{"id":235710,"date":"2026-08-04T08:39:15","date_gmt":"2026-08-04T08:39:15","guid":{"rendered":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-de\/235710\/"},"modified":"2026-08-04T08:39:15","modified_gmt":"2026-08-04T08:39:15","slug":"verliert-nvidia-wichtigen-trumpf-ki-soll-in-10-stunden-erstaunliches-erreicht-haben","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-de\/235710\/","title":{"rendered":"Verliert Nvidia wichtigen Trumpf? KI soll in 10 Stunden Erstaunliches erreicht haben"},"content":{"rendered":"

\t\t\t\t\t\"Nvidia-Gr\u00fcnder<\/p>\n

\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tNvidia-Gr\u00fcnder und -Chef Jensen Huang.<\/p>\n

\t\t\t\t\t\t\t\t\tBloomberg\/Getty Images\n\t\t\t\t\t\t\t<\/p>\n

KI-Coding-Agenten k\u00f6nnten Nvidias Software-Vorsprung CUDA untergraben, sagen manche Startup-Gr\u00fcnder \u2013 ein Nachbau gelang in nur 10 Stunden.
\nDer Wandel von KI-Training hin zu Inferenz k\u00f6nnte CUDAs Lock-in-Effekt schw\u00e4chen, da Software zunehmend chip\u00fcbergreifend funktionieren muss.
\nAndere Experten glauben, CUDA werde durch KI-Agenten sogar st\u00e4rker, da verifizierter, optimierter Code weiterhin Nvidias gr\u00f6\u00dfte St\u00e4rke bleibt.<\/p>\n

Nvidias gr\u00f6\u00dfter Wettbewerbsvorteil ist nicht mehr so unantastbar, wie er einst schien.<\/p>\n

Zwei Jahrzehnte lang war Nvidias<\/a> Kronjuwel nicht nur die Chip-Hardware selbst, sondern die Software, die daraus die Bausteine der K\u00fcnstlichen Intelligenz<\/a> machte\u00a0\u2013 bekannt als CUDA.<\/p>\n

CUDA, kurz f\u00fcr Compute Unified Device Architecture, ist die Idee des langj\u00e4hrigen Nvidia-Managers Ian Buck<\/a>, der den Bereich High-Performance-Computing leitet. Es dauerte Jahre, die Plattform aufzubauen \u2013 mit fertigem Code f\u00fcr g\u00e4ngige KI-Aufgaben, Tools zum Aufsp\u00fcren von Fehlern und Software, die es Tausenden von Chips erm\u00f6glicht, gemeinsam am Modelltraining zu arbeiten.<\/p>\n

Nun glauben manche, KI k\u00f6nnte irgendwann sogar eine der schwierigsten Aufgaben der Branche automatisieren: das Schreiben der Software<\/a>, die KI selbst antreibt.<\/p>\n

Ein Startup baute CUDA-\u00e4hnliche Software in 10 Stunden nach<\/p>\n

\t\t\t\t\t\"Infinity-Gr\u00fcnder<\/p>\n

\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tInfinity-Gr\u00fcnder und -Chef Jeremy Nixon.<\/p>\n

\t\t\t\t\t\t\t\t\tInfinity.inc\n\t\t\t\t\t\t\t<\/p>\n

Die Branche steht an einem wichtigen Wendepunkt, sagt\u00a0Jeremy Nixon, ehemaliger Forscher bei Google Brain und Gr\u00fcnder des KI-Software-Startups Infinity. Gegen\u00fcber BUSINESS INSIDER (BI) erkl\u00e4rte er, sein Unternehmen habe mithilfe von KI-Codierungsagenten innerhalb von zehn Stunden eine CUDA-\u00e4hnliche Software f\u00fcr das\u00a0Chip-Startup D-Matrix\u00a0entwickelt \u2013 ein Beweis daf\u00fcr, dass einer der gr\u00f6\u00dften Wettbewerbsvorteile von Nvidia \u00fcberwunden werde.<\/p>\n

Der Druck kommt nicht nur von Startups. Cloud-Giganten wie Google, Amazon und Microsoft<\/a> haben jahrelang eigene Software rund um ihre selbst entwickelten KI-Chips aufgebaut. OpenAI und Anthropic<\/a> haben jedoch zuletzt KI-Modelle demonstriert, die in der Lage sind, System-Software selbst zu generieren.<\/p>\n

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\n\t\t\t\t\tDieser Mann ist der Entwickler der Nvidia-Geheimwaffe \u2013 doch nur wenige wissen, wer er ist
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DeepSeek-Gr\u00fcnder Liang Wenfeng<\/a> sagte k\u00fcrzlich, Coding-Agenten h\u00e4tten zusammen mit der unternehmenseigenen Programmiersprache TileLang die Entwicklung von KI-Software erheblich einfacher gemacht.<\/p>\n

Coding-Agenten helfen jedoch nicht nur Herausforderern. Nvidia erkl\u00e4rte, Entwickler nutzten zunehmend die Code-Bibliotheken von CUDA, um KI-Anwendungen zu bauen, und das Unternehmen \u201enutze KI-Coding-Agenten auch selbst, um CUDA schneller zu entwickeln und in gr\u00f6\u00dferem Ma\u00dfstab zu testen\u201c, sagte Ankit Patel, Vice President f\u00fcr das Entwickler-\u00d6kosystem bei Nvidia.<\/p>\n

Wie Inferenz die CUDA-Gleichung ver\u00e4ndern k\u00f6nnte<\/p>\n

Wenn CUDAs erster Vorteil die Software selbst war, ist der zweite alles, was darauf aufbaut. Unternehmen haben Millionen Zeilen Code und interne Arbeitsabl\u00e4ufe entwickelt, was einen starken Lock-in-Effekt erzeugt, der einen Wechsel zu Alternativen teuer und m\u00fchsam macht.<\/p>\n

Interne Dokumente bei Amazon<\/a> identifizierten CUDA laut fr\u00fcherer BI-Berichterstattung als ein wesentliches Hindernis f\u00fcr die Verbreitung der eigenen KI-Chips Trainium und Inferentia.<\/p>\n

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\n\t\t\t\t\tNvidias historischer 5-Billionen-Dollar-Erfolg: Das Geheimnis hinter dem Aufstieg des KI-Giganten
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CUDAs Alter sei sowohl Vorteil als auch Einschr\u00e4nkung zugleich, sagt Chris Lattner, Mitgr\u00fcnder und CEO des inzwischen zu Qualcomm geh\u00f6renden KI-Software-Startups Modular. Urspr\u00fcnglich lange vor dem KI-Boom<\/a> f\u00fcrs Gaming entwickelt, trage CUDA mehrere Schichten veralteter Technologie mit sich \u2013 \u201eals w\u00fcrde man versuchen, Microsoft Windows auf ein Smartphone zu quetschen\u201c, sagt er.<\/p>\n

\t\t\t\t\t\"Modular-Mitgr\u00fcnder<\/p>\n

\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tModular-Mitgr\u00fcnder und -Chef Chris Lattner.<\/p>\n

\t\t\t\t\t\t\t\t\tModular\n\t\t\t\t\t\t\t<\/p>\n

Andere sehen eine weitere Bedrohung im Wandel der KI von Training hin zu Inferenz \u2013 also dem Beantworten von Anfragen und dem Ziehen von Schlussfolgerungen durch Modelle.<\/p>\n

Mit dieser Entwicklung interessieren sich Unternehmen weniger daf\u00fcr, mit den leistungsst\u00e4rksten Chips maximale Performance herauszuholen, und mehr daf\u00fcr, KI profitabel zu betreiben<\/a>, sagt Marshall Choy, Chief Business Officer beim koreanischen KI-Chip-Startup Rebellions.<\/p>\n

Das k\u00f6nnte zu einer gr\u00f6\u00dferen Nachfrage f\u00fchren \u2013 nicht nur nach spezialisierter Hardware, sondern auch nach Software, die auf unterschiedlichen Chips laufen kann. Wenn Unternehmen zwischen Chips wechseln k\u00f6nnen, ohne ihre Software neu schreiben zu m\u00fcssen, verringert das einen von CUDAs gr\u00f6\u00dften Lock-in-Effekten.<\/p>\n

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\n\t\t\t\t\t\u201eEine Rakete\u201c \u2013 KI verdoppelt die Software-Produktivit\u00e4t, und die Codequalit\u00e4t bleibt auf hohem Niveau
\n\t\t\t\t<\/a><\/p>\n

\u201eGenau dort bricht Nvidias<\/a> CUDA-Burggraben auf, weil CUDA auf der Inferenz-Seite keine Rolle mehr spielt\u201c, sagt Choy. \u201eDas ist eine Open-Source-Angelegenheit.\u201c<\/p>\n

Nvidia erkl\u00e4rte, sein eng integriertes Zusammenspiel aus Hardware und Software werde wertvoller, je mehr KI-Modelle tats\u00e4chlich im Einsatz seien.<\/p>\n

\u201eW\u00e4hrend sich KI zunehmend in Richtung Inferenz und agentenbasierter Arbeitslasten verschiebt, w\u00e4chst der Bedarf an tiefer, durchg\u00e4ngiger Optimierung nur weiter\u201c, sagt Patel.<\/p>\n

Eine Verschiebung hin zu spezialisierten Chips und Software lasse die Wall Street zunehmend an Nvidias CUDA-Vorteil zweifeln, sagt Luke Lango, Chief Technology Analyst bei InvestorPlace. Nvidias stagnierender Aktienkurs<\/a> im vergangenen Jahr spiegle einen Teil dieser Bedenken wider.<\/p>\n

Nvidias Burggraben verschwinde nicht \u2013 er verschiebe sich<\/p>\n

Nicht alle sind sich einig, dass Coding-Agenten CUDAs Vorsprung untergraben. Manche glauben, sie k\u00f6nnten ihn letztlich sogar st\u00e4rken.<\/p>\n

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\n\t\t\t\t\tKI schreibt fast den gesamten Code \u2013 doch der Boom hat seinen Preis
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Zwar erleichtern Agenten das Erstellen von Software, doch KI-generierter Code m\u00fcsse weiterhin verifiziert und optimiert werden, sagt Bing Xu, Gr\u00fcnder des KI-Software-Startups INT21. Er ist \u00fcberzeugt, dass CUDA \u00fcber das umfassendste \u00d6kosystem an Verifizierungstools und weiteren Funktionen verf\u00fcgt, die Coding-Agenten helfen, effizienter zu arbeiten.<\/p>\n

Je verbreiteter Agenten w\u00fcrden<\/a>, sagte er, desto mehr werde genau dieses \u00d6kosystem zu CUDAs n\u00e4chstem Burggraben.<\/p>\n

\u201eAgenten k\u00f6nnen in kurzer Zeit sehr viel Code generieren, aber Verifizierung ist der gr\u00f6\u00dfte Engpass\u201c, sagt Xu, dessen fr\u00fcheres KI-Chip-Software-Startup HippoML von Nvidia \u00fcbernommen wurde. Er verlie\u00df den Chiphersteller im April, um INT21 zu gr\u00fcnden.<\/p>\n

\t\t\t\t\t\"INT21-Gr\u00fcnder<\/p>\n

\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tINT21-Gr\u00fcnder und -Chef Bing Xu.<\/p>\n

\t\t\t\t\t\t\t\t\tINT21\n\t\t\t\t\t\t\t<\/p>\n

Zwar erleichtern Coding-Agenten das Erstellen von Chip-Software, doch die Verbesserung sei nur inkrementell, so Lattner.<\/p>\n

\u201eDer Hype ist nicht komplett unbegr\u00fcndet, aber stark \u00fcbertrieben\u201c, sagt er und f\u00fcgt hinzu, dass das Schreiben von Code<\/a> im Vergleich zu komplexeren Aufgaben wie der Optimierung f\u00fcr den Produktivbetrieb nur einen kleinen Teil des Software-Aufbaus ausmache\u00a0\u2013 eine entscheidende Aufgabe, denn Software, die die Leistung eines Chips maximiert, senkt die Kosten f\u00fcr den Betrieb von KI im gro\u00dfen Ma\u00dfstab.<\/p>\n

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\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Apple<\/p>\n

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\n\t\t\t\t\tApple \u00fcberholt Nvidia: Warum die iPhone-Aktie jetzt an der B\u00f6rse f\u00fchrt
\n\t\t\t\t<\/a><\/p>\n

Chip-Software sei zudem eine Art Nischenfeld, das oft von hochspezialisierten Top-Ingenieuren bearbeitet werde, so Lattner\u00a0\u2013 das gebe Coding-Agenten deutlich weniger Beispiele zum Lernen als etwa die App-Entwicklung, wo KI bereits mit riesigen Mengen an \u00f6ffentlich verf\u00fcgbarem Code trainiert wurde.<\/p>\n

Und auch wenn KI Konkurrenten dabei helfen k\u00f6nnte, aufzuholen, profitiere Nvidia von denselben technologischen Verschiebungen, sagt Xu. Ob Coding-Agenten CUDA schw\u00e4chen, h\u00e4nge davon ab, ob Wettbewerber Nvidia schneller einholen k\u00f6nnen, als das Unternehmen selbst neuen Boden gewinnt.<\/p>\n

Der weltweit dominierende Chiphersteller \u201eschl\u00e4ft nicht und steht nicht still\u201c, sagte Xu.<\/p>\n

Lest den Originalartikel auf BUSINESS INSIDER US<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Nvidia-Gr\u00fcnder und -Chef Jensen Huang. Bloomberg\/Getty Images KI-Coding-Agenten k\u00f6nnten Nvidias Software-Vorsprung CUDA untergraben, sagen manche Startup-Gr\u00fcnder \u2013 ein…\n","protected":false},"author":2,"featured_media":235711,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"","_share_on_mastodon":"0"},"categories":[15],"tags":[46,26236,376,11072,45,60,59,292,44,64,61,63,62],"class_list":["post-235710","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-wissenschaft-technik","tag-ch","tag-halbleiter","tag-ki","tag-nvidia","tag-schweiz","tag-science","tag-science-technology","tag-software","tag-switzerland","tag-technik","tag-technology","tag-wissenschaft","tag-wissenschaft-technik"],"share_on_mastodon":{"url":"https:\/\/pubeurope.com\/@ch_de\/117036335521205905","error":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/235710","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=235710"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/235710\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/235711"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=235710"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=235710"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=235710"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}