Aufbauend auf meinem Post von gestern…
(https://getqu.in/xnw3fe/)
möchte ich in diesem Beitrag mehr zum Übergang vom KI-Infrastrukturausbau hin zum Inferenz-Markt, unter Berücksichtigung meiner persönlichen Einschätzung und Nutzung einiger Quellen schreiben. Genannte Aktien stellen keine Anlageberatung dar. Die Zeilen sollen wie immer Impulse geben um die möglichen Gewinner von morgen zu verstehen.
In den letzten Jahren und auch aktuell fließt ein Großteil der Investitionen in den Aufbau der Infrastruktur für Künstliche Intelligenz.
Tech-Giganten und Cloud-Anbieter haben riesige Rechenzentren errichtet, um die Trainingsphase von KI-Modellen wie GPT‑4 oder Gemini zu ermöglichen [1].
Doch nun zeichnet sich ein Paradigmenwechsel ab: Der Fokus verlagert sich vom teuren Training hin zum Inferenzmarkt, also zur praktischen Nutzung und Monetarisierung von KI-Modellen, da die generellen KI-Modelle irgendwann zur „Commodity“ werden.
Wenn man sagt, dass KI zur Commodity wird, bedeutet das, dass Künstliche Intelligenz, zunehmend zu einer Standardtechnologie wird, die für viele Unternehmen und Branchen leicht verfügbar und zugänglich ist, ähnlich wie Elektrizität, Internet oder Cloud-Computing heute.
Standardisierung und Verfügbarkeit
- KI-Lösungen werden so weit standardisiert, dass Unternehmen sie ohne tiefgreifendes Fachwissen einsetzen können.
- Statt individuell entwickelte KI-Systeme zu erstellen, greifen Unternehmen auf vorgefertigte Lösungen oder Plattformen zurück (z. B. KI-Modelle, APIs oder Dienste von Unternehmen wie OpenAI, Google oder Microsoft).
Niedrigere Kosten
- Durch Skaleneffekte und technologische Fortschritte werden KI-Systeme günstiger und damit für mehr Unternehmen erschwinglich.
- Cloud-Anbieter wie AWS, Azure oder Google Cloud bieten KI-Tools als pay-as-you-go-Dienste an, was die Einstiegshürden für kleinere Firmen senkt.
Breite Einsatzmöglichkeiten
- KI wird in allen möglichen Branchen genutzt, von Logistik über Finanzen bis hin zu Gesundheitswesen und Landwirtschaft.
- Technologien wie Bild- und Sprachverarbeitung, automatisierte Entscheidungsfindung oder Datenanalyse werden zur Grundlage für Innovationen.
Verlust von Wettbewerbsvorteilen
- Wenn KI für alle Unternehmen gleichermaßen verfügbar ist, verlieren diejenigen, die früher führend waren, ihren einzigartigen Wettbewerbsvorteil.
- Der Unterschied liegt dann nicht mehr in der Nutzung von KI an sich, sondern in der effizienten und kreativen Anwendung der Technologie.
Langfristige Bedeutung
- KI als Commodity führt zu einer Demokratisierung von Technologie, bei der jedes Unternehmen Zugang zu denselben Basistools hat.
- Wettbewerb wird sich darauf verlagern, wer KI besser einsetzt, anstatt darauf, wer sie besitzt oder entwickelt.
- Gleichzeitig könnten neue Differenzierungsmerkmale entstehen, etwa durch branchenspezifische Anpassungen oder einzigartige Daten.
In der Praxis bedeutet das: KI ist nicht mehr die exklusive Domäne von Tech-Giganten, sondern ein Werkzeug, das jeder nutzen kann, um Innovationen voranzutreiben.
📈 Warum der Shift zum Inferenzmarkt unvermeidlich ist
Von Training zu Inferenz: Wo liegt der Unterschied?
Training:
KI-Modelle werden mit enormen Datenmengen trainiert, ein rechenintensiver Prozess, der spezialisierte Hardware wie GPUs und TPUs benötigt. Unternehmen wie Nvidia, AMD und Broadcom profitieren in dieser Phase stark vom Boom der Rechenzentren.
Inferenz:
Nach Abschluss des Trainings müssen die Modelle in der realen Welt eingesetzt werden, sei es durch Chatbots, Sprachassistenten oder Bildverarbeitung. Hier zählt vor allem die Effizienz, da KI in Echtzeit auf Millionen von Anfragen reagieren muss.
Kapitalverlagerung: Das Geld folgt der Monetarisierung
Infrastrukturaufbau abgeschlossen:
Der Aufbau der Trainingsinfrastruktur ist kostenintensiv, aber nach einer bestimmten Phase geht der Fokus auf Optimierung und effizientere Nutzung über sparsames Training oder spezialisierte Chips.
Energieeffizienz und Kostenoptimierung:
Unternehmen suchen nach Lösungen, die nicht nur leistungsstark, sondern auch energieeffizient und kostengünstig sind, ein entscheidender Faktor für die Maximierung der Margen.
🔮 Der Wachstumsmarkt der Zukunft
Der Inferenzmarkt expandiert rasant, da KI-Anwendungen in immer mehr Lebens- und Arbeitsbereiche vordringen:
Automatisierter Kundenservice:
Chatbots und virtuelle Assistenten ersetzen klassische Callcenter und bieten rund um die Uhr Unterstützung (z.B. IBM watsonx Assistant) [2].
Medizinische Diagnostik:
KI-gestützte Bildanalysen verbessern die Diagnostik und ermöglichen personalisierte Therapien [3].
Sprachmodelle & Generative KI:
Anwendungen wie ChatGPT oder Google Bard revolutionieren den Bereich der generativen KI.
Industrie 4.0 & Automatisierung:
Smart Factories und Predictive Maintenance steigern die Effizienz in der Produktion [4].
🏆 Die Profiteure des Inferenz-Marktes - wie sind die Big Techs aufgestellt?
📌 AMD
$AMD (-2,29 %) Der Herausforderer von Nvidia im Inferenzbereich
Technologie:
- AMDs MI300X gilt als direkter Konkurrent zu Nvidias H100 und bietet Vorteile in Bezug auf Energieeffizienz und Kosten [5].
Marktaussichten:
- Mit einer starken Positionierung im Cloud- und Rechenzentrumsbereich könnte AMD im wachsenden Inferenzmarkt Marktanteile gewinnen
Nvidia $NVDA (-3,63 %) Vom Trainings- zum Inferenzkönig?
Dominanz im Trainingsmarkt:
- Nvidia dominierte bislang mit den A100- und H100-GPUs den Trainingssektor [6].
Wechsel zum Inferenzbetrieb:
- Mit neuen Software-Optimierungen wie TensorRT und spezialisierten Hardwarelösungen wie den Grace Hopper Superchips bereitet sich Nvidia darauf vor, auch im Inferenzbereich führend zu sein.
Google
$GOOGL (-2,28 %) TPUs als Inferenzlösung der Zukunft
Eigene KI-Chips:
- Google setzt auf eigene Tensor Processing Units (TPUs), um Inferenzkosten in der Cloud zu senken [7].
Anwendungsbreite:
- Optimierte Inferenzchips spielen eine wesentliche Rolle in Google Cloud sowie bei YouTube AI-Empfehlungen.
Amazon
$AMZN (-2,39 %) Der Cloud-Riese mit eigener KI-Hardware
Inferentia-Chips:
- Amazons speziell entwickelte Inferentia-Chips sind auf den kostengünstigen Betrieb von KI-Inferenzlösungen ausgelegt [8].
Marktdurchdringung:
- Mit einer stetig wachsenden Anzahl an AWS-Kunden, die maßgeschneiderte KI-Inferenzlösungen nutzen, bleibt Amazon ein zentraler Player im KI-Sektor.
Microsoft
$MSFT (-1,57 %) Profiteur durch OpenAI & Azure AI
Partnerschaft mit OpenAI:
- Die enge Kooperation mit OpenAI positioniert Microsoft als einen der größten Anbieter von Inferenzlösungen.
Azure AI:
- Mit Azure AI baut Microsoft eine leistungsfähige Cloud-Infrastruktur für generative KI auf.
Zukünftige Entwicklungen:
- Eigene KI-Chips könnten langfristig die Abhängigkeit von externen Anbietern wie Nvidia verringern.
Broadcom
$AVGO (-3,16 %) Der „Hidden Champion“ für Inferenz-Netzwerke
Netzwerktechnologie:
- Broadcoms Hochgeschwindigkeits-Netzwerktechnologie ermöglicht die schnelle Datenverarbeitung, die für KI-Inferenz entscheidend ist.
Marktführerschaft:
- Als führender Anbieter von Netzwerkchips in Hyperscale-Rechenzentren profitiert Broadcom vom wachsenden Bedarf an KI-optimierten Lösungen.
Qualcomm
$QCOM (-4,11 %) Inferenz auf dem Edge-Markt
Edge Computing:
- Neben der Cloud wird Inferenz auch auf mobilen Geräten und IoT-Systemen benötigt. Qualcomm bietet dafür leistungsstarke, energieeffiziente KI-Chips.
Smartphone-Anwendungen:
- Insbesondere der Einsatz von Snapdragon AI-Prozessoren in Smartphones macht Qualcomm zu einem wichtigen Player im Edge-Bereich.
🎯 Fazit: Der Inferenzmarkt kann der neue Goldrausch der KI sein
Der KI-Boom ist noch lange nicht vorbei, er verlagert sich lediglich. Während der Ausbau der Infrastruktur den Grundstein legte, stehen nun die kontinuierlichen Einnahmen aus Inferenzlösungen im Vordergrund.
- Unternehmen, die sich auf energieeffiziente und leistungsfähige Inferenz-Hardware spezialisieren, besitzen langfristiges Wachstumspotenzial.
- Anbieter mit eigenen KI-Lösungen können durch Kostensenkung und Margenverbesserung massiv profitieren.
- Firmen wie Broadcom liefern das technologische Fundament für schnelle und zuverlässige KI-Inferenz.
Der Inferenzmarkt ist längst Realität und kein kurzfristiges Phänomen.
❓Welche Unternehmen, seht ihr neben den Big Playern als Profiteure?
im gestrigen Post habe ich zum Ende meine persönliche Depot-Aufstellung zum Thema KI-Revolution kurz dargestellt.
Danke fürs Lesen! 🤝
__________
Quellen:
[1]
https://datacentremagazine.com/it/gartner-why-global-it-spending-will-hit-us-5-61tn-in-2025
[2]
https://www.ibm.com/de-de/products/watsonx-assistant?utm_content=SRCWW&p1=Search&p4=43700081249081072&p5=e&p9=58700008827051052&gclsrc=aw.ds&gad_source=1&gbraid=0AAAAA-oK3j5oGHzEFRXtK5errGcJ_JurZ&gclid=CjwKCAiAnpy9BhAkEiwA-P8N4u6i5OsTL36ctZDn93JgG58kV90ckf7U6o2QKeKPSUqqwHSw3MxoaRoC2IwQAvD_BwE
[3]
https://www.mckinsey.com/featured-insights/themes/whats-next-in-ai-and-healthcare
[4] https://www.deloitte.com/de/de/issues/innovation-ai/industrie-40.html
[5] https://www.amd.com/de/products/accelerators/instinct/mi300/mi300x.html
[6]
https://www.nvidia.com/en-us/data-center/
[7]
https://cloud.google.com/tpu
[8]
https://aws.amazon.com/de/ai/machine-learning/inferentia/
