Microsoft und Apple überholt Nvidia zieht seit Jahren die richtigen Lehren

Analyse | Düsseldorf · Im Gegensatz zu Microsoft und Apple kennen die meisten den Chiphersteller Nvidia gar nicht. Und trotzdem hat das Unternehmen die beiden Tech-Giganten kürzlich an der Spitze der wertvollsten Unternehmen überholt.

Das sind die wertvollsten Börsenunternehmen der Welt 2023​
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Das sind die wertvollsten Unternehmen der Welt

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Foto: dpa/Kathy Willens

Der Aktienkurs von Nvidia kannte in den letzten Wochen und Monaten nur eine Richtung: steil nach oben. Meldungen dazu stellte alle möglichen Vergleiche auf, 25 Mal so wertvoll wie Intel sei das Unternehmen beispielsweise. Und seit Mittwoch müssen sich wirklich alle an Nvidia messen lassen, hat der Konzern doch sogar Microsoft und Apple überholt und sich mit einem Wert von 3,34 Billionen Dollar (rund 3,1 Billionen Euro) an die Spitze aller börsennotierten Unternehmen weltweit gesetzt. Doch wie konnte ein Chiphersteller, dessen Logo die meisten nicht kennen, das schaffen?

Früh Weitsicht bewiesen

Nvidia begann sein Geschäft mit Grafikkarten für Heimcomputer und sicherte sich ab Ende der 1990er-Jahre im Gaming-Bereich einen festen Platz am Markt. Grafikchips waren früher noch ähnlich den Hauptprozessoren auf einen festen Satz Instruktionen beschränkt. Welche das für eine entsprechende Kompatibilität sein mussten, gab unter anderem die Schnittstelle DirectX vor. Doch schon in den 2000er-Jahren implementierte Nvidia die sogenannte CUDA-Schnittstelle, mit der komplexe und auf Parallelität ausgelegte Berechnungen auf der Grafikkarte ausgeführt werden konnten. Berechnungen, die nichts mit Computerspielen zu tun hatten. So ließen sich seinerzeit schon Programme wie Seti@home und Folding@home durch die Grafikkarte beschleunigen. Ein Vorgeschmack auf das, was viele Jahre später passieren würde.

Passend dazu tätigte Nvidia in den 2000ern einige entscheidende Zukäufe, die vom heutigen Standpunkt aus nur extrem weitsichtig genannt werden können. Zum einen kaufte Nvidia den Hersteller von Physikbeschleunigerkarten Ageia. Noch Jahre nach dem Kauf hätte man diese Investition belächeln können, denn die PhysX genannte Technologie konnte sich im Gaming-Bereich nicht durchsetzen. Dennoch floss das Know-how des Unternehmens in die CUDA-Schnittstelle mit ein. Physikberechnungen sind ebenfalls etwas, das stark von Parallelisierung profitiert.

Das Zweite unter etlichen Unternehmen, das Nvidia kaufte, war die Mental Images GmbH aus Berlin. Das Unternehmen entwickelte Ray-Traycing-Software. Eine Technik, die mangels Rechenleistung erst viele Jahre später ihren Durchbruch feiern sollte, inzwischen aber auf dem Weg zum Standard ist.

Der erste große Knall

Im Jahr 2017 wurde der Welt erstmals so richtig offenbart, wozu Grafikkarten noch taugen können, wenn man keine Spiele mit ihnen spielt. Der erste große Bitcoin Mining-Boom sorgte für leere Regale bei Händlern, Lieferschwierigkeiten bei Nvidia, absurde Preise und lange Gesichter bei Spielern. Die Tauglichkeit der Karten, langwierige Berechnungen effizient abarbeiten zu können, verhalf ihnen zu ungeahnter Beliebtheit. Das Problem: Nvidia hatte plötzlich zwei Märkte, aber nur ein Produkt.

Noch bevor die KI kam

Noch Jahre vor ChatGPT und Co. wusste Nvidia schon, wie gut generative KI auf ihren Grafikkarten funktionieren würde. Im Jahr 2018 führte der Hersteller DLSS (Deep Learning Super Sampling) ein. Ein Algorithmus, der auf erlernten Daten basiert und Bilder mit niedrigerer Auflösung zu Bildern höherer Auflösung hochskaliert. Und das in wenigen Millisekunden live während des Spielens. Für Gamer bedeutet das inzwischen, dass sie, dank jahrelangen Trainings der dahinterliegenden Datensätze, mit minimalem Qualitätsverlust deutlich höhere Bildraten auf ihren Monitor projiziert bekommen.

Die gleiche Technik wendet Nvidia inzwischen auch beim Raytracing an. Weil der Rechenprozess immer noch extrem aufwendig ist, lässt Nvidia das Endergebnis durch die sogenannte Ray-Reconstruction laufen. Auch diese verwendet einen trainierten Datensatz. Nvidia weiß also längst, wie dieser Hase läuft.

Als die KI kam

Zum Start des KI-Booms hatte Nvidia daher direkt die entsprechenden Beschleunigerkarten im Angebot, weit vor Konkurrenten wie Intel oder AMD. Alle, die groß bei KI mitmischen wollen, kaufen bei Nvidia. Und keine kleinen Stückzahlen. Anfang des Jahres etwa machte die Meldung die Runde, dass Meta 350.000 Nvidia Karten ordert, um dem eigenen KI-Modell Beine zu machen und beim Lernen zu helfen. Tesla soll angeblich bei Nvidia um Priorität gebeten haben für die eigenen Bestellungen. Apple soll schon Ende letzten Jahres Pläne gehabt haben, 4,75 Milliarden Dollar in KI-Server mit Nvidia-Technik zu investieren. Die inzwischen angekündigte KI-Integration in iOS 18 unterstreicht dies.

Der Chip-Auftragsfertiger TSMC in Taiwan, der wiederum Hauptlieferant für Nvidia ist (denn Nvidia designt die Chips zwar, fertigt sie aber nicht selbst), hat längst mit dem Bau zusätzlicher Standorte begonnen, um die Auftragsflut auch in Zukunft noch bewältigen zu können. Der Börsenwert von TSMC ist im Fahrwasser der Nvidia-Aufträge ebenfalls auf über eine Billion Dollar gestiegen.

Nvidia CEO Jen-Hsun Huang gibt sich überzeugt, dass die aktuelle Hochphase erst der Anfang ist. Seine Aktionäre wird es sicherlich freuen. Und angesichts dessen, dass wirklich alle gerade auf den KI-Zug aufspringen, scheint die Aussage nicht mal abwegig. Ende Juli startet in Denver die Siggraph, eine jährliche Tagungsreihe, bei der sich Techkonzerne, die üblicherweise mit Computergrafik zu tun haben, die Ehre geben und über aktuelle Entwicklungen referieren. Huang ist einer der Keynote-Speaker. Die Welt wird gespannt darauf blicken, was der Chef des global wertvollsten Unternehmens zu sagen hat.