Nvidia erwägt KI-Server-Vermietung via Lepton AI Kauf

In der hochkarätigen Arena der künstlichen Intelligenz, in der Rechenleistung oberste Priorität hat, steht Nvidia als unangefochtener Monarch da. Seine Grafikprozessoren (GPUs) bilden das Fundament, auf dem ein Großteil der aktuellen KI-Revolution aufgebaut ist. Doch Gerüchte aus den Tech-Korridoren deuten darauf hin, dass der Halbleitergigant eine strategische Expansion über sein Kerngeschäft mit Silizium hinaus ins Auge fassen könnte. Berichten zufolge befindet sich Nvidia in intensiven Gesprächen über eine mögliche Übernahme von Lepton AI, einem jungen Startup, das im zunehmend wichtigen Markt für die Vermietung von KI-Servern tätig ist. Dieser Schritt, sollte er vollzogen werden, könnte eine signifikante Entwicklung in Nvidias Strategie signalisieren, das Unternehmen weiter die Wertschöpfungskette hinaufdrücken und potenziell die Dynamik des Zugangs zu KI-Infrastruktur verändern.

Der potenzielle Deal, der von Quellen, die in The Information zitiert werden, auf eine Bewertung im Bereich von mehreren hundert Millionen Dollar geschätzt wird, dreht sich um ein Unternehmen, das kaum zwei Jahre alt ist. Lepton AI hat sich eine spezifische Nische erschlossen: Es mietet Server, die mit Nvidias begehrten KI-Chips bestückt sind, bezieht diese Kapazitäten hauptsächlich von großen Cloud-Anbietern und vermietet diese Rechenleistung dann an andere Unternehmen weiter, oft kleinere Akteure oder solche, die flexiblen Zugang ohne langfristige Bindungen an die Cloud-Giganten benötigen. Dieses Geschäftsmodell positioniert Lepton AI als Vermittler, als Facilitator im komplexen Ökosystem, das die rohe Rechenleistung liefert, die die KI-Entwicklung und -Bereitstellung antreibt.

Lepton AI entschlüsseln: Der Mittelsmann im GPU-Rausch

Lepton AI wurde erst vor zwei Jahren gegründet und repräsentiert den unternehmerischen Eifer rund um den Boom der KI-Infrastruktur. Sein Kernangebot dreht sich um Zugänglichkeit und Flexibilität. Während Hyperscale-Cloud-Anbieter wie Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud Platform (GCP) direkten Zugang zu Nvidia GPU-Instanzen bieten, kann die Navigation durch ihre Angebote, die Sicherung von Kapazitäten und die Verwaltung der Infrastruktur komplex und kostspielig sein, insbesondere für Startups oder Teams mit schwankendem Bedarf.

Lepton AI füllt diese Lücke. Durch die Aggregation von Serverkapazitäten – im Wesentlichen der Kauf im Großhandel von Cloud-Anbietern – und das anschließende Anbieten zu potenziell flexibleren Konditionen oder mit Mehrwertdiensten, die auf KI-Workloads zugeschnitten sind, zielt es darauf ab, den Zugang zu High-Performance Computing zu vereinfachen. Dieses Modell lebt von der anhaltenden Knappheit und der überwältigenden Nachfrage nach Nvidias fortschrittlichen GPUs, wie dem H100 und seinen Vorgängern. Unternehmen, die keine Zuteilungen direkt von Nvidia sichern können oder mit langen Wartelisten bei Cloud-Anbietern konfrontiert sind, könnten sich an Vermittler wie Lepton AI wenden, um schnelleren oder maßgeschneiderten Zugang zu erhalten.

Das Startup sicherte sich im Mai 2023 eine bescheidene Seed-Finanzierung in Höhe von 11 Millionen US-Dollar, angeführt von CRV und Fusion Fund. Diese anfängliche Kapitalspritze hat wahrscheinlich seine Bemühungen befeuert, seine Plattform aufzubauen, Beziehungen zu Cloud-Anbietern zu knüpfen und seinen ersten Kundenstamm zu gewinnen. Die Tätigkeit in diesem Bereich erfordert erhebliches Kapital, nicht nur für Betriebskosten, sondern potenziell auch für Vorabverpflichtungen bei Server-Leasingverträgen, um die Verfügbarkeit von Kapazitäten für die eigenen Kunden sicherzustellen. Der gemeldete Übernahmepreis deutet daher entweder auf ein schnelles Wachstum und eine vielversprechende Traktion hin, die Lepton AI in seiner kurzen Existenz erreicht hat, oder, was vielleicht noch wichtiger ist, auf den immensen strategischen Wert, den Nvidia der Kontrolle oder Beeinflussung des nachgelagerten Zugangs zu seiner eigenen Hardware beimisst.

Lepton AI fungiert im Wesentlichen als spezialisierter Wiederverkäufer und Service-Layer, der einen Teil der Komplexität im Umgang direkt mit großer Cloud-Infrastruktur abstrahiert. Seine Zielkundschaft könnte umfassen:

• KI-Startups: Unternehmen, die leistungsstarke Rechenleistung für das Modelltraining oder die Inferenz benötigen, aber nicht über die Größe oder die Ressourcen für große Cloud-Verträge verfügen.
• Forschungslabore: Akademische oder unternehmenseigene Forschungsgruppen, die für Experimente Schübe an High-Performance Computing benötigen.
• Unternehmen: Größere Firmen, die spezifische KI-Projekte untersuchen und zusätzliche Kapazitäten außerhalb ihrer bestehenden Cloud-Vereinbarungen benötigen.

Die Rentabilität dieses Modells hängt von der Fähigkeit von Lepton AI ab, GPU-Kapazitäten zuverlässig und kostengünstig zu sichern, seine Infrastruktur effizient zu verwalten und überzeugende Preise oder Dienstleistungen im Vergleich zum direkten Weg zur Quelle anzubieten. Es ist ein heikler Balanceakt in einem von Giganten dominierten Markt.

Nvidias strategisches Kalkül: Jenseits des Siliziums

Warum sollte Nvidia, ein Unternehmen, dessen phänomenaler Erfolg auf dem Design und Verkauf der begehrtesten KI-Chips der Branche beruht, in das Geschäft mit der Serververmietung einsteigen und damit, wenn auch indirekt, mit seinen eigenen größten Kunden – den Cloud-Service-Providern – konkurrieren? Die potenziellen Beweggründe sind vielfältig und sprechen Bände über die sich entwickelnde Landschaft der KI.

1. Vertikale Integration und Wertschöpfung: Die KI-Wertschöpfungskette reicht vom Chipdesign und der Herstellung über die Serverintegration, den Rechenzentrumsbetrieb, Cloud-Plattformen bis hin zu den KI-Anwendungen selbst. Derzeit schöpft Nvidia auf der Chip-Ebene immense Werte ab. Erhebliche Werte werden jedoch auch weiter unten in der Infrastructure-as-a-Service (IaaS)-Schicht generiert, wo Unternehmen Prämien für den Zugang zu GPU-beschleunigtem Computing zahlen. Durch die Übernahme eines Akteurs wie Lepton AI könnte Nvidia potenziell einen größeren Anteil an den Gesamtausgaben für KI-Infrastruktur erzielen und sich über den Komponentenverkauf hinaus in die Erbringung von Dienstleistungen bewegen.

2. Marktintelligenz und direktes Kundenfeedback: Der Betrieb eines Mietservices, selbst auf Distanz, würde Nvidia unschätzbare Echtzeit-Einblicke darüber verschaffen, wie seine GPUs genutzt werden, welche Workloads am häufigsten vorkommen, welche Software-Stacks bevorzugt werden und auf welche Engpässe Kunden stoßen. Diese direkte Feedbackschleife könnte zukünftiges Chipdesign, Softwareentwicklung (wie seine CUDA-Plattform) und die allgemeine Marktstrategie weitaus effektiver beeinflussen als sich ausschließlich auf Feedback zu verlassen, das durch große Cloud-Partner gefiltert wird.

3. Marktgestaltung und Sicherstellung des Zugangs: Obwohl Hyperscaler entscheidende Partner sind, könnte Nvidia einen direkteren Einfluss darauf wünschen, wie seine Technologie einen breiteren Markt erreicht, insbesondere kleinere Innovatoren. Ein Vermietungszweig könnte als Kanal dienen, um sicherzustellen, dass bestimmte Kundensegmente oder strategische Initiativen garantierten Zugang zur neuesten Nvidia-Hardware haben, was potenziell Innovationen fördert, die letztendlich die Nachfrage nach seinen Chips steigern. Er könnte auch als Testfeld für neue Hardware- oder Softwareangebote dienen, bevor diese über große Cloud-Partner breiter eingeführt werden.

4. Wettbewerbsdynamik: Der Schritt könnte auch defensiv interpretiert werden. Da Wettbewerber (wie AMD und Intel) bestrebt sind, im KI-Chip-Markt Fuß zu fassen, und da Hyperscaler ihre eigenen benutzerdefinierten KI-Siliziumchips entwickeln, könnte Nvidia den Besitz eines direkten Kanals zu Endnutzern als Möglichkeit sehen, die Dominanz seines Ökosystems und die Kundenbindung zu festigen. Es bietet eine Plattform, um die Leistung und Benutzerfreundlichkeit von Nvidias Full Stack (Hardware plus Software) zu demonstrieren.

5. Erkundung neuer Geschäftsmodelle: Die unaufhaltsame Nachfrage nach KI-Rechenleistung könnte Nvidia dazu veranlassen, wiederkehrende Umsatzmodelle jenseits des Hardwareverkaufs zu erkunden. Obwohl die Serviceeinnahmen im Vergleich zu den Chipverkäufen anfangs wahrscheinlich gering bleiben würden, stellt dies ein Diversifizierungsspiel und einen Einstieg in ein Segment dar, das explosives Wachstum erlebt.

Der Einstieg in den Serververmietungsmarkt ist jedoch nicht ohne Risiken. Er bringt Nvidia in potenzielle ‘Co-opetition’ mit seinen größten Kunden, den Cloud-Anbietern, die GPUs im Wert von Milliarden von Dollar kaufen. Nvidia müsste diese Beziehungen sorgfältig steuern, um diese kritischen Partner nicht zu verprellen. Darüber hinaus erfordert der Betrieb eines Dienstleistungsgeschäfts andere operative Fähigkeiten als das Design und der Verkauf von Hardware – mit Fokus auf Betriebszeit, Kundensupport und Infrastrukturmanagement.

Der boomende Markt für gemietete KI-Leistung

Der Kontext für Nvidias potenzielles Interesse an Lepton AI ist der beispiellose Goldrausch nach KI-Rechenressourcen. Das Training großer Sprachmodelle (LLMs) wie denen, die ChatGPT antreiben, oder die Entwicklung anspruchsvoller KI-Anwendungen in Bereichen wie Wirkstoffforschung, autonomes Fahren und Finanzmodellierung erfordert immense Rechenleistung, die überwiegend von GPUs bereitgestellt wird.

Schlüsselfaktoren, die den Mietmarkt antreiben, sind:

• Unerschwingliche Hardwarekosten: Der direkte Kauf modernster KI-Server stellt eine massive Kapitalinvestition dar, die oft außerhalb der Reichweite von Startups und sogar vielen etablierten Unternehmen liegt. Nvidias Spitzen-GPUs wie der H100 können Zehntausende von Dollar pro Stück kosten, und ein voll ausgestatteter Server kann Hunderttausende kosten.
• Hardwareknappheit: Die Nachfrage nach Nvidias fortschrittlichen GPUs übersteigt konstant das Angebot. Selbst große Cloud-Anbieter haben Schwierigkeiten, genügend Inventar zu sichern, was zu Wartelisten und Kapazitätsengpässen führt. Diese Knappheit schafft eine Chance für Vermittler, denen es gelingt, Zuteilungen zu sichern.
• Bedarf an Flexibilität und Skalierbarkeit: Die KI-Entwicklung beinhaltet oft unvorhersehbare Rechenanforderungen. Teams benötigen möglicherweise massive Ressourcen für wochenlange Trainingsläufe, gefolgt von Perioden geringerer Auslastung. Mietmodelle bieten die Elastizität, Ressourcen nach Bedarf zu skalieren und Kapitalausgaben in Betriebsausgaben umzuwandeln.
• Schnelle technologische Veralterung: Das Innovationstempo bei KI-Hardware ist rasant. Mieten ermöglicht es Unternehmen, auf die neueste Technologie zuzugreifen, ohne das Risiko einzugehen, schnell an Wert verlierende Vermögenswerte zu besitzen.

Startups wie Lepton AI und sein größerer, etwas älterer Konkurrent Together AI sind entstanden, um von dieser Dynamik zu profitieren. Together AI, das über eine halbe Milliarde Dollar an Risikokapital eingesammelt hat, operiert nach einem ähnlichen Prinzip, aber potenziell in größerem Maßstab, was das Vertrauen der Investoren in das GPU-Vermietungs- und spezialisierte KI-Cloud-Modell unterstreicht. Diese Unternehmen unterscheiden sich von Hyperscalern, indem sie sich ausschließlich auf KI/ML-Workloads konzentrieren und potenziell optimierte Software-Stacks, spezialisierten Support oder vorhersehbarere Preisstrukturen für bestimmte Anwendungsfälle anbieten. Sie stellen eine wachsende Spezialisierungsschicht innerhalb des breiteren Cloud-Infrastrukturmarktes dar.

Navigation in der Wettbewerbsarena: Startups vs. Giganten

Die Wettbewerbslandschaft für die Vermietung von KI-Rechenleistung ist komplex und umfasst eine Mischung aus etablierten Giganten und agilen Startups.

• Hyperscaler (AWS, Azure, GCP): Dies sind die dominanten Akteure, die eine breite Palette von Dienstleistungen anbieten, einschließlich GPU-Instanzen. Sie profitieren von Skaleneffekten, globaler Reichweite und integrierten Ökosystemen. Sie sind auch Nvidias größte Kunden. Ihre Größe kann jedoch manchmal zu Komplexität, weniger personalisiertem Support für kleinere Kunden und intensivem Wettbewerb um begrenzte GPU-Kapazitäten während Spitzenlastzeiten führen.
• Spezialisierte KI-Cloud-Anbieter (z.B. CoreWeave, Lambda Labs): Diese Unternehmen konzentrieren sich speziell auf die Bereitstellung von High-Performance Computing für KI/ML und verfügen oft über große GPU-Flotten und auf diese Workloads zugeschnittene Expertise. Sie konkurrieren direkt sowohl mit Hyperscalern als auch mit kleineren Vermietungs-Startups.
• Vermietungs-Startups (z.B. Lepton AI, Together AI): Diese Akteure konzentrieren sich oft auf spezifische Nischen, Flexibilität oder Benutzerfreundlichkeit. Ihr Modell beinhaltet häufig das Leasing von Kapazitäten von den Hyperscalern oder spezialisierten Anbietern und deren Weiterverkauf, wobei eine Schicht aus Management, Optimierung oder spezifischen Tools hinzugefügt wird. Ihre Existenz unterstreicht die Ineffizienzen des Marktes und den ungedeckten Bedarf an maßgeschneidertem Zugang.

Eine Übernahme von Lepton AI würde Nvidia direkt in dieses Wettbewerbsumfeld bringen, wenn auch potenziell zunächst in kleinem Maßstab. Es würde in gewissem Sinne mit anderen spezialisierten Anbietern und indirekt mit den eigenen GPU-Vermietungsangeboten der Hyperscaler konkurrieren. Die entscheidende Frage ist, wie Nvidia einen solchen Dienst positionieren würde. Würde es auf Massenmarktattraktivität abzielen oder sich auf strategische Nischen konzentrieren, vielleicht KI-Startups innerhalb seines eigenen Inception-Programms unterstützen oder Forschungsinitiativen erleichtern?

Die Beziehung zu den Hyperscalern wäre von größter Bedeutung. Nvidia könnte ein erworbenes Lepton AI als ergänzenden Dienst positionieren, der auf Segmente abzielt, die von den Giganten unterversorgt sind, oder einzigartige Softwareoptimierungen anbieten, die auf Nvidias eigenem Stack (CUDA, cuDNN, TensorRT usw.) aufbauen. Es könnte sogar als Weg dargestellt werden, den Cloud-Verbrauch indirekt anzukurbeln, indem kleinere Akteure in die Lage versetzt werden, so zu skalieren, dass sie schließlich größere Workloads zu AWS, Azure oder GCP migrieren. Dennoch ist das Potenzial für Kanalkonflikte real und würde sorgfältiges Management erfordern.

Deal-Gerüchte und Bewertungssignale

Die gemeldete Bewertung von ‘mehreren hundert Millionen Dollar’ für Lepton AI ist bemerkenswert. Für ein zwei Jahre altes Unternehmen mit nur 11 Millionen Dollar an offengelegter Seed-Finanzierung stellt dies einen erheblichen Aufschlag dar. Mehrere Faktoren könnten zu diesem potenziellen Preisschild beitragen:

• Strategische Prämie: Nvidia könnte bereit sein, eine Prämie nicht nur für das aktuelle Geschäft von Lepton AI zu zahlen, sondern auch für den strategischen Vorteil des Eintritts in den Mietmarkt, der Gewinnung von Marktintelligenz und der Sicherung eines direkten Kanals zu den Nutzern.
• Team und Technologie: Die Übernahme könnte teilweise ein ‘Acqui-hire’ sein, bei dem die Expertise des Lepton AI-Teams in der Verwaltung von GPU-Infrastruktur und der Betreuung von KI-Kunden bewertet wird. Sie könnten auch über proprietäre Software oder betriebliche Effizienzen verfügen, die als wertvoll erachtet werden.
• Marktvalidierung: Der Erfolg und die hohe Bewertung des Konkurrenten Together AI könnten einen Maßstab liefern, der auf erhebliches Marktpotenzial hindeutet und einen höheren Preis für Lepton AI rechtfertigt, selbst in einem früheren Stadium.
• Kontrolle über den Hardwarezugang: In einem Umfeld extremer GPU-Knappheit hat jede Entität, die sich Zugang zu Nvidia-Hardware gesichert hat – selbst durch Leasingverträge – einen erheblichen Wert. Nvidia könnte teilweise dafür bezahlen, diese Kapazität zu kontrollieren oder umzuleiten.

Sollte der Deal zu einer solchen Bewertung zustande kommen, sendet dies ein starkes Signal über den wahrgenommenen Wert, der in der Schicht der KI-Infrastrukturdienste über die Hardware hinaus gebunden ist. Es deutet darauf hin, dass die Erleichterung des Zugangs und die effiziente Verwaltung von GPU-Ressourcen im aktuellen Marktklima ein äußerst wertvolles Angebot darstellen.

Wellen im Ökosystem: Cloud-Anbieter und darüber hinaus

Eine Nvidia-Übernahme von Lepton AI, selbst wenn sie sorgfältig positioniert wird, würde unweigerlich Wellen im gesamten Technologie-Ökosystem schlagen.

• Cloud-Service-Provider: AWS, Azure und GCP würden genau hinsehen. Während Lepton AI derzeit ein Kunde ist (der Server von ihnen mietet), könnte ein Nvidia-eigenes Lepton zu einem direkteren Konkurrenten werden, insbesondere wenn Nvidia stark in den Ausbau seiner Operationen investiert. Es könnte Cloud-Anbieter dazu veranlassen, ihre eigenen GPU-Angebote, Preisstrategien und Partnerschaften mit Nvidia neu zu bewerten. Sie könnten die Bemühungen beschleunigen, ihre eigenen benutzerdefinierten KI-Beschleuniger zu entwickeln, um die Abhängigkeit von Nvidia zu verringern.
• Andere Hardwarehersteller: Wettbewerber wie AMD und Intel, die versuchen, Nvidias Dominanz herauszufordern, könnten dies als Versuch Nvidias sehen, sein Ökosystem weiter zu festigen, indem es nicht nur die Hardware, sondern auch Zugangsplattformen kontrolliert. Es könnte die Dringlichkeit für sie erhöhen, ihre eigenen Software-Stacks aufzubauen und alternative Infrastrukturplattformen zu fördern.
• Andere Infrastruktur-Startups: Für Unternehmen wie Together AI, CoreWeave oder Lambda Labs verändert ein von Nvidia unterstützter Konkurrent die Landschaft. Einerseits validiert es ihren Markt; andererseits führt es einen potenziell gewaltigen Rivalen mit tiefen Taschen und beispiellosem Einfluss auf die Kerntechnologie ein.
• Endnutzer: Für KI-Entwickler und Unternehmen, die GPU-Ressourcen suchen, könnte der Schritt positiv sein, wenn er zu mehr Auswahl, potenziell besser optimierten Diensten oder einfacherem Zugang führt, insbesondere für kleinere Akteure. Es könnte jedoch auch zu Bedenken hinsichtlich der Marktkonzentration führen, wenn Nvidia seine Position unfair ausnutzt.

Der übergreifende Effekt könnte eine Beschleunigung der vertikalen Integrationstrends innerhalb des KI-Stacks sein, da große Akteure versuchen, mehr Teile des Puzzles zu kontrollieren, vom Siliziumdesign über Cloud-Dienste bis hin zu Softwareplattformen.

Ein Muster von Akquisitionen? Die Punkte verbinden

Nvidias potenzieller Schritt bezüglich Lepton AI geschieht nicht im luftleeren Raum. Er folgt kurz auf Berichte, dass Nvidia kürzlich auch Gretel AI übernommen hat, ein Startup, das sich auf die Generierung synthetischer Daten spezialisiert hat. Synthetische Daten sind entscheidend für das Training von KI-Modellen, insbesondere wenn reale Daten knapp, sensibel oder verzerrt sind.

Wenn man diese beiden potenziellen Akquisitionen zusammen betrachtet, deutet dies auf eine breitere strategische Ausrichtung für Nvidia hin:

• Gretel (Daten): Adressiert die Eingabeseite der KI-Modellentwicklung – Bereitstellung der hochwertigen Daten, die für das Training benötigt werden.
• Lepton AI (Compute): Adressiert die Verarbeitungsseite – Bereitstellung der Infrastruktur, auf der Modelle trainiert und ausgeführt werden.

Diese Kombination könnte Nvidias Ambition signalisieren, eine stärker integrierte Plattform oder eine Reihe von Tools anzubieten, die den gesamten KI-Entwicklungslebenszyklus unterstützen. Durch die Kontrolle Schlüsselelemente sowohl der Datengenerierung/-verwaltung als auch des Zugangs zur Recheninfrastruktur könnte Nvidia sein Ökosystem erheblich stärken und es für KI-Entwickler noch unverzichtbarer machen. Es deutet auf eine Zukunft hin, in der Nvidia nicht nur die ‘Spitzhacken und Schaufeln’ (GPUs) für den KI-Goldrausch liefert, sondern auch einige der ‘Claims’ (Miet-Compute) und ‘Prüfdienste’ (Daten-Tools).

Diese Strategie steht im Einklang mit Nvidias umfangreichen Investitionen in seinen Software-Stack (CUDA, Bibliotheken, Frameworks), die darauf ausgelegt sind, seine Hardware unverzichtbar zu machen. Das Hinzufügen von Diensten im Zusammenhang mit Daten- und Rechenzugang wäre eine logische Erweiterung dieser Plattformstrategie.

Die sich entwickelnde Landschaft des KI-Rechenzugangs

Die Art und Weise, wie Organisationen auf die für künstliche Intelligenz benötigte Rechenleistung zugreifen, ist ständig im Wandel. Die potenzielle Übernahme von Lepton AI durch Nvidia passt in mehrere breitere Trends, die diese Landschaft prägen.

Anfänglich erfolgte der Zugang hauptsächlich durch den Kauf und die Verwaltung von On-Premises-Hardware. Der Aufstieg des Cloud Computing verlagerte das Paradigma hin zu IaaS, wobei Hyperscaler GPU-Instanzen bei Bedarf anboten. Jetzt sehen wir eine weitere Spezialisierung und Diversifizierung:

• Spezialisierte KI-Clouds: Bieten optimierte Umgebungen speziell für KI/ML-Workloads.
• Vermietungsvermittler: Bieten flexiblen Zugang, oft durch Nutzung von Kapazitäten größerer Anbieter.
• Serverless GPUs: Plattformen, die darauf abzielen, das Servermanagement vollständig zu abstrahieren, sodass Benutzer rein pro Berechnung oder pro Inferenz bezahlen können.
• Edge Computing: Bereitstellung von KI-Inferenzfähigkeiten näher am Ort der Datengenerierung unter Verwendung kleinerer, energieeffizienter Hardware.

Nvidias potenzieller Einstieg in den Mietmarkt über Lepton AI signalisiert die Erkenntnis, dass vielfältige Zugangsmodelle benötigt werden. Während Hyperscaler für groß angelegte, integrierte Cloud-Anforderungen dominant bleiben werden, gibt es einen klaren Markt für spezialisiertere, flexiblere oder entwicklerorientierte Rechenangebote. Nvidia scheint bereit zu sein, sicherzustellen, dass es an diesem sich entwickelnden Ökosystem beteiligt ist und verhindert, dass seine Rolle ausschließlich auf die eines Komponentenlieferanten beschränkt bleibt, so kritisch diese Komponente auch sein mag.

Dieser Schritt, sollte er zustande kommen, unterstreicht Nvidias Entschlossenheit, im Epizentrum der KI-Revolution zu bleiben, nicht nur durch die Bereitstellung der grundlegenden Hardware, sondern auch durch die aktive Gestaltung, wie auf diese Hardware zugegriffen und sie in der gesamten Branche genutzt wird. Er stellt eine kalkulierte Wette auf den anhaltenden Bedarf an flexiblem, zugänglichem KI-Compute und Nvidias Ambition dar, Werte über ein breiteres Spektrum des KI-Infrastrukturmarktes zu erfassen. Die kommenden Monate werden zeigen, ob sich diese Gespräche zu einem Deal verfestigen und wie Nvidia beabsichtigt, einen solchen Dienst in sein weitläufiges technologisches Imperium zu integrieren.