferenz bietet neue Chance

Eine noch viel größere Chance für neue Wettbewerber, sieht Hasenkamp bei der Herstellung von Chips, die für spezifische Anwendungsbereiche im Rechenzentrum eingesetzt werden und im Inferencing. Prozessoren, die für KI-Inferenz entworfen werden, können etwa für deutliche Latenzreduzierung sorgen.

„Also wenn ich jetzt versuche, mich mit einem Computer zu unterhalten, dann hat er heute noch eine sehr hohe Latenz bis die Antwort kommt. Das sind zum Beispiel Anwendungsbereiche, in denen dann diese Spezialprozessoren Latenz reduzieren“, schätzt Hasenkamp die Lage ein.

So haben laut Einschätzung des Gridscale-Chefs andere Unternehmen auf dem Markt eine realistische Chance, sich im Inferencing gut zu positionieren, denn das sei ein Bereich, in dem die Nvidia-Chips zurzeit nicht die beste Performance böten und zu teuer seien.

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