AI Chips


Am vergangenen Mittwoch wurde eine neue Testdatenserie zu Computerchips veröffentlicht. Dabei ging es in erster Linie, um solche Prozessoren, die für künstliche Intelligenz geeignet sind. Es zeigte sich: Chips von Qualcomm Inc sind offenbar in zwei von drei Leistungseffizienz-Messungen besser als Hardware der Nvidia Corp.

Qualcomm ist effizienter

Eigentlich beherrscht Nvidia den Markt für das Training von KI-Modellen mit riesigen Datenmengen. Doch nachdem diese KI-Modelle trainiert wurden, finden sie in größerem Umfang Verwendung bei Aufgaben wie der Generierung von Textantworten auf Anfragen und der Entscheidung, ob ein Bild eine Katze enthält – was als Inferenz bezeichnet wird. Hierfür muss die Hardware anderen Ansprüchen gerecht werden.

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Laut Reuters gehen Experten davon aus, dass der Markt für solche Inferenz-Chips schnell wachsen wird, da immer mehr Unternehmen KI-Technologien in ihre Produkte integrieren. Hierzu zählen weltbekannte Konzerne wie Alphabet Inc.’s Google. Diese sind ihrerseits jedoch stark daran interessiert, die zusätzlichen Kosten für die neue Technologie zu minimieren.

Als einer der Hauptkostenfaktoren gilt der Energiebedarf, wo Qualcomm ganz seine Stärken ausspielen kann. So hat das Unternehmen schon in der Vergangenheit großen Wert auf ein energieeffizientes Design von Chips für batteriebetriebene Geräte wie Smartphones gelegt. Der hochmoderne Chip Cloud AI 100 ist das Resultat dieser Entwicklung. Er ist gänzlich auf sparsamen Stromverbrauch fokussiert.

Wie Reuters weiter berichtet, hat das Engineering-Konsortium MLCommons, das weitverbreitete Test-Benchmarks in der AI-Chip-Industrie betreibt, vor rund einer Woche nun offizielle Testdaten vorgelegt. Dabei konnte Qualcomms AI 100 Nvidias Flaggschiff-H100-Chip in der Klassifizierung von Bildern basierend auf der Anzahl der Datenbankserverabfragen, die jeder Chip durchführen kann, schlagen. Qualcomms Chips erreichen demnach 227,4 Serveranfragen pro Watt im Vergleich zu 108,4 Anfragen pro Watt für Nvidia.

Nvidia noch immer Branchenprimus

Nvidia Logo Auch bei der Objekterkennung, mit einer Wertung von 3.8 Anfragen pro Watt gegenüber Nvidias 2.4 Anfragen pro Watt, liegt Qualcomm vorn. In der Praxis kann eine solche Objekterkennung in Anwendungen wie der Analyse von Aufnahmematerial aus Einzelhandelsgeschäften verwendet werden, um festzustellen, wo Käufer am häufigsten hingehen.

Trotzdem bleibt Nvidia ein Branchenprimus, wenn es um absolute Leistung geht. Hier liegen die Chips vor allen anderen Mitbewerbern, gleiches gilt bei der natürlichen Sprachverarbeitung. Diese Technologie ist die immerhin am häufigsten verwendete KI-Technologie in Systemen wie Chatbots. Hier erreichte Nvidia 10,8 Anfragen pro Watt, während Qualcomm mit 8,9 Anfragen pro Watt den zweiten Platz belegte.

Einfluss auf die Kurse der beiden kalifornischen Tech-Aktien haben die Testergebnisse allerdings bislang nicht genommen. Während die Nvidia Aktie ihren langfristigen positiven Trend zu bestätigen scheint, kämpft Qualcomm mit volatilen Kursen.

Die Technologie der künstlichen Intelligenz scheint bereits jetzt verschiedene Branchen gänzlich zu revolutionieren, darunter nicht zuletzt Finanzwesen und den aufstrebenden Markt für Kryptowährungen. KI-Algorithmen können hier eine Vielzahl von Daten effizient und genau analysieren, interpretieren und vorhersagen und Tradern und Investoren potenziell wertvolle Erkenntnisse liefern. KI spielt in vielen Finanzsektoren bereits eine bedeutende Rolle, und Experten sagen voraus, dass ihre Auswirkungen auf Krypto nur noch zunehmen werden.

Das AI-Versprechen im Trading

KI-Algorithmen können riesige Datenmengen in Echtzeit analysieren, wie z. B. Marktdaten, Stimmungsanalysen, Pressemitteilungen, Social-Media-Trends und andere externe Faktoren, die den Wert der Kryptowährungen erheblich beeinflussen können. Diese Analyse ermöglicht es Händlern und Anlegern zumindest in der Theorie, fundiertere Anlageentscheidungen zu treffen. Zahlreiche Online-Videos versprechen mittlerweile, dass KI aufkommende Handelsmuster erkennen und Vorhersagen über die wahrscheinlichen Wege der Märkte treffen kann. Zudem sollen auch potenzielle Risiken und Anomalien identifiziert und es Händlern und Anlegern ermöglicht werden, Verluste zu mindern und Gewinne zu erzielen.

KI-betriebene Bots sollen also handeln und in Sekundenbruchteilen Trades und Entscheidungen treffen. Der automatisierte Handel soll die viel zitierten menschlichen Emotionen aus dem Handel entfernen, um mit pragmatischer Effizienz bessere Ergebnisse zu erzielen. So stellen Algorithmen im AI-Trading vermeintlich sicher, dass mehrere voreingestellte Indikatoren erfüllt werden, bevor ein Trade ausgeführt wird, was zu profitableren und konsistenten Trades führen soll. So kursieren mittlerweile zahlreiche Videos, die große Gewinne durch das Trading mit ChatGPT versprechen.

Allerdings ist das erhoffte Wundermittel für die Finanzbranche bislang ausgeblieben. Händler und Investoren, die darauf hofften, völlig automatisch von gestiegener Effizienz und Genauigkeit zu profitieren, können bislang kaum von höheren Gewinnen berichten als konventionelle Trader.

Experten kritisieren schließlich, dass sich zwar bestimmte Handels-Bots mithilfe der Technologie programmieren lassen, die Umsetzung in konkreten Trading-Strategien jedoch dann selten klappt, auch wenn bestimmte Influencer etwa die Scalping Strategie oder ähnliche Herangehensweisen bewerben.

Fazit

Es mag also sein, dass die KI den Krypto-Raum weiter revolutionieren und ihn zugänglicher und leichter verständlich machen wird. Echte Vorhersage-fähige Modelle wird es in Zukunft aber auch kaum geben. Zu groß ist der Wettbewerb im Markt, der das Ganze zu einem schwierig einzuschätzenden Schachspiel verschiedener Akteure werden lässt. Trotzdem birgt die Integration der KI-Technologie für Investoren eine Chance. Sowohl Qualcomm als auch Nvidia bieten US-Aktien, die in die Infrastruktur einer großen Wachstumsbranche investieren lassen. Sollte sich die Arbeitsweise von Händlern und Anwendern also weiter dank AI verändern, dann werden die Chiphersteller auch weiter profitieren.

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Raphael Adrian

Nach dem Abschluss seines Journalismus Masters im Jahr 2013 arbeitete Raphael mehrere Jahre als freiberuflicher Journalist und Autor. In dieser Zeit spezialisierte er sich auf Finanzen, Business und Kryptowährungen. Seit November 2018 ist er als Chefredakteur bei Kryptoszene tätig. Seine Erfahrung im Bereich Investitionen und Handel gibt ihm eine solide Grundlage für die Analyse von Markttrends und das Treffen fundierter Investitionsentscheidungen. Dank seines Fachwissens in technischer und fundamentaler Analyse ist er in der Lage, profitable Geschäfte zu identifizieren und Risiken effektiv zu managen.

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