Nvidia – Innovationsmotor oder Mega-Monopol?

00:00:00: Eine Unternehmensbewertung von fünf Billionen US-Dollar, ein Gründer mit Hundertsiebzig Milliarden Dollar auf dem Konto und Produkte ohne die die Techwelt nicht mehr leben kann.

00:00:10: Die Rede ist von Nvidia.

00:00:12: Ohne den wohl aktuell mächtigsten Techkonzernen der Welt geht auch in der Autoindustrie nichts mehr.

00:00:17: Doch sind die Abhängigkeiten und Lock-in Effekte nicht zu groß?

00:00:20: Das klären wir in der heutigen Folge von Was mich bewegt!

00:00:37: Janik, wir sprechen heute.

00:00:39: Ich habe es gerade gesagt über eines der mächtigsten Unternehmen in der Welt was wir in letzter Zeit so oft angesprochen haben dass wir uns überlegt haben Wir müssen uns das mal expliziter anschauen.

00:00:50: Es lohnt sich eigentlich mal die Geschichte von Nvidia anzugucken

00:00:55: Absolut also wenn man jetzt mal ein bisschen auf die vergangenen News und die vergangenen Berichte, die wir so hatten im Bereich Digitalisierung des Autos oder der Fabrik oder so anschauen.

00:01:05: Das eigentlich taucht überall dieser Name auf!

00:01:07: Und wir haben es oft schon auch diskutiert hier im Podcast das NVIDIA aus der Autoindustrie vor allem gar nicht mehr wegzudenken ist.

00:01:17: Ja, du hast es gerade gesagt und die konkrete Idee kam auch noch mal an der Stelle.

00:01:21: vielleicht nochmal der Hinweis auf unsere Folge in der vergangenen Woche.

00:01:25: Da haben wir uns nämlich die KI-Fabrik von der Deutschen Telekom in Deutschland angeschaut und haben auch mit Christian Hort im Automotive Chef von T Systems gesprochen und da kam dann einfach sehr ehrlich raus.

00:01:39: Wenn man mal das Thema digitale Souveränität in Deutschland betrachtet, naja eigentlich ist an dieser Industrial AI Cloud es am Ende wirklich alles deutsch.

00:01:47: Aber wenn ich am ende runter auf die Compute Power gehe und die tatsächlichen sozusagen Hardware Architekturen dafür dann kommen die von Nvidia Und im Prinzip die Aussage Na ja dass ist da wirklich einfach das letzte bisschen an dem man dann wirklich nicht vorbeikommt.

00:02:04: Das ist so zu sagen die letzte Abhängigkeit die ich noch eingehen muss, alles andere.

00:02:08: Das ist souverän machbar aus Deutschland und Europa aber da komme ich nicht dran

00:02:12: vorbei.".

00:02:12: Und dann haben wir beide uns gedacht... Dann lass uns das doch mal aufgreifen und eigentlich nochmal auftröseln!

00:02:17: Wo kommt denn Nvidia eigentlich her?

00:02:19: Warum sind sie so groß wie sie groß geworden sind und welche Probleme gehen damit eigentlich

00:02:23: einher?".

00:02:24: Und Janik, ich habe es gerade schon eingangs gesagt Ja, eine Marktkapitalisierung von aktuell.

00:02:30: Ich habe es jetzt auf fünf Billionen US-Dollar die Bewertung, die gab's auch schon mal zusammengefasst.

00:02:36: Aktuell liegt bei etwa vier Komma sechs bis Vier Komma acht Billionen USD wenn man da jetzt mal ganz genau ist und ist damit aktuell das wertvollste Börsen notierte Unternehmen der Welt.

00:02:49: Das natürlich extrem beeindruckend war.

00:02:52: mir Bin ich ehrlich auch so also in der Konsequenz auch gar nicht bewusst, dass Nvidia tatsächlich einfach aktuell das wertvollste Unternehmen der Welt ist.

00:03:01: Und das Interessante ist ja ein bisschen jetzt, dass ja viele der anderen Unternehmen da oben, jetzt mal Apple zum Beispiel Konsumgüter herstellen.

00:03:11: Das heißt bis langsam eigentlich viele so stark und hoch bewertete Unternehmen vor allem aus der Tech-Welt eben Unternehmen die einen Consumer Geschäft haben.

00:03:21: Nvidia ist eigentlich ein Player in der Bewertungshöhe mit überwiegend BtoB-Infrastruktur.

00:03:29: Insofern eben total bemerkenswert, dass hier ein sagen wir mal btb Unternehmen ja in diesen Sphären bewertet wird.

00:03:37: Fünf Billionen oder fast fünf Billionen US Dollar.

00:03:41: also absolut beeindruckend was das Ganze vielleicht auch irgendwie mit der Bewerbung nochmal bedeutet oder wie man die einzuschätzen hat Da schauen wir auch nachher mal drauf, Janik.

00:03:52: Aber es ist doch schon wirklich einfach ein... Man muss so sagen, das sind beeindruckende Zahlen, die da vorliegen!

00:03:59: Kleine Randnotiz dazu.

00:04:01: Wir geben ja in jedem Jahr zusammen mit dem Center of Automotive Management auch ein Connected Car Universum heraus, wo mal die ganzen Player, die im Bereich des vernetzten Fahrens oder sagen wir mal im Software Defined Vehicle im Autonomen fahren einen Wörtchen mitreden.

00:04:15: und wenn man sich dieses Universum mal anschaut dann sieht man das die Bubble von Nvidia zum Beispiel oder auch von Microsoft von Apple von Alphabet Wenn man sich diese Bubbles anschaut, was die Marktkapitalisierung anschaut dann passen da alle Autohersteller der Welt in diese Bubbels mit rein.

00:04:31: Also die haben doch gut Platz innerhalb dieses Universums, innerhalb dieses Planetensystems sag ich mal.

00:04:37: also daran sieht man auch einfach sehr plastisch was für eine Markt macht mittlerweile Nvidia nicht nur in der Autoindustrie hat sondern eigentlich in jeder Industrie fast in jedem gesellschaftlichen Bereich.

00:04:48: super spannend

00:04:50: Hundertprozentig.

00:04:51: und ich glaube, um zu verstehen wie Nvidia so groß werden konnte mit einem... Ich habe es gerade gesagt im Prinzip BtoB-Geschäft heute überwiegend.

00:04:59: muss man glaube ich verstehen, wo Nvidia herkommt.

00:05:02: Vielleicht auch für die einen oder anderen Zuhörerinnen und Zuhörer.

00:05:04: Auch nochmal spannend, die sich vielleicht mit Nvidia bislang noch nicht so stark auseinandergesetzt haben.

00:05:10: Ich glaube Janik wir beide sind in den späten achtzigeren geboren Kinder der neunziger.

00:05:13: Für uns ist Nvidia natürlich ein Begriff weil aus der Anfangsphase von Personal Computing und von Gaming von dem Zeitalter, in dem man sich seinen Tower mit den einzelnen Komponenten eben noch selbst zusammengebaut hat.

00:05:27: In dem man auch noch wusste wie ein Computer tatsächlich irgendwie aufschraubt und da Teile austauscht usw.

00:05:34: Da ist natürlich Nvidia im Begriff... Man musste damals, das weiß ich noch, man musste damals einfach eine GeForce haben.

00:05:40: GeForces

00:05:40: ja genau!

00:05:41: Sonst war

00:05:41: man sonst... Der Sticker musste

00:05:43: auf dem PC sein.

00:05:45: Sonst

00:05:45: konnte man Gaming vergessen wenn da keine GeForced drin war.

00:05:48: Und damit ist auch klar wo kommt Nvidia her?

00:05:50: Nvidia kommt im Prinzip aus der Gaming-Branche und hat im Hochlauf des, ich habe es gerade gesagt, Personal Computings in Prinzip wichtige Grafikkomponenten geliefert.

00:06:00: Nvidia bezeichnet eben auch die erste GeForce, so ein bisschen als der Erste oder kann als erster GPU also Graphics Processing Unit bezeichnen werden als der erste Grafikprozessor und hat sich dann eben in den Folgejahren als technologischer Taktgeber im Gamingmarkt etabliert Weil das Gaming eben vor allem aus um die Jahrtausendwende und frühen zweitausender etwas war, wo natürlich dann viel von diesen dann doch schnell sehr aufwendig gewordenen drei D Renderings super viele viele ja Pixel und Shader Operation gleichzeitig gerechnet werden mussten.

00:06:40: Wovon denn eben Nvidia?

00:06:41: Und wovon dann eben so ein GPU in seiner Funktionsweise einfach extrem profitiert hat?

00:06:49: Und das jetzt interessanterweise, und da kommen wir gleich so ein bisschen zu eigentlich schon der Fingerzeig dessen warum Nvidia heute so groß ist.

00:06:57: Es liegt im Prinzip in der Funktionsweise auch von GPUs begründet.

00:07:03: Ich gehe gleich nochmal ein bisschen drauf ein.

00:07:04: aber das war im Prinzip eigentlich so die, dass das Empor kommt von Nvidia.

00:07:08: Die Gaming-Industrie wurde groß man brauchte neue Grafikleistungen.

00:07:12: Nvidia als Grafikspezialist und Grafikprozessorspezialist konnte das eben bedienen, hat es auch gemacht.

00:07:18: Man hat enorme Stückzahlen verkauft man hat früh dann eben enormes Kapital tatsächlich auch für Forschung und Weiterentwicklung einsammeln können.

00:07:26: Es gab einen extremen Innovationsdruck, also jeder der auch in der Phase und ich habe es gesagt wir als Millennials sind da natürlich irgendwie im Jugendlichen Alter gewesen.

00:07:36: Also die Entwicklungen, die alleine zwischen Ende der neunziger und Mitte der zweitausender in Sachen Computerspiele und Gaming was die Grafik- und Grafikleistung angeht.

00:07:45: Das war ja herausragend wie schnell das ging.

00:07:48: man brauchte also auch extrem schnelle Chip-Iterationen.

00:07:54: große und vor allem auf freudige Entwickler Community, die im Prinzip dieses ganze Thema Gaming weiter vorangebracht hat.

00:08:01: Und all das hat Nvidia einfach auf diese Straße gebracht mit enorm verkauften Stückzahn und eben auch Kapital im Rücken und genau dieser wachsenden schnell weil super schnell wachstenden Community und Gaming Industrie zu einer ersten Größe Spezialisten in der Gaming-Industrie hat werden lassen.

00:08:21: und Janik, wir haben es gerade gesagt.

00:08:22: Man musste die GeForce im Prinzip haben.

00:08:24: nur wenig Konkurrenz war da ernst zu nehmen vor allem in dem Zeitalter.

00:08:31: Und dann ist aber eigentlich entscheidend um zu verstehen warum Nvidia Eigentlich heute groß ist und warum Nvidia Heute wirklich das höchst bewährte Unternehmen der Welt ist Warum man heute im btb Geschäft unterwegs ist waren im Prinzip dann schon einfach.

00:08:46: Dann haben wir mal eine Kombination aus strategischer Entscheidung und aus vielleicht auch ein bisschen das Glück zur rechten Zeit am rechten Ort zu sein mit seinen Produkten.

00:08:57: Und die strategische Entscheidung lag vor allem in CUDA.

00:09:01: Janik, weißt du was CUDA ist?

00:09:03: Weiß was CUTA is?

00:09:04: ja!

00:09:05: Das ist sozusagen die entscheidende Entwickler-Software hinter dem All, was einen Nvidia so zu sagen macht.

00:09:14: Genau, CUDA ist Compute Unified Device Architecture.

00:09:18: Und das war im Prinzip die strategische Entscheidung.

00:09:21: Das war in der Mitte des Jahrhunderts und hat Invidia eine Programmierplattform und Software-Schnittstelle etabliert mit der man genau diese Grafikprozessoren eben auch für allgemeine Rechenaufgaben programmierbar gemacht hat.

00:09:38: Man spricht da dann von GP GPUs also General Purpose GPUs.

00:09:44: Wenn man eben genau diese Nvidia-Grafikprozessoren für allgemeine Rechenaufgaben, also völlig abseits vom Gaming dafür nutzbar machen wollte dann musste man über diese Programmierplattform und Schnittstelle CUDA eben diese Prozessoren programmieren.

00:10:03: so das heißt Nvidia hat sozusagen einen riesen Hardwareunterbau und hat dann gesagt wenn ihr die nutzen wollt Dann könnt ihr das aber über unsere Software-Plattform machen, weil die zu programmieren und für allgemeine Rechenaufgaben nutzbar zumachen.

00:10:19: Das geht nur über uns!

00:10:20: Also Nvidia hat sich im Prinzip so ein bisschen als Gatekeeper fürs eigene Produkt wie die eigene Hardware etabliert und damit eben auch diesen Plattformgedanken natürlich etabliersen.

00:10:29: Und das war ein strategischer Move der eben für das Verständnis warum Nvidia heute so groß war von extremer Bedeutung ist.

00:10:36: bis dahin hat Nvidia Hardware geliefert hat Nvidia im Prinzip gesagt, wenn ihr die Hardware jetzt nutzen wollt.

00:10:44: So dann geht das nur über unsere Plattformen, über unsere Software und über unsere Schnittstellen.

00:10:48: Und das wäre der Weg dahin auch auf dieser Plattformebene groß zu werden.

00:10:52: Also es ist eigentlich nicht nur eine Schnittstelle quasi sondern ein ganzes komplettes Ökosystem was dahinter hängt und wie gesagt eine Art Fahrtabhängigkeit die da eine ganz stringente und strikte Fahrt Abhängigkeit, die da aufgebaut wurde

00:11:05: also Total, ja.

00:11:07: Da sind Universitäten und Forschungsinstitute angefangen Kuda zu lehren.

00:11:11: tatsächlich Wissenschaftler haben Algorithmen explizit für Nvidia Hardware gebaut weil man eben diese Hardware gebraucht hat.

00:11:18: dann hast du im Prinzip einfach ein ganzes Du hast gerade gesagt Ökosystem geschaffen aus dem einfach extreme Ja du hast es richtig gesagt Fahrtabhängigkeiten gegenüber diesem ganzen Kosmos von Nvidia sozusagen geschaffen wurde.

00:11:33: also extrem wichtige oder die entscheidende strategische Weichenstellung.

00:11:41: Und jetzt habe ich gerade gesagt, es war ein bisschen eine Mischung aus strategischer Entscheidung und vielleicht auch dem vielleicht kleines bisschen Glück mit den Produkten und dem was man kann und an den Markt gebracht hat zum rechten Zeit am rechten Ort gewesen zu sein.

00:11:54: weil jetzt kommt die KI.

00:11:57: Und jetzt kommt die Frage, was hat denn eigentlich KI mit GPUs zu tun?

00:12:00: Da gab es jetzt vor allem im Jahr zwölf einen Durchbruch und das war auch ein bisschen der Durchbruchs von NVIDIA in dem KI-Bereich.

00:12:08: Vielleicht werden sich viele dies auch so ein bisschen mit der IT halten daran erinnern.

00:12:13: Im Jahr zwälf gab es einen Bildwettbewerb wo es im Prinzip um Bildanalyse, um computergestützte Bildanalysen und Bilderkennung Und damals hat eben ein Forschungsteam rund um das Programm AlexNet diesen Wettbewerb gewonnen.

00:12:30: Es ging wie gesagt um Bilderkennungen, um Bildanalyse und die Fehlerrate hat sich mit diesem Produkt dieses Forschungesteams halbiert im Vergleich zum bisherigen Stand der Technik.

00:12:44: Der entscheidende Punkt ist, dieses Modell wurde nicht auf normalen Prozessoren trainiert sondern auf Nvidia Grafikprozessoren.

00:12:53: Das heißt, dort war im Prinzip in dieser ganzen Forschungs-KI Welt sofort ab dem Moment KI Berechnung mit dem Namen Nvidia verknüpft und das hat eben dann damit zu tun wie GPUs funktionieren.

00:13:07: also vielleicht mal einfach ganz.

00:13:09: ich habe mich da einmal bemüht zu versuchen den den Unterschied zwischen dem CPU also eine Central Processing Unit unten im GPU, im Graphics Processing Unit mal in einem ganz einfachen Bild oder Satz zusammenzufassen.

00:13:25: Im Prinzip kann man sagen so ein CPU ist eigentlich wie so einen ganz leistungsfähiger Koordinator.

00:13:32: Der CPU ist wie so ein Superheld.

00:13:34: Da kann ganz viel hochkomplexe Arbeiten verrichten aber macht das in der Regel nacheinander.

00:13:41: Er ist sehr leistungspfähig und extrem leistungenfähig was komplexer Aufgaben angeht Aber eben schrittweise.

00:13:48: Und GPUs und das Bild fand ich total spannend, GPUs kann man sich eigentlich vorstellen wie eine Produktionshalle mit tausenden Arbeitern die gleichzeitig dieselbe Rechenoperation ausführen.

00:13:57: Weil die Einzel-Operation nämlich gar nicht so furchtbar komplex sind ist aber einfach um die Menge an gleichzeitiger Berechnung geht.

00:14:04: Das war dann der Punkt, an dem bei der Weiterentwicklung von KI festgestellt hat muss man KI-Algorithmen, eigentlich muss man künstliche Intelligenz auf GPUs rechnen lassen und nicht auf CPUs.

00:14:18: Die sind dafür nicht effizient, sie sind davon nicht ausgerechnet.

00:14:21: Und das ist jetzt genau der Punkt!

00:14:23: Das ist jetzt das was man verstehen muss wenn man in Vidya verstehen will.

00:14:27: In Vidya hat zu diesem Zeitpunkt einfach ein Produkt hardwareseitig quasi perfektioniert nämlich GPU's hat über strategische Moves die gesamte Plattform, um diese GPUs nutzen zu können kontrolliert und hat.

00:14:43: später kam dann im Prinzip der Anwendung, der klare sozusagen ich nenn's jetzt mal gesamtgesellschaftliche Anwendungsfall dazu nämlich künstliche Intelligenz bei der es dann hieß wir brauchen GPUs um das zu rechnen.

00:14:55: Und Nvidia sagt die haben wir aber dafür müsste das übrigens auch alles über unsere Plattform machen.

00:14:59: um die ganze Nutzen zu können reicht nicht einfach die einzukaufen sondern wenn ihr im Prinzip diese KI-Modelle aufbauen und rechnem wollt dann über unser Software Ökosystem.

00:15:09: Und dann kam im Prinzip der Punkt, an dem NVIDIA in diese riesige Plattformisierungsphase im Prinzip eingetreten ist, wo es darum ging... Nicht nur im Prinzip den GPU selbst, also quasi das Silizium auf dem Markt zu bringen.

00:15:24: Sondern dann eben auch CUDA als Softwarebasis, als proprietäre Softwarebasist zu haben.

00:15:29: An dem es um KI-Bibliotheken aufgebaut wurden, an dem Serversysteme aufgebaut worden und die Netzwerktechnologie angeboten wurde.

00:15:37: Also man hat in dem Moment sich hingestellt und gesagt wir bauen auf der Basis jetzt ein komplettes KI Ökosystem auf.

00:15:46: Wenn jemand jetzt ganz zugespitzt formuliert, wenn irgendwo KI gerechnet werden soll.

00:15:50: Dann geht das nur über uns und zwar nicht nur unsere Hardware sondern auch unsere Software unsere Server und so weiter und sofort.

00:15:57: Und dass meine ich da sind einfach bei Nvidia die strategischen Entscheidungen richtig gewesen.

00:16:04: Man war zur richtigen Zeit am richtigen Ort mit dem Produkt, nämlich mit Expertise im Bereich von GPUs.

00:16:11: Die Expertise die man sich ja auch aufgebaut hat über die letzten Jahrzehnte auch im Gaming-Bereich vor allem und darauf sondern profitiert.

00:16:18: Und quasi kann man ja eigentlich auch sagen so ein bisschen ein sehr naheliegendes Geschäftsmodell oder eine sehr nahe liegende Geschäftsidee zu haben nicht nur ein Hardware, nicht nur einen Produkt zu verkaufen.

00:16:29: Bei den Apples dieser Welt oder wenn man auch auf das Mobilitätsthema schauen, haben wir ja auch ganz viel schon darüber diskutiert.

00:16:34: Dass sozusagen nicht nur das Auto als Produkt am Ende steht oder das Handy als Produkt im Ende steht sondern auch das gesamte Ökosystem dahinter und dass eben jetzt übersetzt so ein bisschen eher auf die Welt der Heilbleiter, der Welt der Rechenpower, der künstliche Intelligenz ist das eigentlich der Player, der dieses Geschäftsmodell auf diese Art und Weise umgesetzt hat.

00:16:53: also

00:16:54: Und das gleiche geht natürlich jetzt am Ende dann eben auch für die Automobilindustrie, weil wenn wir uns jetzt hier fragen okay was bedeutet das jetzt fürs Auto?

00:17:00: Naja da ist natürlich Nvidia genauso hingegangen und hat im Prinzip gesagt ok.

00:17:04: Wir reden hier auch nicht einfach nur von einem Produkt von einem Automotive Chip es sind ja meistens Socks also systems on chip.

00:17:12: wir reden hier nicht einfach noch von einem Hardware-Produkt was im Prinzip in der Autoindustrie gebraucht wird und dort eben in Fahrzeugen verbaut wird sondern wir reden über eine Cloud Architektur.

00:17:23: Wir reden mit Nvidia Drive, so heißt ja die Plattform eben nicht nur über In-Car Rechenleistung sondern wir sprechen über Training von KI Modellen, über Simulationen und Validierung, über den entsprechenden Software Stack, über Deployment und kontinuierliche Updates

00:17:36: usw.,

00:17:37: also Nvidia bestimmt da nicht einfach nur die Rechenleistungen auch was die Hardware angeht, sondern mit all dem was wir gerade besprochen haben gilt das gleiche für die Automotive Industrie eben auch.

00:17:49: es ist nicht einfach.

00:17:51: Automotive ist dann nicht einfach nur wieder ein weiterer Markt für Nvidia, sondern man kann im Prinzip sagen es ist ein weiter Knoten im KI-Netzwerk von Nvidia.

00:18:00: Das Fahrzeug wird zu einem Edge Device innerhalb derselben Infrastruktur die auch Rechenzentren und industrielle Anwendungen betreibt.

00:18:07: Es ist für Nvidia gar kein Unterschied sozusagen Im Endeffekt überall da wo Rechenleistung gebraucht wird egal was das ist Auch wenn's das Fahrzeug ist.

00:18:14: Nvidia ist dort und Nvidia kontrolliert nicht nur die Hardware Software und Plattform die Nutzung dieser Hardware.

00:18:22: Ja, also Pascal an der Stelle kann man eigentlich wenn man mal so ein kurzes Zwischenfazit zieht zu der Entwicklung von Nvidia in den letzten Jahren ist ja wirklich gerade in den Letzten Jahren ja wirklich das Wachstum rasant gewesen.

00:18:35: Ein Monopolist, ein Gigant der sich dort aufgebaut hat und nicht nur was die Technologie anbelangt.

00:18:40: Was das Ökosystem anblankt sondern auch was die was die Markt macht am Ende des Tages anbelankt.

00:18:46: Und das wird natürlich ganz sichtbar auch eben an den ja an den Umsätzen, an den an der Marktkapitalisierung wie wir es ja eingangs schon gesagt haben.

00:18:56: Aber natürlich gibt es an der Stelle ja auch hier und da sicherlich die eine oder andere Kritik an Nvidia, beziehungsweise in dieser ganzen Entwicklung.

00:19:03: Also wir haben ja in den letzten Wochen nach vergangenen Woche so über das Thema digitale Souveränität gesprochen an Europas, der Unternehmen hier in Europa.

00:19:11: Und da kann man natürlich sehr viel auch an negativen Seiten gerade mit dem Blick auf Europa, auf die ihr Unternehmen hierzulande Schauen, dass man sich hier in wieder eine ganz starke Abhängigkeit von einem Monopolisten nämlich Nvidia begibt.

00:19:26: Was ich an der Stelle eben auch ganz spannend finde ist eben das Bewertungsthema.

00:19:32: Du hast ja gesagt, wo Nvidia gestartet ist, es ist ja eben das Thema Gaming und mittlerweile Ja GPUs und Datacenter die Bereitstellung von Infrastruktur.

00:19:45: Und wenn man sich da nochmal den Revenue Breakdown auch noch mal anschaut, von Indie auf die letzten Jahre, dann kann man sehen das eigentlich erst im jahrelang.

00:19:56: Das richtig in die Höhe geschossen ist.

00:19:58: also bis dahin waren die die Umsätze was das Thema datacenter was das thema rechenzentrum und die rechenpower die compute power anbelangt Und das Thema Gaming war noch gleich auf.

00:20:08: Da haben die sich noch bewegt, wenn man sich die Quartale anschaut so zwei Komma zwei und vier Komma drei Milliarden in dem Bereich also relativ human.

00:20:17: da war noch lange nicht von einer fünf Billion Dollar Bewertung die Rede.

00:20:21: Das ist jetzt in den letzten Jahren explodiert aber nicht Weil jetzt der Gaming-Bereich so explodiert ist, sondern wie du schon ja jetzt auch dargestelligt hast.

00:20:28: Weil sich jetzt Nvidia eben auf diesen Hype des künstlichen Intelligenz, der Durchdringung der künstliche Intelligenze gesetzt hat.

00:20:36: und mittlerweile sind die Verhältnisse da ganz anders also im dritten Quartal zwanzig fünfundzwanzig.

00:20:43: Da lag der Umsatz bei siebenundfünfzig Milliarden US Dollar Und allein einundfünfzig davon geht im Bereich Datacenter unter.

00:20:52: der Gaming-Bereich ist da ganz klein.

00:20:56: Da ist wirklich ein Votomagen, seventy drei Prozent also wirklich eine sehr starke reale Ertragskraft die sich darlegt.

00:21:05: aber eben auch die Frage und das wird ja auch viel diskutiert handelt es sich bei dem ganzen Thema nur um eine Blase.

00:21:13: Also das ist ja auch in der Diskussion, die viel geführt wird gerade.

00:21:17: Ist das was jetzt gerade mit NVIDIA, mit dieser exorbitanten Bewertung an den Börsen passiert?

00:21:23: Ist das nicht etwas was auch vielleicht droht am Ende des Tages irgendwie zu platzen?

00:21:28: also das erinnert ja so ein bisschen an Kursanstiege wie zur Zeit von Dotcom, also den neuen Märkten um die Jahrtausendwende oder der Krypto-Hype, der da gerade auch in den letzten Jahren passiert ist.

00:21:45: Manche Institutionen wie der IWF oder die Bank of England haben schon im letzten Jahr davor gewarnt dass es vor Überhitzung wenn's um die KI Erwartungen geht Dass das alles nicht erfüllt werden kann am Ende des Tages.

00:21:59: Analysten sprachen von einer dizzying rally, also einer schwindelerregenden Rally mit dem Risiko dass das ganze hier auch nur so eine Art Carpex Welle ist die vielleicht dann auch noch mal kippen könnte am Ende dieses Tages.

00:22:14: und was auch wichtig ist an der Stelle zu sagen ist dass sich eben Die die Investitionen auch fast in so einer Art im zirkulären Kreislauf bewegen also dass das eine Nvidia jetzt in Microsoft in den Open AI investiert ans andersrum wieder dahin investiert wird.

00:22:29: Also, dass der das ist kein unendliches Wachstum gibt an dieser Stelle und deswegen wird halt diese Bewertung dem Nvidia momentan hat auch sehr viel kritisches entgegengesetzt dass das eben auch am Ende des Tages vielleicht schon schnell wieder vorbei sein könnte mit diesem halb rund um nvidia.

00:22:49: die gegenseite.

00:22:50: worum sagt näher der das gewinnt wachstum, der sei eben relativ nicht überbewertet sondern wenn man sich anschaut wie viele industrieunternehmen mittlerweile auch auf die hardware setzt von nvidia auf die chips jetzt von innen in video dann sieht man.

00:23:09: Dass dass das wirklich auch in der realität ja begründet ist dieser hype und es ist nicht einfach nur ein eine Blase ist, die vielleicht auf keinem Fundament steht am Ende des Tages.

00:23:19: Und dass es da einfach schon auch eine Profitabilität im Datacenter-Bereich gibt und dieser KI-Hype eben nicht ein kurzfristiger Hype ist sondern das es auch wirklich nachhaltig ist und diese Marktkapitalisierung vielleicht nicht in der Höhe aber auf jeden Fall in der Nähe dieser Höhe auf jeden fall am Ende dieses Tages gerechtfertigt ist.

00:23:41: Es steht und fällt einfach mit der Frage, wie man KI generell bewerten möchte.

00:23:45: Weil im Endeffekt kann man es ganz simpel sagen, Nvidia ist momentan der Gatekeeper in Sachen KI-Rechenleistung.

00:23:53: Das ist so!

00:23:54: Und in dem Moment wo man KI ebenso gewertet also generell als Hype an sich In dem Moment, wo man KI so hoch bewertet muss man sozusagen Nvidia als im Trittbrett dessen sozusagen im Windschatten.

00:24:09: Muss man die gleichermaßen mit hoch bewerten sozusagen.

00:24:13: und jetzt gibt es natürlich aber auch du hast gerade gesagt Stimmen die im Prinzip ja auch alleine schon erwarten dass der das KI an sich schon einfach eine gewisse Blase ist zumindest in der Größe in der es momentan gemacht wird.

00:24:24: nicht dass wir uns künstliche Intelligenz wieder wegdenken könnten oder das was in den letzten zwei, drei Jahren vor allem passiert ist irgendwie hier ausblenden wollen und ab morgen ist das alles wieder weg.

00:24:34: Dafür sind dann irgendwie Sachen wie Chatchity Beauty usw.

00:24:36: dann schon einfach auch gekommen um zu bleiben.

00:24:37: aber die Frage ist ja... Ist der Hype in der Größe tatsächlich gerechtfertigt?

00:24:42: Und in der Nachfrage und in dem was am Ende als darunter liegender Architektur und Technologie eine Rolle spielt gerecht fertig also Nvidia hängt ja unmittel.. Die Bewertung von Nvidia hängen ja un mittelbar an der Bewertungen von KI an sich.

00:24:58: Wenn das womöglich dann doch irgendwo platzen sollte oder einfach deutlich geringer ausfällt, die Entwicklung in den kommenden Jahren als das was man annimmt.

00:25:08: Dann kann es auch mit so einer Bewertung von Nvidia auch schnell wieder dahin sein.

00:25:12: Ja und das ist natürlich, dass vergrößert.

00:25:14: Natürlich auch das Risiko für die Unternehmen jetzt zum Beispiel aus der Automobilindustrie, die ja ganz klar auf Nvidia setzen in vielen, vielen Bereichen.

00:25:24: also du hast es schon gesagt Simulation Trainingsinfrastruktur Datenverarbeitung Validierung Ota Updates Das alles, das basiert ja quasi eben auch auf der Infrastruktur die auch eine Nvidia nicht nur natürlich nur Nvidia sondern Microsoft und AWS ist da natürlich auch mit dabei.

00:25:41: aber Nvidia ist ganz tief drin in der Automobilindustrie und das ist für die, wenn da jetzt was schief gehen sollte mit Nvidia.

00:25:48: Wenn da irgendwie dieser Hype vorbei ist und diese Kurve nicht mehr nach oben zeigt und es vielleicht doch einen Zusammenbruch gibt an irgendeiner Stelle, was ich persönlich nicht glaube weil sie wirklich ja auch bewiesen haben dass sie diesen Hype gerecht werden am Ende des Tages auch wirklich, wenn man's aufs Auto runter bricht, auch wirklich ganz konkret mit Compute Power im Auto und mit den Möglichkeiten, die Chips und die GPUs mittlerweile liefern.

00:26:13: Das ist ja auch bewiesen haben.

00:26:14: also ich glaube nicht daran.

00:26:15: aber trotzdem ist es natürlich ein gewisses Risiko dass wenn diese Bewertungsblase platzen sollte das natürlich auch viele viele Industrieunternehmen daran hängen.

00:26:28: Also man sieht es wirklich wie gesagt in vielen Bereichen Es geht eigentlich nicht mehr ohne die chips von Nvidia Und das ist natürlich auch der wie gesagt der Kritikpunkt an der ganzen Sache Gerade in Europa wieder eine doppelte Abhängigkeit irgendwie begibt.

00:26:44: Du hast es angesprochen, wir haben in den letzten Wochen drüber gesprochen über die KI-Fabrik von T Systems.

00:26:48: da steckt auch eine Nvidia wieder mit dabei also nicht völlig losgelöst von US Unternehmen wenn man sich das anschaut Bereich autonomes Fahren wie viele Unternehmen mittlerweile auf die Rechenpower von Nvidia setzen dem Drive Hyperion mit dem AGX AV, das Drive OS was jetzt Mercedes auch angekündigt hat.

00:27:09: Das sind nicht nur Chips, das ist ein ganzer Stack, ein ganze SDV-Stack der dahinter steckt, der jetzt von Nvidia an dieser Stelle betrieben wird.

00:27:19: und das macht eben Nvidia auch nicht einfach zu einem weiteren Zulieferer von vielen sondern es ist quasi einen Plattformbetreiber der da hintersteckt und der in so vielen Autos mittlerweile steckt.

00:27:32: Wenn da irgendwas schiefgehen sollte oder wenn es auch von politischer Seite irgendwelche Entscheidungen gibt, die sagen wir müssen da dem jetzt mal ein Riegel vorschieben.

00:27:40: Wir haben ja die ganze Zoll-Diskussion im letzten Jahr gehabt oder die ganze Protektionsdiskussionen an der Stelle.

00:27:46: also da gibt's natürlich auch eine große Gefahr dass man sich hier wieder in einer zu starke Abhängigkeit eben von Nvidia begibt.

00:27:53: aber die Frage ist kann man gibt das überhaupt eine Alternative?

00:27:56: Gibt es überhaupt einen Unternehmen oder gibt es überhaupt ein Player der dieses Angebot überhaupt hat.

00:28:04: Und wenn man sich die Marktmacht anschaut von NVIDIA, dann muss man da glaube ich sagen ein Open Source in Europa wie es jetzt auch angestoßen wird ist glaube ich nicht kann nicht der Weg sein um das komplett zu substituieren am Ende des Tages.

00:28:20: Na ja und du hast gerade schon die Abhängigkeiten von Nvidia angesprochen Es gibt im Prinzip noch so ein zweites Problem was man da ansprechen muss und das sind die Abhängigkeiten die NVIDia selbst hat.

00:28:29: weil Wir haben ja an vielen Stellen auch schon über Abhängigkeit vom Halbleiter-Markt gesprochen, weil am Endeffekt muss man jetzt auch nochmal wieder klarstellen.

00:28:40: Nvidia ist kein halbleiter Produzent, Nvidia ist ein Chip Designer.

00:28:44: Das heißt, Nvidia lässt fertigen natürlich von entsprechenden Foundries in dem Fall bei TSMC in Taiwan.

00:28:54: und das heißt wir wissen jetzt ohnehin zwei Dinge.

00:28:58: erstens Es gibt sowieso nur eine handvoll ernstzunehmende Player im Halbleitermarkt, die in Prinzip die gesamte Welt mit entsprechenden Halbleitermaterialien und entsprechenden Chips versorgen.

00:29:11: Und auf der anderen Seite reden wir hier auch da schon eine gewisse, sozusagen eine gewiss ganz krasse Abhängigkeit.

00:29:17: wenn da irgendwas im Zahnrad stockt dann kommt es im Prinzip, dann kommt die ganze Welt zum Erliegen.

00:29:23: Wir haben das während der Corona-Pandemie einen großen halbleiter Krise, haben wir das mitbekommen was das bedeutet?

00:29:29: mitbekommen.

00:29:32: Wie schnell dann wirklich auch Dinge zum Erliegen kommen können.

00:29:35: und da sind die Abhängigkeiten einfach extrem groß, weil es nur sehr wenige Unternehmen auf der Welt gibt, die das machen?

00:29:40: Und wir reden halt von einem Unternehmen aus Taiwan wo natürlich momentan Stichwort China große geopolitische Spannungen herrschen.

00:29:47: Das heißt Bezieht man sozusagen seine kompletten Chips, seine komplette Halbleiter von einer Foundry die dann eben auch momentan in eine Region der Welt unterwegs ist.

00:30:00: In der im große politische Unsicherheit herrscht und das sind natürlich auch wiederum die doppelte Abhängigkeit.

00:30:06: Das heißt viele Industrieunternehmen der Welt sind abhängig von der Compute- und Rechenleistung von Nvidia, die wiederum davon abhängigt sind selbst ihre Materialien und Chips usw.

00:30:17: gefertigt zu bekommen, das heißt auch da wiederum am Endeffekt wenn man die Kette weiter runtergeht kommt ein Prinzip so ein riesiges Abhängigkeitsding wo auch ja nichts schiefgehen darf und das haben wir im Prinzip in der ersten Halbleiter Krise schon gesehen oder auch grundsätzlich während der Corona-Pandemie gesehen wie bis ins kleinste aus detailliert eigentlich so globalisierte lieferketten sind.

00:30:43: schon fast muss man ehrlich sagen fast schon irgendwie bis zur pervertierung eigentlich.

00:30:48: wenn da irgendetwas an irgendeiner kleinsten stelle auf der welt hakt dann steht ein stehen irgendwo ganze industrie und das ist nicht übertrieben gesprochen sondern haben wir haben schon gesehen dass das passiert.

00:30:59: Und hier haben wir im Prinzip einfach so ein doppeltes Gatekeeping-Ding.

00:31:05: Wenn jemand auf der Welt KI rechnen will, dann brauche er dafür Nvidia und Nvidia braucht dafür wiederum andere Player... ...und andere Lieferanten die sie damit versorgen.

00:31:17: Da gibt's nichts riesig groß mit Dualsourcingstrategien

00:31:20: usw.,

00:31:20: weil die ja gar nicht groß zur Verfügung stehen, weil es die Player gar nicht gibt!

00:31:24: Auch da immer noch muss man sagen einen

00:31:28: extrem

00:31:29: extrem große Wette darauf, dass im Bereich Halbleiter nichts schiefgeht.

00:31:34: Naja und eben auch was du ja angesprochen hast das verbundene oder das vorgelagerte geopolitische Risiko Was dem Ganzen natürlich was ja momentan so enorm großes Und so viele Unsicherheiten produziert haben wir in vielen folgen ja auch schon diskutiert.

00:31:51: Das ist natürlich in einer in einer welt wie wir sie ja in den letzten jahrzehnten gesehen haben mit freihandeln umgehindert nahezu ungehinderten wertströmen handelsströme an der stelle, dass die gerade so ein bisschen vor dem zusammenbruch steht oder auch an vielen stellen vielleicht schon zusammengebrochen ist.

00:32:09: und das wird natürlich auch noch mal an den beispiel von nvidia sehr deutlich.

00:32:14: wenn da eine regierung in den usa sagt oder vielleicht auch durch über export regeln oder so bestimmte sachen auf vorgibt preise vorgibt vielleicht auch oder welche Dinge nun wirklich auch exportiert werden dürfen, dann ist das ganze System was sich jetzt in den letzten Jahrzehnten und im letzten Jahr in den vergangenen Jahren aufgebaut hat natürlich super gefährdet.

00:32:37: Das macht es für die Unternehmen noch viel risikoreicher.

00:32:41: aber ich glaube nicht dass es da momentan große Alternativen gibt.

00:32:45: wir sehen jetzt die Anfänge.

00:32:46: was das Thema compute power in europa anbelangt haben wir ja letzte worüber gesprochen aber das sind ja wie gesagt auch an der stelle muss man es wieder sagen erst die anfänge und wir sind noch lange nicht in einer so souveränen welt unterwegs dass sich die unternehmen da keine sorgen machen müssen.

00:33:04: Das hat mir heute großen spaß gemacht weil ich wirklich muss ich selber sagen ist echt spannend fand mal ein bisschen die geschichte von invidia aufzudröseln die man ja irgendwie so ein bisschen im Kopf

00:33:15: hat,

00:33:16: aber vielleicht auch jetzt nicht in dem Detail so präsent hat wie ihn wieder so groß werden konnte.

00:33:22: Aber vor allem auch welche Gefahren damit auch einhergehen wenn irgendwo ein einziges Tech-Unternehmen gerade in dieser sicherlich irgendwo auch gearteten Blase so riesig groß wird und sich eigentlich so viele Abhängigkeiten schafft die wir momentan schon sehen.

00:33:41: Ja, ich glaube auch an der Stelle ist es einfach wichtig diese negativen Schattenseiten auch noch mal rauszustellen oder das was durch Abhängigkeit jetzt passiert, durch diesen Marktmacht die jetzt gerade entsteht dass man das auch nochmal ein bisschen sich bewusst macht.

00:33:54: Ich habe eingangs gesagt, wir schreiben quasi jeden Tag über Nvidia, dass sie wieder diese Kooperation eingegangen sind und bei diesem Auto Hersteller wieder mit an Bord sind Und feiern ja quasi Nvidia aus und bisschen dafür ab.

00:34:05: Und an vielen Stellen auch zu Recht, weil sie den richtigen... Du hast es ja gesagt, das ist schön erzählt!

00:34:09: Die richtigen strategischen Entscheidungen zur richtigen Zeit getroffen haben.

00:34:13: aber man muss einfach auch sehen was dadurch entsteht und was dadurch entstanden ist in den letzten Jahren mit welcher Geschwindigkeit so ein Konstrukt, so einen Haus kann auch schnell mal zusammenbrechen und wenn man in der Logik oder in der Metapher bleiben will Momentan sind vor allem die Unternehmen aus der Automobilindustrie oder aus der Industrie allgemein.

00:34:35: Die sind bislang eher Mieter im NVIDIA Haus, aber wenn dieses NVIDia Haus vielleicht mal zusammenbricht dann gehen auch die Mietern damit unter.

00:34:44: also muss man das an vielen Stellen auch schon nochmal rauskehren dass es da viele Schattenseiten gibt und viele Probleme in die sich vielleicht das eine oder andere Unternehmen jetzt auch manövriert obwohl ich schon der Überzeugung bin, dass es dazu fast keine strategischen Alternativen momentan gibt.

00:35:01: Und Janik?

00:35:01: Wir bleiben also ein bisschen im Thema und haben heute über die KI-Blase gesprochen.

00:35:06: Wir bleiben im Thema weil kommende Woche Janik machen wir was?

00:35:11: Da werden wir das Thema KI auch noch mal besprechen.

00:35:14: Nämlich werden wir über das Thema Agentic AI sprechen.

00:35:21: sehr spannenden Gast an der Stelle.

00:35:24: Wir werden jetzt noch nicht verraten, wer es ist aber es ist jemand, der sich sehr gut mit dem Thema auseinandersetzt dazu auch gerade ein Buch veröffentlicht hat und ja gespannt was er für eine Meinung zum Thema Agentec AI hat.

00:35:40: manchmal etwas schwierig auszusprechen.

00:35:42: genau also das werden wir in der nächsten Woche

00:35:44: besprechen.

00:35:45: Da freue ich mich schon drauf.

00:35:47: Freue mich natürlich auch darüber, wenn nächste Woche alle wieder einschalten und sage bis dahin

00:36:05: ciao!