KI-Inferenz boomt: Warum diese drei Aktien jetzt vor dem Durchbruch stehen könnten

• KI-Inferenz-Markt soll bis 2032 auf über eine Billionen US-Dollar wachsen
• Drei Aktien könnten laut Experten besonders profitieren
• Strategien unterscheiden sich deutlich

Der Wettlauf um die technische Vorherrschaft bei der KI-Inferenz gewinnt an Fahrt. Nach einer Prognose von Bloomberg Intelligence soll dieser Teilmarkt der KI-Infrastruktur bis 2032 auf 1,3 Billionen US-Dollar wachsen und damit den Markt für das Training von KI-Modellen an Größe übertreffen. Inferenz bezeichnet die Rechenleistung, mit der ein bereits trainiertes KI-Modell tatsächlich Anfragen beantwortet, und genau hier verschieben sich derzeit die Kräfteverhältnisse. Wie The Motley Fool betont, verfolgen NVIDIA, AMD (Advanced Micro Devices) und Cerebras dabei drei unterschiedliche technische Ansätze, um sich ein möglichst großes Stück von diesem schnell wachsenden Markt zu sichern.

NVIDIA rüstet mit Groq-Technik fürs Inferenz-Geschäft auf

Bei der KI-Modell-Trainingssparte hat sich NVIDIA längst als klare Nummer eins etabliert, nun visiert der Chipkonzern auch den Inferenz-Markt an. Den entscheidenden Schritt dazu ging das Unternehmen laut The Motley Fool mit der Übernahme von Chip-Vermögenswerten des Startups Groq und dessen sogenannten LPUs, kurz für Language Processing Units. Anders als klassische GPUs verfügen LPUs über direkt auf dem Chip verbauten SRAM-Schnellspeicher, was gerade in der sogenannten Decode-Phase von Vorteil ist, also dann, wenn ein Sprachmodell eine Anfrage tatsächlich beantwortet. NVIDIA bietet inzwischen komplette Inferenz-Systeme an, bei denen die GPUs das Einlesen der Eingabe übernehmen und die LPUs anschließend die Antwortgenerierung beschleunigen.

Für The Motley Fool positioniert dieses Vorgehen NVIDIA weiterhin als KI-Infrastruktur-Anführer, selbst wenn der Konzern im reinen Inferenz-Geschäft nicht dieselbe Marktdominanz erreichen sollte wie beim Training. Die Kombination aus eigenen GPUs und zugekauften LPUs erlaubt es NVIDIA, ein komplettes System aus einer Hand anzubieten, statt Kunden auf mehrere Zulieferer zu verweisen. Damit tritt der Konzern nicht nur als Anbieter von Rechenleistung auf, sondern zunehmend als Systemarchitekt für ganze Rechenzentren, die auf schnelle Antwortzeiten angewiesen sind.

Cerebras setzt auf riesige Wafer-Chips

Auch Cerebras verfolgt beim Inferenz-Geschäft einen Ansatz auf Basis von SRAM-Speicher, geht dabei aber einen anderen Weg als NVIDIA. Weil sich SRAM nur schwer in kleinen Mengen auf einem Chip verbauen lässt, hat Cerebras ganze waferscheibengroße Chips entwickelt, die laut The Motley Fool fünf- bis sechsmal schneller arbeiten sollen als die LPUs von NVIDIA. Der physische Umfang bringt allerdings Nachteile mit sich: Die Chips benötigen spezielle Kühlung und Energieversorgung und werden deshalb ausschließlich als Teil der CS-3-Systeme verkauft oder vermietet, zu einem entsprechend hohen Preis.

Trotz dieser Kosten hat Cerebras namhafte Abnehmer gefunden, darunter OpenAI und Amazon über dessen Cloud-Sparte AWS. Zusätzlich hat das Unternehmen eine Partnerschaft mit AMD vereinbart, die die Systemkosten für Kunden senken soll. Bislang war Cerebras vor allem eine Premium-Nischenlösung für zahlungskräftige Kunden. Angesichts der Größe des Inferenz-Marktes könnte sich das Unternehmen laut The Motley Fool nun aber zu einem der etablierten Namen in diesem Geschäft entwickeln, auch wenn es im Vergleich zu NVIDIA und AMD weiterhin der kleinste der drei Anbieter bleibt.

AMD-Aktie kombiniert Chiplet-Technik mit gezielten Zukäufen

Nachdem AMD im Training großer KI-Modelle gegenüber NVIDIA das Nachsehen hatte, setzt der Konzern nun mit Nachdruck auf das Inferenz-Geschäft. Die Chiplet-Bauweise der eigenen Prozessoren erlaubt es, mehr schnellen Speicher, sogenanntes High Bandwidth Memory, in ein Gesamtsystem zu packen und die Latenzzeiten zu senken. Ergänzt wird das durch die Kooperation mit Cerebras: Im Zusammenspiel übernimmt die Helios-Rack-Lösung von AMD die günstigere Pre-Fill-Phase, während die Wafer-Scale-Engine von Cerebras die schnellere Decode-Phase erledigt. The Motley Fool nennt dieses Modell "einen guten Weg, damit Unternehmen NVIDIAs Angeboten besser Konkurrenz machen können".

AMD hat es dabei nicht bei einer Kooperation belassen. In den vergangenen Monaten übernahm der Konzern zusätzlich die auf Speicheroptimierung spezialisierte MEXT sowie das Chip-Startup Taalas. Die Technik von MEXT verschiebt selten benötigte Daten vom teuren Arbeitsspeicher DRAM auf ungenutzten Flash-Speicher und holt sie mithilfe vorausschauender KI-Modelle zurück, bevor eine Anwendung überhaupt danach fragt, was den Bedarf an teurem DRAM senken soll. Taalas wiederum hat Chips entwickelt, auf denen KI-Modelle fest verdrahtet sind. Das macht sie weniger flexibel als klassische Prozessoren, dafür aber günstiger und deutlich schneller, und auch hier ist ein System geplant, in dem AMD-GPUs die Pre-Fill-Phase übernehmen und die Taalas-Chips die Decode-Phase.

Mit diesen unterschiedlichen Ansätzen zielen NVIDIA, Cerebras und AMD auf denselben schnell wachsenden Markt. In den kommenden Quartalen dürfte sich zeigen, wessen Kombination aus Geschwindigkeit, Kosten und Verfügbarkeit bei den großen Cloud-Anbietern und KI-Entwicklern am Ende die Nase vorn hat.

Anlegerinnen und Anleger sollten dabei bedenken, dass Aussagen zu Geschwindigkeitsvorteilen und Kostenersparnissen bislang überwiegend von den Unternehmen selbst stammen und sich erst im breiten Praxiseinsatz endgültig bestätigen müssen. Zudem hängt ein erheblicher Teil der bisherigen Cerebras-Umsätze von einer kleinen Zahl an Großkunden ab, was das Geschäft anfälliger für Nachfrageschwankungen einzelner Abnehmer macht als das breiter aufgestellte Geschäft von NVIDIA und AMD.

Bettina Schneider, Redaktion finanzen.net

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