H100 Übertroffen! Enthüllt: Der Blackwell B100 – Elon Musks Geheimnis hinter 1 Million GPUs
Leistungsanalyse des Nvidia Blackwell B100: Vergleich mit H100 und A100, Konkurrenzanalyse zu Google TPU und Tesla Dojo sowie Anwendungsaussichten für GPT/Grok-Modelle
Mit der Vorstellung der nächsten Generation von GPUs von Nvidia auf Basis der Blackwell-Architektur – dem B100 – wurde ein neuer Meilenstein in der KI-Rechenleistung erreicht. In diesem Bericht untersuchen wir detailliert die Leistungsmerkmale und Eigenschaften des B100, vergleichen ihn mit den Vorgängermodellen H100 und A100 und analysieren seine Leistung im Vergleich zu konkurrierenden Beschleunigern wie Google TPU und Tesla Dojo. Darüber hinaus betrachten wir, wann und mit welchen Effekten der B100 in großen Sprachmodellen wie der GPT-Serie oder Elon Musks Grok-Modell eingesetzt werden könnte. Der Bericht beinhaltet auch Prognosen zur Nachfolgearchitektur, eine Analyse von Elon Musks Plänen für einen Supercomputer mit 1 Million GPUs, eine Zusammenfassung der GPU-Nutzung in DeepSeek und der GPT-Serie in China, die Überprüfung der in Grok-3 verwendeten GPUs, die potenzielle rasche Beschaffung von Nvidia GPUs durch DeepSeek sowie eine systematische Übersicht über Produktpreise.
Leistungsmerkmale und Eigenschaften des Nvidia Blackwell B100
Der Nvidia B100 ist die nächste Generation von Data-Center-GPUs, die auf der Blackwell-Architektur basiert und ein innovatives Dual-Die-Design einsetzt.
• Dual-Die-Design:
Zwei Chips arbeiten gemeinsam als eine einzelne GPU dank eines revolutionären Verpackungskonzepts und integrieren insgesamt ca. 20,8 Milliarden Transistoren (etwa 10,4 Milliarden pro Chip × 2). Das bedeutet, dass der B100 im Vergleich zur Hopper-Architektur des H100 um ca. 12,8 Milliarden Transistoren mehr enthält.
• Fortschrittlicher Fertigungsprozess:
Der B100 wird mit TSMCs 4nm-Prozess (maßgeschneiderter 4NP) hergestellt, und die beiden Chips werden über eine ultraschnelle Interconnect-Technologie verbunden, die eine Chip-zu-Chip-Bandbreite von 10 TB/s realisiert.
• Hohe Speicherkapazität:
Jede B100-GPU ist mit 192 GB HBM3e-Speicher ausgestattet, der eine Gesamtspeicherbandbreite von 8 TB/s bietet.
Der B100 demonstriert beispiellose KI-Rechenleistung. Laut Nvidia ist die KI-Verarbeitungskapazität des B100 bis zu 5-mal höher als die des H100. Konkret erreicht er bei FP8-Präzision 20 Petaflops (PFLOPS) – eine 2,5-fache Verbesserung gegenüber Hopper –, und bei FP4-Präzision erreicht er 40 PFLOPS, also eine 5-fache Steigerung. Dies verdeutlicht den revolutionären Leistungssprung, der durch die Einführung von Berechnungen mit reduzierter Präzision (FP8, FP4) zur Beschleunigung der KI-Inferenz erzielt wurde. Zum Vergleich: Die FP8-Leistung des H100 liegt mit aktivierter Sparsity-Beschleunigung bei etwa 4 PFLOPS. Somit erreicht der B100 in FP8 etwa das 5-fache der H100-Leistung. Zudem liefert der B100 bis zu 1,8 PFLOPS bei gemischter FP16/BF16-Präzision (ohne Sparsity) sowie 30 TFLOPS bei FP64-Präzision, was ihn auch für wissenschaftliche Berechnungen prädestiniert.
Trotz seiner hohen Leistung bleibt der Energieverbrauch des B100 mit einem maximalen TDP von 700W ausgeglichen. Dank dieser Kombination aus hoher Leistung und großer Bandbreite kann eine einzelne B100-GPU KI-Modelle mit bis zu 740 Milliarden Parametern laden und verarbeiten – weit über das hinaus, was die Vorgängergeneration H100 (die Modelle im Bereich von Dutzenden Milliarden Parametern verarbeiten konnte) ermöglichte. Dies unterstreicht die Bedeutung von hoher Speicherkapazität und breiter Bandbreite in der Ära ultragrößer Modelle.
Vergleich: B100 vs. H100 vs. A100
Um die Leistung des B100 vollständig zu erfassen, ist ein Vergleich mit den Vorgängermodellen unerlässlich. Nvidia’s Ampere A100 (2020) und Hopper H100 (2022) waren in ihrer Zeit die leistungsstärksten Data-Center-GPUs.
• A100:
Hergestellt im 7nm-Prozess, integriert er ca. 54 Milliarden Transistoren und ist in Varianten mit 40GB oder 80GB HBM2e-Speicher erhältlich. Bei FP16-Tensorberechnungen erreicht er 312 TFLOPS (ohne Sparsity) und erzielt 1248 TOPS bei INT8-Berechnungen. Der Einführungspreis des A100 80GB lag bei ca. 15.000–17.000 US-Dollar, während die 40GB-Version etwa 9.000 US-Dollar kostete.
• H100:
Hergestellt im 4nm-Prozess, umfasst er über 80 Milliarden Transistoren und ist mit 80GB HBM3-Speicher ausgestattet. Nvidia gibt an, dass die H100 im MLPerf 3.0-Vergleich bis zu 4-mal so leistungsstark wie der A100 ist. Tatsächlich unterstützt die H100 FP8-Berechnungen über einen neuen Transformer Engine, liefert über 900 TFLOPS in FP16 und etwa 4 PFLOPS in FP8 pro GPU (mit Sparsity). Der Marktpreis der H100 ist erheblich gestiegen; in einigen Regionen, wie Japan, wurde sie für etwa 5,43 Millionen Yen (ca. 36.300 US-Dollar) verkauft, während sie in den USA im Durchschnitt um die 30.000 US-Dollar kostet. Offizielle H100 PCIe-Karten von Nvidia starten bei ca. 25.000 US-Dollar.
Aus diesen Vergleichen wird deutlich, dass der B100 einen signifikanten Generationssprung gegenüber dem H100 darstellt. Wenn der H100 viermal schneller als der A100 ist, ist zu erwarten, dass der B100 im Vergleich zum A100 eine um das Zehnfache höhere KI-Verarbeitungskraft besitzt. Besonders bei Berechnungen mit reduzierter Präzision (FP8/FP4) zeigt der B100 klare Vorteile, die Trainings- und Inferenzgeschwindigkeit von Deep-Learning-Modellen, die auf großflächigen Matrixberechnungen basieren, revolutionieren.
B200 und weitere Varianten
Innerhalb der Blackwell-Architektur hat Nvidia neben dem B100 auch ein höherklassiges Modell namens B200 vorgestellt.
• B200:
Der B200 basiert ebenfalls auf dem Dual-Die-Design und weist eine ähnliche Grundstruktur wie der B100 auf, verfügt jedoch über höhere Taktraten und vollständig aktivierte Kerne, was zu einer Leistungssteigerung von bis zu 30 % führt. Beispielsweise erreicht der B100 bei FP4-Berechnungen 7 PFLOPS (dichte Berechnungen), während der B200 ca. 9 PFLOPS erreicht; bei FP8 liefert der B100 3,5 PFLOPS (dicht) im Vergleich zu 4,5 PFLOPS des B200. In einem HGX-Server mit 8 GPUs erzielen 8 Einheiten des B100 insgesamt 56 PFLOPS (FP8) und 112 PFLOPS (FP4), während 8 Einheiten des B200 72 PFLOPS (FP8) und 144 PFLOPS (FP4) erreichen. Beide Modelle unterstützen die GPU-Kommunikation mittels NVLink der 5. Generation und NVSwitch der 4. Generation mit einer Bandbreite von 1,8 TB/s, was die Effizienz bei der Cluster-Bildung maximiert. Obwohl bisher noch keine PCIe- oder Consumer-Modelle angekündigt wurden, wird erwartet, dass auch die nächste GeForce RTX 50-Serie auf der Blackwell-Architektur basieren wird – was auf abgeleitete Produkte im Gaming- und Workstation-Markt hindeutet.
Konkurrenzanalyse: Google TPU und Tesla Dojo
Die wichtigsten konkurrierenden Beschleuniger zu Nvidia-GPUs im KI-Bereich sind die Google TPU-Serie und der exklusive Tesla Dojo, die beide intern zur Optimierung von KI-Workloads entwickelt wurden.
Google TPU (TPU v4 / v5)
Die Google TPU sind spezialisierte ASICs für das Training von Deep-Learning-Modellen und nutzen groß angelegte Matrix-Recheneinheiten, um eine hohe Energieeffizienz zu erzielen.
• Die TPU v4, die 2020 eingeführt wurde, bietet eine bis zu 10-fach höhere Leistung im Vergleich zur vorherigen Generation und lässt sich über TPU-Pods skalieren. Akademische Vorträge zeigen, dass TPU v4 in einem vergleichbaren System 1,2 bis 1,7-mal schneller als die Nvidia A100 arbeitet und dabei 1,3 bis 1,9-mal weniger Energie verbraucht. (Diese Vergleiche beziehen sich auf die A100; Google hat TPU v4 nicht direkt mit der neueren H100 verglichen.) Nvidia-CEO Jensen Huang erklärte, dass der Leistungsvorteil von TPU v4 in der Ära der H100, die 4-mal leistungsfähiger ist als die A100, verschwinden wird.
Nach offiziellen Spezifikationen erreicht TPU v4 ca. 275 TFLOPS pro Chip in BF16-Präzision, verfügt über 32 GB HBM-Speicher und bietet eine Bandbreite von 1,6 TB/s. Ein TPU-Pod, der aus über 2048 TPU v4-Chips besteht, kann Exaflops-Leistung erreichen und wird intern von Google für das Training massiver Modelle wie PaLM verwendet.
Tesla Dojo
Tesla Dojo ist ein von Tesla maßgeschneiderter Supercomputer, der entwickelt wurde, um das Training der autonomen Fahrsysteme zu beschleunigen.
• Im Kern von Dojo befindet sich der D1-Chip, der mit einem 7nm-Prozess gefertigt wird und 354 Trainingsknoten (Recheneinheiten) integriert. Dieser Chip erreicht in BF16- und CFP8-Präzision ca. 362 TFLOPS, was vergleichbar oder geringfügig höher als die 312 TFLOPS der Nvidia A100 in FP16 ist.
• Dojo fasst 25 D1-Chips zu einem „Trainingstile“ zusammen, wobei jedes Tile ca. 9 PFLOPS in BF16/CFP8 leistet. Durch die Verbindung von 36 Tiles in einer 6×6-Konfiguration entsteht ein Rack, und mehrere Racks zusammen bilden den Dojo ExaPOD, der laut Tesla AI Day 2022 eine theoretische Höchstleistung von ca. 1,1 EFLOPS erreichen soll. Tesla setzt Dojo seit 2023 teilweise ein, um seine Autopilot-Neuronale Netzwerke zu trainieren, und plant, zwischen 2024 und 2025 rund 1 Milliarde US-Dollar in den Ausbau der Infrastruktur zu investieren.
Bemerkenswert ist, dass Tesla trotz der Entwicklung von Dojo weiterhin große Nvidia-GPU-Cluster einsetzt. Bereits 2021 baute Tesla einen Supercomputer mit 5760 A100-GPUs (720 Knoten à 8 GPUs) auf, der 1,8 EFLOPS in FP16 leistete, und 2023 wurde ein massiver Cluster mit 10.000 H100-GPUs vorgestellt, der in FP8 etwa 39,5 EFLOPS erreichen soll. Elon Musk äußerte, dass Tesla Dojo möglicherweise entfallen könnte, wenn Nvidia genügend GPUs liefern kann – was darauf hinweist, dass die GPU-Verfügbarkeit weiterhin ein Engpass ist.
Aus Leistungssicht erweist sich der D1-Chip von Dojo, obwohl er in Bezug auf Speicherkapazität und Flexibilität hinter herkömmlichen GPUs zurückbleibt, als äußerst effizient für spezialisierte Workloads (z. B. Tesla’s autonome Vision-Modelle). Im Gegensatz dazu bietet der Nvidia B100 eine breitere Anwendbarkeit für allgemeine KI-Aufgaben, unterstützt durch ein robustes CUDA-Ökosystem, wodurch er für die meisten Forschungs- und Industrieprojekte außerhalb von Google und Tesla die bevorzugte Wahl darstellt.
Ausblick auf den Einsatz des B100 in GPT- und Grok-Serien
Das Erscheinen der neuesten GPUs weckt großes Interesse daran, wie sie die Entwicklung von groß angelegten Sprachmodellen (LLM) beeinflussen werden.
• Einsatz in der GPT-Serie:
GPT-3 (175B), vorgestellt im Jahr 2020, ist ein gigantisches Modell mit 175 Milliarden Parametern, das mit etwa 10.000 Nvidia V100-GPUs trainiert wurde. GPT-4, im Jahr 2023 präsentiert, wurde mit rund 25.000 A100-GPUs über einen kontinuierlichen Zeitraum von 90 bis 100 Tagen trainiert – was etwa dem 70-fachen Rechenaufwand im Vergleich zu GPT-3 entspricht. Dies verdeutlicht, dass mit jeder Generation der GPU-Bedarf exponentiell wächst.
• Erwartungen für GPT-5 und zukünftige Modelle:
Obwohl es keine offiziellen Details gibt, wird erwartet, dass das nächste Modell mindestens das Fünffache an Rechenleistung benötigt wie GPT-4. In diesem Szenario bietet der Nvidia B100, der bis zu 5-mal mehr Leistung als die A100 erbringt, einen enormen Vorteil – er ermöglicht ein schnelleres Training mit derselben Anzahl an GPUs oder unterstützt noch größere Modelle im gleichen Zeitraum. Beispielsweise könnte, wenn GPT-4 mit 25.000 A100 in 3 Monaten trainiert wurde, theoretisch auch ein Training mit 100.000 B100 dieselben Ergebnisse erzielen, oder 25.000 B100 könnten für noch größere Modelle eingesetzt werden.
xAI Grok-Serie und der B100
Das von Elon Musk geführte KI-Unternehmen xAI wurde 2023 gegründet und hat sein eigenes Sprachmodell namens Grok entwickelt. Die aktuelle Version, Grok-3, die als Konkurrent zu GPT-4 gilt, wurde im Tesla Dojo-Cluster in Memphis, Tennessee, mit 100.000 H100-GPUs trainiert. Die Rechenleistung von Grok-3 wird auf das Zehnfache der Vorgängergeneration geschätzt, und Musk bezeichnet es als eines der „intelligentesten KI-Systeme der Welt“. xAI plant, seinen Supercomputer Colossus weiter auszubauen und in Zukunft 200.000 bis letztlich 1 Million GPUs zu integrieren. Diese Skalierung wäre nicht nur weltweit die größte, sondern würde auch eine Investition von ca. 25–30 Milliarden US-Dollar (etwa 33–40 Billionen KRW) erfordern. Musk ist überzeugt, dass diese Investition eine bisher unerreichte Rechenleistung – bis zu 5-mal so hoch wie mit 200.000 GPUs – ermöglichen und damit eine führende Position in der KI-Entwicklung sichern wird.
Vor diesem Hintergrund könnte der Einsatz des B100 für xAI von entscheidender Bedeutung sein. Obwohl Grok-3 derzeit auf H100 basiert, ist es wahrscheinlich, dass xAI ab Ende 2025, wenn die Massenproduktion des B100 startet, diesen für die nächste Generation der Grok-Modelle einsetzt. Dank der beeindruckenden Leistung des B100 könnte xAI einen Teil der ursprünglich geplanten GPU-Anzahl durch eine geringere Anzahl an B100 ersetzen und dennoch dieselbe oder sogar eine bessere Leistung erzielen. Beispielsweise könnte ein Auftrag, der bisher 100.000 H100 erforderte, theoretisch mit 100.000 B100 eine 5-fache Leistungssteigerung erreichen, sodass xAI mit einem Cluster von 100.000–200.000 B100 in puncto Leistung Konkurrenten wie OpenAI übertreffen könnte.
Diese Szenarien hängen jedoch von der tatsächlichen Verfügbarkeit und dem Produktionszeitplan des B100 ab. Laut Nvidia-Roadmap wird ein Nachfolgemodell der Blackwell-Serie (basierend auf der Rubin-Architektur) voraussichtlich Ende 2025 bis Anfang 2026 vorgestellt, sodass bei Erreichen des 1-Millionen-GPU-Ziels auch neuere GPUs (z. B. R100 basierend auf Rubin) in Betracht gezogen werden könnten. Kurzfristig wird jedoch der B100 voraussichtlich die leistungsstärkste Option bleiben und eine zentrale Rolle beim Training der nächsten Generation von Ultra-Skalen-KI-Modellen – sowohl in der GPT- als auch in der Grok-Serie – spielen.
Ausblick auf den Nachfolger von Blackwell: Die Rubin-Architektur
Nvidia hat seine Data-Center-GPU-Architekturen traditionell alle zwei Jahre aktualisiert (Ampere → Hopper → Blackwell), und es kursieren bereits Gerüchte, dass die nächste Generation den Namen „Rubin“ tragen wird. Dieser Name, der der Astronomin Vera Rubin zu Ehren gewählt wurde, soll in Nvidias zukünftigen KI-GPUs Verwendung finden.
Erwartete Merkmale und Verbesserungen der Rubin-Architektur
• Feinerer Fertigungsprozess:
Medienberichten zufolge werden die GPUs der Rubin-Generation (provisorisch R100 genannt) voraussichtlich TSMCs 3nm-Prozess (N3) nutzen, was zu einer besseren Energieeffizienz und einer höheren Integrationsdichte im Vergleich zum 4nm-Prozess des B100 (4N) führt. Dies ist besonders relevant, da der B100 bereits einen TDP von nahezu 700W erreicht und somit Kühlung und Stromversorgung stark beansprucht.
• Erweitertes Chiplet-Design:
Es wird spekuliert, dass Rubin-GPUs statt des Dual-Die-Designs des B100 ein quadruple Chiplet-Design (4 Chiplets) verwenden werden, was es ermöglicht, mehr Silizium in einem einzigen Paket zu integrieren und so die Leistung zu maximieren. Nvidia hat bereits in B100 die CoWoS‑L-Verpackungstechnologie genutzt, um zwei Chips zusammenzuführen; in Rubin soll diese Technik weiterentwickelt werden, um vier Chips effizient zu verbinden und die Bandbreite deutlich zu erhöhen.
• Neue Speichertechnologie (HBM4):
Rubin-GPUs werden voraussichtlich erstmals mit HBM4-Speicher ausgestattet, anstelle der aktuellen 6-Hi HBM3(e)-Konfiguration. Dies würde sowohl die Speicherkapazität als auch die Bandbreite erheblich steigern. Obwohl der Standard noch nicht endgültig festgelegt ist, wird erwartet, dass jeder Stack mehr als 32GB bieten kann und schnellere I/O-Geschwindigkeiten ermöglicht. Insgesamt könnte dies zu einer Speicherkapazität von über 256GB pro Rubin-GPU und einer Bandbreite von über 10TB/s führen.
• Integration mit der Grace-CPU:
Nvidia entwickelt derzeit die auf Arm basierende Data-Center-CPU „Grace“ und plant, diese in einem integrierten Modul („Grace+Rubin“, Codename GR200) mit den GPUs zu kombinieren. Diese Integration würde die Latenz zwischen CPU, Speicher und GPU senken und die Bandbreite erhöhen – ein entscheidender Vorteil beim Training von KI-Modellen, die enorme Datenmengen verarbeiten müssen.
• Leistung und Veröffentlichung:
Analyst Mitch Kou prognostiziert, dass die erste auf Rubin basierende GPU (R100) ab dem 4. Quartal 2025 in Massenproduktion gehen wird, mit Lieferungen an große Cloud-Anbieter voraussichtlich Anfang 2026. Obwohl keine exakten Zahlen veröffentlicht wurden, wird eine 2- bis 3-fache Leistungssteigerung im Vergleich zum B100 erwartet. Zudem wird besonderes Augenmerk darauf gelegt, Herausforderungen wie hohen Energieverbrauch und Speicherengpässe zu überwinden sowie das Design der Beschleuniger weiter zu optimieren (z. B. durch verbesserte TF32/FP8-Optimierung und einen effizienteren Transformer Engine 2.0).
Zusammenfassend wird erwartet, dass die Rubin-Architektur – dank eines feineren Fertigungsprozesses, eines erweiterten Chiplet-Designs und fortschrittlicher Speichertechnologie – eine neue Ära im KI-Rechnen einläuten wird. Ab 2026 werden diese GPUs eine zentrale Rolle beim Training der nächsten Generation von KI-Modellen wie GPT-6 oder Grok-5 spielen und eine Rechenleistung bieten, die die heutigen Standards weit übertrifft.
Analyse von Elon Musks Vision: Supercomputer mit 1 Million GPUs
Wie bereits in der Grok-Serie erwähnt, hat Elon Musk öffentlich seine Ambition bekundet, einen AI-Supercomputer zu bauen, der aus 1 Million GPUs besteht. In diesem Abschnitt wird der Kontext und die Bedeutung dieser Vision beleuchtet.
Musk’s Unternehmen xAI arbeitet derzeit am Bau eines Supercomputers namens „Colossus“, der bereits 100.000 H100 GPUs für das Training von Grok-3 einsetzt. Das Ziel ist, das System auf ca. 200.000 GPUs zu erweitern und letztlich 1 Million GPUs zu erreichen – ein bisher beispielloses Ausmaß. Dies impliziert:
• Rechenleistung:
Mit 1 Million H100-GPUs ließe sich theoretisch eine Rechenleistung von bis zu 4 Exaflops (EFLOPS) bei FP8-Berechnungen erzielen (da eine H100 etwa 4 PFLOPS in FP8 liefert; 1.000.000 × 4 PFLOPS = 4 EFLOPS). Das ist ein Vielfaches der Leistung des derzeit leistungsstärksten Supercomputers Frontier (1,1 EFLOPS bei FP64) und stellt einen historischen Rekord in der AI-Rechenleistung dar. Selbst mit dem B100 oder zukünftigen Rubin-GPUs könnte die theoretische Leistung nahezu 10 EFLOPS erreichen.
• Kosten:
Die Beschaffung und der Betrieb von 1 Million GPUs erfordern enorme Investitionen. Angenommen, eine H100 kostet etwa 25.000 USD, so käme man auf rund 25–30 Milliarden USD (etwa 33–40 Billionen KRW) für 1 Million Einheiten. Hinzu kommen Infrastruktur-, Kühlungs-, Personal- und Wartungskosten, sodass die Gesamtausgaben 50 Billionen KRW überschreiten könnten. Zum Vergleich: Die größten Rechenzentren investieren jährlich etwa 10 Billionen KRW, was zeigt, dass Musks Projekt in eine völlig neue Liga der Investitionen gehört.
• Notwendigkeit und Anwendung:
Warum werden so viele GPUs benötigt? Musk argumentiert, dass die nächste Generation der künstlichen Intelligenz viel größer und fortschrittlicher sein muss als aktuelle Modelle wie ChatGPT oder Grok-3, was eine exponentielle Steigerung der Rechenleistung erfordert. Er hebt zwei wesentliche Säulen für die Leistungsfähigkeit von AI-Modellen hervor: Modellgröße (Scale) und Datenvolumen (Data), und betont, dass hochwertige Daten knapp werden. Um dies auszugleichen, müssen riesige Mengen an synthetischen oder realen Daten (z. B. Tesla-Autopilot-Videos) genutzt werden, was eine drastische Steigerung der Rechenleistung erfordert. Daher ist ein Supercomputer mit 1 Million GPUs die ideale Lösung.
• Technische Herausforderungen:
Das Verbinden von 1 Million GPUs in einem einzigen Cluster stellt enorme technische Herausforderungen dar. Verteilte Trainingsalgorithmen wurden bisher bis zu zehntausenden Knoten getestet, aber die Synchronisation und Optimierung der Kommunikation zwischen 1 Million Knoten ist ein völlig neues Problem. Nvidia hat bereits Erfahrung darin, Hunderte bis Tausende von GPUs mit NVSwitch und InfiniBand HDR/NDR zu verbinden, doch für eine Skalierung auf 1 Million sind revolutionäre Lösungen in Netzwerktopologie, Softwareoptimierung und Fehlerresistenz erforderlich.
• Zusammenfassung:
Sollte Elon Musks Vision eines Supercomputers mit 1 Million GPUs Realität werden, wäre dies ein historisches Megaprojekt, das einen neuen Standard in der AI-Rechenleistung setzen würde. Es würde einen beispiellosen infrastrukturellen Vorteil gegenüber Wettbewerbern wie OpenAI und Google bieten und als Katalysator für die Entwicklung von AI-Modellen auf völlig neuer Ebene dienen. Gleichzeitig müssten enorme Investitionen und technische Herausforderungen gemeistert werden, und es wären auch geopolitische Risiken bezüglich der Lieferung fortschrittlicher AI-Chips zu bewältigen.
DeepSeek und der inoffizielle GPU-Einkauf in China
In China werden trotz US-amerikanischer Exportbeschränkungen fortschrittliche Nvidia AI-GPUs (wie die H100) über alternative Kanäle bezogen, um ultra-skaliere AI-Modelle zu entwickeln. Ein herausragendes Beispiel dafür ist das Startup DeepSeek.
Überblick zu DeepSeek und GPU-Nutzung:
• DeepSeek wurde 2023 als AI-Startup in China gegründet und ging ursprünglich aus einem Forschungsprojekt beim High-Flyer Hedge Fund hervor, einer chinesischen Finanzinstitution. High-Flyer erwarb bereits 2021 proaktiv 10.000 A100-GPUs für algorithmischen Handel, woraufhin DeepSeek abgespalten wurde, um breitere AI-Modelle zu entwickeln.
• Im Jahr 2024 präsentierte DeepSeek sein ultra-skaliertes Sprachmodell „DeepSeek V3“ mit 671 Milliarden Parametern, was große Aufmerksamkeit erregte. Überraschenderweise behaupten sie, dieses Modell in nur 2 Monaten mit lediglich 2.048 H800-GPUs trainiert zu haben. Die H800 ist eine modifizierte Version der H100, deren Bandbreite reduziert wurde, um den US-Exportbestimmungen zu entsprechen, jedoch die gleiche Rechenleistung wie eine 700W-Karte aufweist.
• Obwohl DeepSeek nicht im Detail erläutert hat, wie es möglich war, ein derart großes Modell so schnell mit begrenzter GPU-Anzahl zu trainieren, geben sie an, dass sie im Vergleich zum GPU-Zeitaufwand für Meta’s Llama3 (4050 Milliarden Parameter) 11-mal effizienter waren. Dies deutet darauf hin, dass sie möglicherweise leistungsfähigere Hardware eingesetzt haben, als öffentlich bekannt ist.
Im Januar 2025 berichteten Bloomberg und weitere Medien, dass die US-Regierung DeepSeek verdächtigt, Nvidia-GPUs illegal bezogen zu haben. Es wird konkret behauptet, dass DeepSeek ein Scheinfirmenunternehmen in Singapur gegründet habe, um die US-Kontrollen zu umgehen und zehntausende H100-GPUs schmuggelhaft einzuführen. Nvidia-Finanzdaten zeigen, dass der Anteil der Verkäufe über Singapur innerhalb von zwei Jahren von 9 % auf 22 % gestiegen ist, was auf solche Kanäle hindeuten könnte. US-Behörden wie das Handelsministerium und das FBI untersuchen den Vorfall, während Nvidia erklärt, dass dieser Anstieg auf “bill-to”-Effekte bei Wiederverkäufen in anderen Regionen zurückzuführen sei.
Unabhängige Analysen schätzen, dass DeepSeek ungefähr 50.000 Hopper-GPUs besitzt, von denen ca. 10.000 legal beschaffte H800, 10.000 H100 (vor Sanktionen oder über inoffizielle Kanäle) und der Rest aus anderen Modellen wie der H20 besteht, die für den chinesischen Markt entwickelt wurden (die H20 ist eine gedrosselte Version der Hopper, von der 2024 über 1 Million Einheiten produziert wurden). Diese GPUs werden von High-Flyer und DeepSeek gemeinsam genutzt und finden Anwendung in Bereichen von algorithmischem Handel bis hin zu Forschungen an ultra-skalierten Sprachmodellen – was die globale Konkurrenz um fortschrittliche AI-Hardware verdeutlicht.
Preiskatalog für AI-Hardware (2023–2025, Marktprognosen)
• Nvidia A100 40GB: ca. $8,000–$10,000
• Nvidia A100 80GB: ca. $15,000–$17,000
• Nvidia H100 (80GB, SXM5): ca. $25,000–$35,000
• Nvidia B100: Geschätzter Preis zwischen $30,000 und $40,000+
• Nvidia B200: Erwarteter Preis über $40,000
• Google TPU v4: Wird nicht als Produkt verkauft; über Google Cloud verfügbar, mit einem geschätzten Wert von über $10,000 pro Modul
• Tesla Dojo D1-Chip: Preis nicht veröffentlicht (nur interner Gebrauch bei Tesla)
• Nvidia H800 (für China): ca. ￥200,000 (geschätzter Preis in China, etwa 3,6 Millionen KRW, abhängig vom Wechselkurs)
• Nvidia H20 (für China): Geschätzter Preis ca. $10,000
Diese Preise können je nach Marktlage und Nachfrage variieren. Aufgrund des aktuellen KI-Booms übersteigen manchmal sogar gebrauchte GPUs die Neupreise. Es wird erwartet, dass sich die Preise mit der Massenproduktion des B100 im Jahr 2025 und dem Markteintritt von Konkurrenten wie AMD und Intel stabilisieren, jedoch stellt die Beschaffung von AI-Chips derzeit für Unternehmen eine erhebliche Investition dar.
Fazit
Der Nvidia Blackwell B100 stellt einen echten Gamechanger in der Ära des extremen KI-Codings dar. Mit einer bis zu 5-mal höheren Leistung im Vergleich zum H100 und einer verbesserten Speicherkapazität sowie Bandbreite wird der B100 zur kritischen Infrastruktur für das Training der nächsten Generation von ultra-skalierten Modellen – beispielsweise den Nachfolgern von GPT-4 – werden. Obwohl spezialisierte Lösungen wie Google TPU und Tesla Dojo existieren, machen die Vielseitigkeit und das robuste Ökosystem von Nvidia es unwahrscheinlich, dass der Einfluss des B100 kurzfristig erreicht oder übertroffen wird.
Führende KI-Projekte wie OpenAI’s GPT und xAI’s Grok werden voraussichtlich dank des Einsatzes des B100 und zukünftiger GPUs schneller, größer und intelligenter evolvieren. Insbesondere könnte die Vision von Elon Musk, einen Supercomputer mit 1 Million GPUs zu bauen, die Leistungskurve der KI exponentiell nach oben katapultieren. Gleichzeitig zeigt das Beispiel von DeepSeek, dass der weltweite Wettbewerb um fortschrittliche KI-Technologien und die Strategien zur Umgehung von Exportbeschränkungen weiter zunehmen – was sowohl technologische als auch politische und strategische Überlegungen beim Vertrieb von AI-Halbleitern erfordert.
Letztlich bleibt das Motto „Bessere GPUs erzeugen stärkere KI“ voraussichtlich noch lange gültig. Der Nvidia Blackwell B100 und sein Nachfolger Rubin werden der KI-Branche neue Chancen und Herausforderungen bieten, und wie diese technologischen Fortschritte genutzt werden, wird die Kluft in der KI-Fähigkeit zwischen Unternehmen und Nationen entscheidend bestimmen. Forscher und Industriebeteiligte müssen diese Hardware-Roadmaps aufmerksam verfolgen und gleichzeitig kontinuierlich Innovationen in der Modellarchitektur und -optimierung vorantreiben, um kreative und bedeutungsvolle Ergebnisse zu erzielen. Trotz des intensiven Wettbewerbs hoffen wir, dass diese technologischen Fortschritte zu leistungsfähigeren KI-Systemen führen und letztlich der Menschheit zugutekommen.
Blackwell B100: Elon Musks Geheimnis hinter einer Million GPUs
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