Mit dem rasanten Wachstum des globalen Marktes für Künstliche Intelligenz (KI) sind Grafikprozessoren (GPUs) zum zentralen Motor dieser Revolution geworden. Die verschiedenen, von großen Sprachmodellen (LLMs) angetriebenen Anwendungen sind auf diese Hochleistungschips angewiesen. In den kommenden Jahren dürfte die Preisvolatilität von GPUs jedoch noch stärker zunehmen, was für viele Unternehmen ein neues Kostenmanagement erfordert.
In einigen Branchen sind Kostenschwankungen nichts Neues. Energieintensive Industrien wie der Bergbau sind beispielsweise an die Schwankungen der Energiekosten gewöhnt, während Logistikunternehmen mit Kostenfluktuationen aufgrund von Transportstörungen wie in Suez und Panama konfrontiert sind. Branchen wie Finanzen und Pharma hingegen haben wenig Erfahrung damit, werden aber stark von KI-Anwendungen profitieren und müssen sich daher schnell anpassen.
Nvidia, der Hauptanbieter von GPUs, verzeichnete in diesem Jahr einen rasanten Wertzuwachs. GPUs sind so begehrt, weil sie die parallele Verarbeitung großer Datenmengen ermöglichen und sich daher ideal zum Trainieren und Bereitstellen großer Sprachmodelle eignen. Die hohe Nachfrage wird durch die Tatsache belegt, dass einige Unternehmen diese Chips sogar mit Panzerwagen transportieren lassen. Zukünftig wird die Kostenvolatilität von GPUs von Angebot und Nachfrage bestimmt werden.
Mit der beschleunigten Einführung von KI-Anwendungen in Unternehmen wird die Nachfrage nach GPUs voraussichtlich deutlich steigen. Die Investmentgesellschaft Mizuho prognostiziert eine Verzehnfachung des GPU-Marktes in den nächsten fünf Jahren auf über 400 Milliarden US-Dollar. Gleichzeitig beeinflussen Faktoren wie Produktionskapazitäten und geopolitische Lage das Angebot.
Um dieser Volatilität zu begegnen, können Unternehmen verschiedene Strategien verfolgen. Erstens könnten mehr Unternehmen ihre GPU-Server selbst verwalten, anstatt sie von Cloud-Anbietern zu mieten. Dies mag zusätzliche Kosten verursachen, kann aber langfristig die Kosten senken. Darüber hinaus könnten Unternehmen GPUs im Voraus kaufen, um eine ausreichende zukünftige Versorgung zu gewährleisten.
Auch die richtige GPU-Art ist wichtig. Für die meisten Unternehmen, die bereits vorhandene Modelle betreiben, sind nicht die leistungsstärksten GPUs erforderlich. Stattdessen können kostengünstigere GPUs eingesetzt werden. Der Standort kann ebenfalls entscheidend für die Kostenreduzierung sein. Die Einrichtung von GPU-Servern in Gebieten mit niedrigeren Stromkosten kann die Betriebskosten deutlich senken.
Die Entwicklung im Bereich KI-Computing schreitet jedoch so schnell voran, dass Unternehmen ihre GPU-Bedarfe nur schwer genau prognostizieren können. Unternehmen sollten daher frühzeitig Gegenmaßnahmen ergreifen, um sich auf mögliche zukünftige Preisschwankungen einzustellen.
Wichtigste Punkte:
🌟 Der GPU-Markt wird in den nächsten fünf Jahren voraussichtlich um das Zehnfache auf 400 Milliarden US-Dollar wachsen.
⚡ Unternehmen sollten die richtige GPU-Art auswählen, um Kosten und Leistung zu optimieren.
📈 Die Eigenverwaltung von GPU-Servern oder der Vorabkauf sind effektive Strategien zur Bewältigung von Kostenschwankungen.