Nvidias H100, die GPU der nächsten Generation für KI-Systeme, wurde bei eBay für über 40,000 Euro entdeckt.
Mindestens acht der Karten wurden für Preise zwischen 39,995 und knapp 46,000 Euro gelistet, einige Verkäufer boten sie jedoch bereits für 36,000 Euro an.
Der H100 ist der Nachfolger des Unternehmens für den A100, der beliebte KI-Modelle wie ChatGPT antreibt, da sie ein wesentlicher Bestandteil der Cloud-Computing-Infrastruktur sind, die Microsoft Azure bildet, wo der berühmte KI-Autor seinen Sitz hat.
steigende Kosten
Der Preisanstieg wurde durch das enorm gestiegene Interesse an KI vorangetrieben, das durch den durchschlagenden Erfolg von ChatGPT von OpenAI ausgelöst wurde. Zur Veranschaulichung: Der oben genannte A100 kostet etwa 10,000 Euro.
Da immer mehr Unternehmen ihre eigenen fortschrittlichen KI-Systeme entwickeln möchten, benötigen sie die Leistung, die der H100 bietet, um ihre Anforderungen zu erfüllen. Für das Training und die Entwicklung großer Sprachmodelle wie ChatGPT sind Terabytes an Daten erforderlich, und Hunderte dieser GPUs müssen zusammenarbeiten und tage- oder sogar wochenlang laufen.
Microsoft war ein wichtiger Investor in OpenAI und gab Millionen aus (öffnet sich in einem neuen Tab), um genug A100 für die Entwicklung von ChatGPT zu bekommen. Und Nvidia selbst bietet für 37,000 Euro im Monat Zugang zu seinem eigenen DGX-Supercomputer an, der vom A100 angetrieben wird.
Als Folge davon ist der H100 der erste speziell entwickelte Chip für eine Computerarchitektur, der in fortschrittlichen KI-Anwendungen verwendet wird, was seiner Hoffnung nach eine neue Ära noch leistungsfähigerer und leistungsfähigerer KI-Systeme einläuten wird.
Angesichts der enormen Kosten, die mit der Entwicklung von KI verbunden sind, ist es keine Überraschung, dass Microsoft eine Rendite für seine beträchtliche Investition sehen möchte, da das Unternehmen kürzlich modernste Technologie in viele seiner Dienste integriert hat. In Verbindung mit sinkenden Umsätzen im einstigen Flaggschiffgeschäft mit Windows-Betriebssystemen kann das Geld nicht schnell genug kommen.
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