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StockJunky

NVIDIA Corporation (NVDA)

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McGibblets
vor 17 Minuten von Holgerli:

"ZeroHedge" ist IMO mehr Meinung bzw. Meinungsmache als wirklich fundiert zu sein.

Und sorry, wenn in den Kommentaren darüber diskutiert wird, dass viele der Beteiligten Juden sind, dann bin ich da raus.

Darf aber jeder selber für sich entscheiden 

Das bleibt dir unbenommmen. Ich fand die Aussagen zu Oracles Fremdfinanzierung interessant.

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Nachtfalke

 

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ghost_69
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Nvidia darf H200 wohl nach China exportieren

Mehrere Medien berichten, dass die US-Regierung Nvidia den Export des H200-Chips nach China an genehmigte Kunden erlaubt, eine offizielle Bestätigung steht jedoch noch aus.

 

HIGHLIGHTS:

Export an ausgewählte Kunden

Nvidia erhält laut Berichten grünes Licht für H200-Exporte an "approved customers" in China, wobei Details variieren und eine offizielle Bestätigung des Bureau of Industry and Security fehlt.

Bedeutung für Märkte und Lieferketten

Exportregeln beeinflussen direkt Chip-Umsätze und AI-Investitionspläne, wodurch die mögliche Lockerung einen Umsatzhebel für Nvidia darstellt und Signalwirkung für weitere Export-Entscheidungen hat.

Geopolitisches Risiko bleibt bestehen

Trotz möglicher Export-Erlaubnis bleibt die Situation angespannt, da sich Regulierungen schnell ändern können und "Policy Risk" zum kalkulierbaren Business-Risiko für Unternehmen wird.

Quelle: TechNode

 

Ghost_69 :-*

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Mithrandir77

Nvidia lizenziert Groq-Technologie und holt sich CEO Jonathan Ross ins Haus

 

Zitat

Nvidia sichert sich durch eine Lizenzvereinbarung mit Groq Zugang zu hochspezialisierter Inference-Technologie und holt sich gleichzeitig Gründer Jonathan Ross ins Haus.

Die Vereinbarung ist nicht-exklusiv – Groq bleibt unabhängig und kann seine LPU-Technologie weiter vermarkten.

Mehrere Medien sprechen von einer Transaktionsgröße im Bereich von 20 Milliarden US-Dollar, wobei genaue finanzielle Details nicht offengelegt wurden.

Nvidia hat sich kurz vor Jahresende einen strategischen Schachzug gesichert, der die KI-Chip-Branche aufhorchen lässt. Der Grafikkarten-Gigant hat eine Lizenzvereinbarung mit dem Startup Groq geschlossen und gleichzeitig mehrere Top-Leute des Unternehmens an Bord geholt – darunter Gründer Jonathan Ross und President Sunny Madra. Die Botschaft ist klar: Nvidia will seine Dominanz im KI-Bereich nicht nur mit eigenen GPUs verteidigen, sondern gezielt neue Technologiefelder erschließen.

Was genau hat Nvidia da eingefädelt?

Groq bestätigte in einer offiziellen Mitteilung, dass man eine nicht-exklusive Lizenzvereinbarung mit Nvidia für die eigene Inference-Technologie geschlossen hat. Das bedeutet konkret: Nvidia darf die Groq-Technologie nutzen und weiterentwickeln, während Groq selbst weiterhin unabhängig operiert und seine Chips an andere Kunden verkaufen kann. Ein cleverer Move für beide Seiten – Nvidia bekommt Zugang zu spezialisiertem Know-how, Groq behält seine Eigenständigkeit und dürfte finanziell gut ausgestattet sein.

Mehrere Medien berichten von einer Transaktionsgröße im Bereich von rund 20 Milliarden US-Dollar. Nvidia selbst hat allerdings klargestellt, dass es sich nicht um eine vollständige Übernahme handelt. Die genauen finanziellen Konditionen bleiben unter Verschluss – was in dieser Größenordnung durchaus ungewöhnlich ist und Raum für Spekulationen lässt.

Warum ist Groqs Technologie so interessant?

Groq hat sich mit seiner Language Processing Unit (LPU) einen Namen gemacht. Diese speziellen Chips sind auf Inference optimiert – also auf die schnelle Verarbeitung von Anfragen an bereits trainierte KI-Modelle. Während Nvidias GPUs traditionell sowohl für Training als auch Inference genutzt werden, setzt Groq auf extreme Spezialisierung: niedrigste Latenz pro Token und maximale Energieeffizienz beim Ausführen von Sprachmodellen.

Für Nvidia ist das eine strategische Erweiterung des eigenen Portfolios. Die GPU-Dominanz ist unbestritten, aber der Inference-Markt wächst explosionsartig. Cloud-Provider und Rechenzentren suchen nach Lösungen, die nicht nur schnell, sondern auch energieeffizient arbeiten. Mit Groqs LPU-Technologie kann Nvidia seinen Kunden jetzt auch spezialisierte Inference-Beschleuniger anbieten – und zwar ohne das eigene GPU-Geschäft zu kannibalisieren.

Mehr als nur Technologie: Der Talent-Transfer

Besonders spannend an diesem Deal: Jonathan Ross, der Groq-Gründer, wechselt zusammen mit Sunny Madra und weiteren Teammitgliedern zu Nvidia. Das ist ein klassischer „Acqui-Hire“ – die Übernahme von Talenten und Know-how, nicht nur von Technologie. Ross bringt jahrelange Erfahrung in der Chip-Entwicklung mit und hat mit Groq bewiesen, dass er disruptive Ansätze umsetzen kann.

Für Nvidia ist das Gold wert. Der KI-Arbeitsmarkt ist heiß umkämpft, und Top-Ingenieure mit Erfahrung in spezialisierter Chip-Architektur sind rar. Mit diesem Schachzug sichert sich Nvidia nicht nur Technologie, sondern auch die Köpfe dahinter – und kann die LPU-Entwicklung direkt in die eigenen Roadmaps integrieren.

Was das für die Branche bedeutet

Dieser Deal reiht sich ein in eine Serie ähnlicher Transaktionen der letzten Monate. Google hat mit Character.AI eine Lizenzvereinbarung geschlossen und Personal übernommen, Amazon und Microsoft haben ebenfalls bei KI-Startups zugegriffen. Das Muster ist klar: Die Tech-Giganten sichern sich gezielt Spezial-Know-how, ohne gleich ganze Unternehmen zu schlucken.

Für Wettbewerber wie Intel, AMD oder Google mit seinen TPUs ist das ein Signal. Nvidia baut seine Führungsposition nicht nur durch eigene Entwicklung aus, sondern integriert aktiv die besten Ideen der Branche. Die Frage ist: Wie reagieren die anderen Player? Der Inference-Markt ist noch jung genug, dass mehrere Ansätze parallel erfolgreich sein können – aber der Zeitvorsprung von Nvidia wächst.

Die Rechnung geht für alle auf

Am Ende profitieren beide Seiten von dieser Vereinbarung. Nvidia bekommt Zugang zu hochspezialisierter Inference-Technologie und holt sich Top-Talente ins Haus. Groq bleibt unabhängig, hat vermutlich eine ordentliche Finanzspritze bekommen und kann seine Technologie weiter am Markt positionieren. Für Kunden bedeutet das mehr Auswahl bei Inference-Lösungen – und genau das braucht der Markt, wenn KI-Anwendungen weiter skalieren sollen.

 

 

 

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