TPU Chips als Gamechanger: Findet das neue KI-Rennen zwischen NVIDIA und Alphabet statt?
Gewinnt Alphabet als Kombination aus OpenAI, Microsoft und NVIDIA das KI-Rennen? Der Reichweitenvorteil durch das Suchmaschinengeschäft, die finanzielle Stärke und die neueste Generation hauseigener Chips, die nun auch an Dritte verkauft werden, könnten die Karten neu mischen.
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Die Aktie der Google-Mutter Alphabet (ISIN: US02079K3059, WKN: A14Y6F) hat sich in den letzten Monaten deutlich besser entwickelt als die Papiere anderer KI-Giganten. Mit einer Marktkapitalisierung von 3,8 Bio. USD ist Alphabet nach NVIDIA (ISIN: US67066G1040, WKN: 918422) und Apple (ISIN: US0378331005, WKN: 865985) das drittwertvollste Unternehmen der Welt und kurz davor, die Marke von 4 Billionen USD zu überschreiten.
Alphabet Aktie seit September im Aufwind
Die Aktie ist seit ihrem Höchststand am Nasdaq am 29. Oktober um rund 16 % gestiegen und setzt damit einen Aufwärtstrend fort, der Anfang September nach einem vorteilhaften Gerichtsbeschluss einsetzte. Im selben Zeitraum verzeichneten Microsoft (ISIN: US5949181045, WKN: 870747), Oracle (ISIN: US68389X1054, WKN: 871460), Nvidia und Meta Platforms (ISIN: US30303M1027, WKN: A1JWVX) seit dem Höchststand des Nasdaq zweistellige Kursverluste. Erstmals seit 2018 liegt der Wert von Microsoft unter jenem von Alphabet.
Wie kam es dazu? Ein wichtiger Aspekt: Dem Unternehmen gelingt der Spagat zwischen KI-Wettrennen und Tagesgeschäft. Der Konzern erwirtschaftet nach wie vor den Großteil seiner jährlichen Einnahmen von 385 Mrd. USD mit Werbung.
Parallel dazu gelingen substanzielle Fortschritte im KI-Segment, wie zuletzt bei der Vorstellung von Gemini-3 deutlich wurde. Google trainierte sein eigenes hochmodernes KI-Modell auf eigenen Netzwerken mit selbst entwickelten Google Tensor Processing Unit (TPU-Chips). "Damit wird Google im Grunde zu einer Kombination aus OpenAI und Microsoft, angereichert mit einem Hauch von Nvidia", konstatiert Dan Gallagher vom Wall Street Journal.
Alphabets signifikante Fortschritte bei Modellen und Chips könnten für andere KI-Giganten zur Bedrohung werden. Ben Reitzes vom Research-, Datenanalyse- und Investmentunternehmen Melius jedenfalls warnte seine Kunden: "Ein Erfolg von Google würde tatsächlich einige der von uns beobachteten Aktien belasten - daher ist mit Kursschwankungen zu rechnen."
Die Wirkung wird an der Softbank (ISIN: JP3436100006, WKN: 891624) Aktie deutlich: Als bekannt wurde, dass Meta einen Mega-Chip-Deal mit Google prüft, gaben die Aktien des Unternehmens zweistellig nach. Anleger fürchten um den Wert des hohen Engagements in OpenAI. Auch die Aktien von NVIDIA gerieten unter Druck.
Vorteile bei Reichweite und Finanzkraft
Google verfügt im KI-Wettrennen über einen strategischen Wettbewerbsvorteil: Mehr als 90 % aller weltweit durchgeführten Internetsuchen laufen über die Plattform. Dadurch lassen sich die eigenen KI-Modelle sehr gut verbreiten. Der Vorsprung des Pioniers OpenAI schrumpft: Laut einer TD Cowen Umfrage nutzten im Oktober 26 % der Befragten Googles Gemini und 35 % ChatGPT. Demnach stieg die Nutzung von Gemini gegenüber Juli um 2 Prozentpunkte, während die von ChatGPT im gleichen Zeitraum um einen Punkt sank.
Ein weiterer Pluspunkt gegenüber der Konkurrenz ist die größere Distanz zur finanziellen Schmerzgrenze. Zwar investiert der Konzern in diesem Jahr 91-93 Mrd. USD in KI - 75 % mehr als im Vorjahr. Doch das entspricht lediglich 25 % der für dieses Jahr erwarteten Einnahmen, während Microsoft und Meta 35 % investieren.
Die Verschuldung liegt zudem deutlich niedriger als bei anderen großen Technologieunternehmen. CreditSights schätzt die Gesamtverschuldung zuzüglich Leasingverpflichtungen von Alphabet auf lediglich das 0,4-Fache des Vorsteuergewinns, verglichen mit dem 0,7-Fachen bei Microsoft und Meta.
KI-Wettrennen künftig zwischen Alphabet und NVIDIA
Nun kommt mit den TPU-Chips ein weiterer Erfolgsfaktor hinzu, der das KI-Rennen auf einen Wettlauf zwischen Alphabet und NVIDIA zuspitzen könnte. Die Chips nutzen eine Architektur namens Systolic Array. Während der Chip einer gewöhnlichen CPU oder GPU für jede Berechnung Daten zwischen Speicher und Recheneinheiten hin und her verschiebt, fließen die Daten in einer TPU durch den Chip wie das Blut durch ein Herz.
Deshalb kann eine TPU die Anzahl der erforderlichen Speicherzugriffe deutlich reduzieren und ihre Rechenzyklen für Berechnungen nutzen, anstatt auf Daten zu warten. Das neueste TPU-Modell (Ironwood) hat einige frühere Schwachstellen des Designs behoben. Bislang wurde das im April vorgestellte Modell nur intern genutzt. Dies ändert sich jedoch gerade - und könnte die Karten im KI-Hype neu mischen.