NVIDIA Blackwell kostet doppelt so viel wie Google- und Amazon-Chips, doch Morgan Stanley empfiehlt die Investition
Die Investmentbank Morgan Stanley ist der Ansicht, dass der Aufbau eines Rechenzentrums mit NVIDIA-Blackwell-GPUs zwar doppelt so teuer ist wie die Errichtung eines solchen mit KI-spezifischen integrierten Schaltkreisen

Kurzfassung
Warum das wichtig ist
- Die Investmentbank Morgan Stanley ist der Ansicht, dass der Aufbau eines Rechenzentrums mit NVIDIA-Blackwell-GPUs zwar doppelt so teuer ist wie die Errichtung eines solchen mit KI-spezifischen integrierten Schaltkreisen
- Die hohen Kosten für NVIDIAs neueste KI-GPUs sind ein heikles Markttopic, wobei CEO Jensen Huang mehrfach betont hat, dass seine Chips zwar teuer sind, langfristig jedoch höhere Renditen bieten.
- In ihrer jüngsten Berichterstattung vergleicht Morgan Stanley die TFLOPS-Leistung (Trillion Floating Point Operations Per Second) pro Watt den maßgeschneiderten KI-ASICs Bank stellt fest, dass die Kapitalausgaben der Hyperscaler für den Aufbau eines Rechenzentrums mit einer Leistung hoch sind im Vergleich zum Aufbau desselben Rechenzentrums mit Googles Tensor Processing Units (TPUs) oder Amazons Trainium-Chips.
Der Bericht fügt jedoch hinzu, dass die Investition in NVIDIAs Chips sich lohnt, da sie eine höhere Recheneffizienz bieten. Nach Schätzungen Leistung pro Watt der NVIDIAs-Chips „weit vor" maßgeschneiderten ASICs.
Die Folie der Investmentbank, die ihren Bericht begleitet, berechnet die TFLOPs pro Watt für die NVIDIAs AI-GPUs Vera Rubin (FP4), Vera Rubin (FP8), GB300 (FP8) und H100 (FP8). Natürlich ist die Vera Rubin (FP4) die leistungsstärkste GPU in der Liste, da sie mit einem Wert von 19,5 punktet.
Bei den anderen Chips liegen die Werte bei 6,8, 6,0 und 3,1, jeweils in dieser Reihenfolge. Auf der anderen Seite betragen die TFLOPs pro Watt für Googles TPUv7 (FP8) und Trn3 (FP8) Chips 4,3 bzw. 2,5, was ihre Leistung entweder zwischen den Blackwell- und den Hopper-Generation-GPUs oder unterhalb der Hopper-Chips einordnet.
Technik und Auswirkungen
Obwohl NVIDIAs Chips die höchste Leistung pro Watt bieten, wenden sich Nutzer zunehmend auch anderen Metriken zu. Zum Beispiel schätzt ein Experte des KI-Infrastruktur-Anbieters Nebius, dass KI-Chips auch anhand ihrer Kosten pro Million generierter Tokens im Verhältnis zur stündlichen Betriebskosten einer GPU bewertet werden.

Schätzungen KI-Chips zwischen fünf und zehn Cent pro Token, während Nvidias Blackwell-Chips 25 Cent pro Token kosten. Zudem sollen die Groq-Chips bis zu 800 Tokens pro Sekunde liefern, was deutlich höher ist als die 450 Tokens pro Sekunde der Nvidias-Chips.
Morgan Stanley: $NVDA „Wir schätzen, dass die Kapitalausgaben (Capex) eines Hyperscalers für den Bau eines 1-GW-Rechenzentrums mit aktuellen NVDA-GPUs (Blackwell) bis zu den Kosten aktueller, maßgeschneiderter ASICs (TPU, Trainium) betragen... doch die Recheneffizienz ist entscheidend, und hier glänzt NVDA... mit der Rechenleistung…" Über den Autor: Ramish ist ein erfahrener Technologieautor und Redakteur mit mehr als einem Jahrzehnt Erfahrung.
Technik und Auswirkungen
Er spezialisiert sich auf die Halbleiterfertigung und Marktanalysen. Mit einem Hintergrund in Finanzwesen und Supply-Chain-Management – durch einen Bachelor in Finance und einen Micromaster in Supply-Chain-Management – kombiniert Ramish finanzielle Strenge mit tiefgreifendem Branchenwissen, um präzise und autoritative Berichterstattung zu liefern.
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- Wccftech
- Originaltitel
- NVIDIA Blackwell Costs Twice As Much As Google And Amazon’s Custom AI Chips, Yet Morgan Stanley Says It’s Worth It
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