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Amazon greift Nvidia an: KI-Chips laufen mit PyTorch-Code

Mit dem neuen Open-Source-Tool TorchNeuron will Amazon Entwickler von Nvidias Cuda-Ökosystem zu seinen eigenen Trainium-Chips locken.

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Amazon greift Nvidia an: KI-Chips laufen mit PyTorch-Code

Amazon.com macht Nvidia im hart umkämpften Markt für KI-Rechenleistung direkt Konkurrenz. Der Cloud-Konzern führt ein neues Tool ein, das es seinen eigenen KI-Chips ermöglicht, Code in der beliebtesten Programmiersprache für KI ohne Modifikation auszuführen. Damit will Amazon den Vorsprung untergraben, auf dem Nvidias Dominanz in diesem Markt basiert.

Laut Annapurna Labs, der Chip-Sparte von Amazon, können Entwickler mit dem Tool namens TorchNeuron Code, der in der Sprache PyTorch geschrieben wurde, auf Amazons Trainium-KI-Chips mit einer einzigen Konfigurationsänderung und ohne Neuschreiben ausführen. Amazon wird die Software am Montag auf einer Entwicklerkonferenz im Silicon Valley ankündigen. Die Software soll als kostenlose Open-Source-Lösung öffentlich verfügbar sein.

PyTorch ist das Open-Source-Framework, das von Meta betreut wird und von den meisten KI-Entwicklern genutzt wird. Nvidia hat mehr als ein Jahrzehnt in sein Software-Tool namens Cuda investiert, das dafür sorgt, dass PyTorch-Code gut auf Nvidia-Chips läuft. Diese enge Verzahnung von Hardware und Software gilt als zentrale Grundlage für Nvidias Marktmacht.

Der Kampf um die Entwickler-Gunst

Auch andere Cloud-Computing-Anbieter arbeiten daran, Entwickler von Nvidia abzuwerben. Google, das ebenfalls eigene benutzerdefinierte KI-Chips entwickelt, setzt dabei auf bessere PyTorch-Tools. Der Wettbewerb um die Gunst der Entwickler wird damit zunehmend zu einem Wettbewerb der Software-Ökosysteme.

Colin Brace, Vice President of Software bei Annapurna Labs, erklärte, dass der Schritt darauf abzielt, die Anzahl der Schritte zu reduzieren, die KI-Entwickler unternehmen müssen, um Amazons hauseigene Chips auszuprobieren. „Es ging darum, unsere Kunden dort abzuholen, wo sie stehen", sagte er gegenüber Reuters in einem Interview. Die Hürde für einen Wechsel soll damit so niedrig wie möglich gehalten werden.

Brace zufolge nutzen bereits mehr als 30 frühe Kunden die neue Software. Darunter seien Unternehmen aus den Bereichen Robotik, Weltmodelle und Sprach-KI. Der Wechsel zu Amazons Chips kann nach seinen Angaben erhebliche Kosteneinsparungen ermöglichen.

Warum das für Anleger relevant ist

Für deutsche Privatanleger ist der Schritt vor allem deshalb interessant, weil er die Frage nach der Nachhaltigkeit von Nvidias Vormachtstellung berührt. Nvidia profitiert seit Jahren von einem Ökosystem, das Entwickler an die eigene Hardware bindet. Gelingt es Amazon, Google und anderen Anbietern, diese Bindung mit kompatiblen Tools aufzulösen, könnte das langfristig Druck auf die Preissetzungsmacht und die Margen von Nvidia ausüben.

Zugleich zeigt die Ankündigung, wie intensiv die großen Cloud-Anbieter in eigene Chips investieren, um sich von Nvidia unabhängiger zu machen. Amazon setzt dabei auf eine Strategie, die auf Offenheit und Kompatibilität statt auf Abschottung baut. Ob sich diese Rechnung für den Konzern auszahlt, dürfte sich daran messen lassen, wie viele Entwickler tatsächlich von Nvidia zu Trainium wechseln.

Der Zeitpunkt der Ankündigung ist kein Zufall: Die Entwicklerkonferenz im Silicon Valley bietet Amazon eine Bühne, um die eigene Chip-Strategie einem breiten Fachpublikum zu präsentieren. Mit TorchNeuron sendet der Konzern ein klares Signal, dass es den Kampf um den KI-Rechenmarkt nicht kampflos Nvidia überlassen will.

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