$NVDA NVIDIAs KI-Mythos wird durch die nacheinander veröffentlichten chinesischen Open-Source-Open-Modelle DeepSeek-V4-Pro und Kimi-K3 durchbrochen.
Wenn die Leistung von Open-Source-Modellen der von GPT-5.5 gleichkommt, die API-Preise aber nur 2% der US-amerikanischen Konkurrenz betragen: Warum sollten Unternehmen dann noch für H100 zu Mondpreisen einkaufen? Die Trainings- und Inferenzkosten sinken in einem steilen Sturzflug, und die Logik, bei der Rechenleistung nur aufgetürmt wird, ist bereits zusammengebrochen. Sogar Microsoft untersucht, wie man DeepSeek anstelle von OpenAI einsetzen kann – auf wen sollte NVIDIA dann noch bei den Aufträgen in Billionenhöhe setzen können?
Noch tödlicher ist, dass die anfänglich oft mehrere Milliarden US-Dollar teuren Entwicklungskosten geschlossener Modelle innerhalb kürzester Zeit zu nicht mehr zurückholbaren versunkenen Kosten werden. Die Bewertung US-amerikanischer KI-Unternehmen ist um mehrere hundert Milliarden eingebrochen, und die Investitionsausgaben werden vermutlich bald reduziert. Und was ist mit der CUDA-Ökosystem-Schranke? Die Open-Source-Community umgeht sie gerade durch Optimierungen und Alternativlösungen.
Ein Kurs-Gewinn-Verhältnis von über 100, die Markterzählung jedoch verschiebt sich von „Rechenleistung ist knapp“ hin zu „Kosteneffizienz“. Sobald sich die Erwartungen drehen, ist ein doppelter „Davis-Sieg“ unvermeidlich.
Der KI-Boom ist am Höhepunkt, die Blase muss platzen.
Wenn die Leistung von Open-Source-Modellen der von GPT-5.5 gleichkommt, die API-Preise aber nur 2% der US-amerikanischen Konkurrenz betragen: Warum sollten Unternehmen dann noch für H100 zu Mondpreisen einkaufen? Die Trainings- und Inferenzkosten sinken in einem steilen Sturzflug, und die Logik, bei der Rechenleistung nur aufgetürmt wird, ist bereits zusammengebrochen. Sogar Microsoft untersucht, wie man DeepSeek anstelle von OpenAI einsetzen kann – auf wen sollte NVIDIA dann noch bei den Aufträgen in Billionenhöhe setzen können?
Noch tödlicher ist, dass die anfänglich oft mehrere Milliarden US-Dollar teuren Entwicklungskosten geschlossener Modelle innerhalb kürzester Zeit zu nicht mehr zurückholbaren versunkenen Kosten werden. Die Bewertung US-amerikanischer KI-Unternehmen ist um mehrere hundert Milliarden eingebrochen, und die Investitionsausgaben werden vermutlich bald reduziert. Und was ist mit der CUDA-Ökosystem-Schranke? Die Open-Source-Community umgeht sie gerade durch Optimierungen und Alternativlösungen.
Ein Kurs-Gewinn-Verhältnis von über 100, die Markterzählung jedoch verschiebt sich von „Rechenleistung ist knapp“ hin zu „Kosteneffizienz“. Sobald sich die Erwartungen drehen, ist ein doppelter „Davis-Sieg“ unvermeidlich.
Der KI-Boom ist am Höhepunkt, die Blase muss platzen.