Pat Gelsinger, ehemaliger CEO von Intel, kritisierte kürzlich in einem Podcast namens „Acquired“ auf der GPU Technology Conference 2025 von Nvidia die Preisstrategie der KI-Grafikprozessoren (GPUs) von Nvidia. Er argumentierte, dass die hohen Preise eine massive Nutzung für KI-Inferenzaufgaben erschweren. Gelsinger betonte, dass Inferenz ein entscheidender Schritt bei der Bereitstellung von KI-Modellen ist und die Branche sich stärker auf diesen Aspekt konzentrieren sollte. Nvidia's Technologie sei jedoch in Bezug auf das Kosten-Nutzen-Verhältnis nicht ausreichend.
Bildquelle: Das Bild wurde mit KI generiert und stammt von Midjourney.
Er erwähnte, dass die Preise von Nvidias Prozessoren für KI-Training das Zehntausendfache des tatsächlich benötigten Betrags betragen. Obwohl Gelsinger die schnelle Entwicklung der frühen generativen KI, die hauptsächlich auf Nvidias GPUs basiert, anerkennt, sieht er die Stärke des Unternehmens – seine CUDA-Softwareplattform – vor Herausforderungen, sobald Inferenz zum Mainstream wird. Er betonte die Vision und Beharrlichkeit von Jensen Huang, dem CEO von Nvidia, und dessen Erfolg bei der frühen Vorhersage von allgemeinen Grafikprozessoren und KI-Workloads. Dies sei jedoch auch dem glücklichen Timing geschuldet. Er scherzte sogar: „Jensen Huang hatte Glück.“
Unter Gelsingers Führung steht Intel im Wettbewerb um KI-Hardware unter Druck. Die Gaudi-Beschleunigerchips des Unternehmens konnten die Leistung von Nvidias Hopper und AMDs Instinct-Produkten nicht erreichen. Intel hat die Entwicklung der Falcon Shores KI-Plattform eingestellt und konzentriert sich nun auf das Nachfolgeprojekt „Jaguar Shores“.
Gelsinger erwähnte auch die Möglichkeit von Veränderungen in der Computerarchitektur und die Aussicht auf eine Kommerzialisierung des Quantencomputings bis zum Ende dieses Jahrhunderts. Er gab jedoch keine konkreten Pläne von Intel in Bezug auf diese Entwicklungen bekannt. Trotz der steigenden Nachfrage nach Machine-Learning-Infrastruktur hinkt Intel bei den KI-Einnahmen weit hinter seinen Konkurrenten her, was die Schwierigkeiten des Unternehmens in diesem Bereich verdeutlicht.
Wichtigste Punkte:
💰 Der ehemalige Intel-CEO kritisiert die zu hohen Preise der Nvidia KI-Chips, die eine groß angelegte Inferenz behindern.
🔍 Gelsinger weist darauf hin, dass die Preise von Nvidias Prozessoren für KI-Training weit über dem tatsächlichen Bedarf liegen.
🌀 Intel hat im Bereich KI-Hardware zu kämpfen und konzentriert sich nun auf neue Projekte.