Der Aufstieg von DeepSeek – einer kostengünstigen KI-Anwendung aus China – bringt den Technologiemarkt in Aufruhr. DeepSeek übertraf nicht nur ChatGPT hinsichtlich der Downloadzahlen, sondern ließ auch den Aktienkurs von Nvidia auf ein Rekordtief fallen und stellte damit eine neue Herausforderung für die westlichen KI-Giganten dar.
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| Nachrichten über DeepSeek werden am 27. Januar 2025 auf einem Bildschirm im Nasdaq MarketSite in New York, USA, angezeigt. (Quelle: Bloomberg) |
DeepSeek wurde vom gleichnamigen Startup entwickelt, das 2023 von Luong Van Phong in Hangzhou gegründet wurde, und erlangte schnell Bekanntheit, als es als gleichwertig oder sogar besser als ChatGPT, Gemini oder CoPilot eingestuft wurde.
Sobald DeepSeek im App Store erschien, „übertraf“ es sofort ChatGPT und wurde zur beliebtesten KI-Anwendung. Obwohl DeepSeek aufgrund seiner Niedrigkostenstrategie den Spitznamen „Pinduoduo der KI“ erhielt, sorgte das Unternehmen für große Aufregung, als es über Nacht mehr als 600 Milliarden Dollar der Marktkapitalisierung von Nvidia „wegfegte“ – ein Rekordeinbruch in der Geschichte der Wall Street.
Marktexplosion
Laut Nikkei Asia hat die rasant steigende Nachfrage nach Hardware das Wachstum der KI und eine Erholung des Technologieaktienmarktes befeuert. Das Erscheinen von DeepSeek R1 – einem kostengünstigen KI-Modell, das am 20. Januar auf den Markt kam – hat bei den Anlegern jedoch für Besorgnis gesorgt, da es mit Chips mit geringerer Leistung laufen kann und dennoch eine beeindruckende Leistung erreicht.
Der Wert von DeepSeek R1 lag bei nur 2,19 US-Dollar pro Million Token, also 96 % weniger als bei OpenAI, was im Silicon Valley und an der Wall Street für Schockwellen sorgte. Obwohl Nvidia mehr als 600 Milliarden US-Dollar an Marktkapitalisierung verloren hat, betrachtet das Unternehmen DeepSeek R1 noch immer als einen wichtigen Fortschritt in der KI, eine hervorragende Anwendung der Test Time Scaling-Technik, die dabei hilft, die KI-Inferenz zu verbessern, ohne dass größere Modelle oder langwieriges Training erforderlich sind.
Die Wahrheit über niedrige Kosten
Nikkei Asia sagte, dass die tatsächlichen Schulungskosten von DeepSeek immer noch ein großes Fragezeichen seien. Das Unternehmen gibt an, fast 5,6 Millionen US-Dollar für das Training des V3-Modells ausgegeben zu haben – ein Betrag, der weit unter den 100 Millionen US-Dollar liegt, die für GPT-4 ausgegeben wurden. Gregory Allen, Direktor des Wadhwani AI Center am Center for Strategic and International Studies (CSIS), sagte jedoch, die tatsächlichen Kosten könnten deutlich höher sein, da in dem Bericht nur die abschließende Ausbildung berücksichtigt werde, nicht aber die vorangegangene Forschung und Prüfung.
Berichten zufolge nutzte DeepSeek 2,8 Millionen Stunden lang H800-GPUs für 2 US-Dollar pro Stunde und erreichte die Leistung durch Algorithmus-, Framework- und Hardwareoptimierung. Analysten bleiben jedoch skeptisch. SemiAnalysis, ein bekanntes Marktforschungs- und Beratungsunternehmen für Halbleiter sowie KI-Unternehmen, geht davon aus, dass das Unternehmen möglicherweise etwa 10.000 Nvidia H800 GPUs und 10.000 H100 GPUs genutzt hat – Chips, deren Export nach China verboten ist. Einige haben auch vermutet, dass DeepSeek möglicherweise eine „Destillationstechnik“ verwendet hat, um Kosten zu senken, aber dafür gibt es keine soliden Beweise.
Mithilfe dieser Technik können Entwickler durch die Verwendung der Ausgabe von großen Modellen eine bessere Leistung bei kleinen Modellen erzielen. So können sie bei bestimmten Aufgaben zu geringeren Kosten ähnliche Ergebnisse erzielen.
Auswirkungen auf Hersteller von KI-Hardware
Die beeindruckende Leistung von DeepSeek bereitet Anlegern Sorgen um die Zukunft der KI-Chip-Industrie. Nikkei Asia kommentierte, dass die Nachfrage nach Investitionen in die Infrastruktur von Rechenzentren und High-End-Chips zurückgehen könnte, wenn KI auf kostengünstiger Hardware effektiv betrieben werden könne, was wiederum Giganten wie Nvidia, Broadcom, TSMC, Samsung und SK Hynix betreffen würde.
Nvidia als Marktführer betont, dass DeepSeek noch immer eine große Anzahl leistungsstarker GPUs erfordert und gleichzeitig Test Time Scaling-Techniken nutzt, um die KI-Inferenz zu optimieren. Jonah Cheng, Chief Investment Officer bei der Private-Equity-Firma J&J Investment und erfahrener Halbleiteranalyst, bezweifelt jedoch, dass Investitionen in Hardware immer noch höchste Priorität haben. Viele Analysten sind jedoch nach wie vor davon überzeugt, dass KI-Unternehmen die Modernisierung ihrer Infrastruktur nicht ignorieren können, um ihre Leistung zu steigern.
Aufhebung des US-Exportverbots für KI-Chips?
In einem Gespräch mit chinesischen Medien erklärte Gründer Luong Van Phong, dass das Problem für das Unternehmen DeepSeek nicht das Geld sei, sondern das Exportverbot für KI-Chips. Der von ihm gegründete Investmentfonds High-Flyer begann Anfang 2019 mit der Bevorratung von KI-Chips. Der Fonds verfügte über 10.000 A100-GPUs, bevor Nvidia im Jahr 2022 der Export des Produkts nach China verboten wurde.
Um den technologischen Fortschritt des Landes einzuschränken, haben die USA umfassende Exportkontrollen für Chinas Zugang zu fortschrittlichen KI-Chips, Halbleiterfertigung und Chipherstellungswerkzeugen verhängt. Die meisten Analysten sind der Meinung, dass der Durchbruch von DeepSeek kein Zeichen für das Scheitern der US-Beschränkungen sei.
Experte Gregory Allen vergleicht diese Situation mit Huawei, als das Unternehmen trotz eingeschränktem Zugang zu US-Technologie im Jahr 2023 7-nm-Chips auf den Markt brachte, die Produktion aber trotzdem nicht hochfahren konnte.
Jeremy Chih-Cheng Chang, geschäftsführender Direktor des in Taipeh ansässigen Institute for Democracy, Society and Emerging Technology und auf internationale Wirtschaftssicherheit spezialisierter Forscher, meinte, der DeepSeek-„Schock“ werde den Wettbewerb zwischen den USA und China um die „KI-Hegemonie“ nur beschleunigen.
US-Präsident Donald Trump sagte, er erwarte noch immer, dass US-Technologieunternehmen den KI-Markt dominieren würden, räumte jedoch auch ein, dass DeepSeek eine enorme Herausforderung darstelle.
Die USA liegen im Wettrennen um die Entwicklung künstlicher Intelligenz schon seit Langem an der Spitze. Das Aufkommen von DeepSeek zwang auch große Technologieunternehmen in den USA wie OpenAI, Microsoft, Google, Meta... dazu, das Betriebsmodell und die Betriebskosten ihrer eigenen KI-Systeme zu optimieren.
Die Angst, hinter China zurückzufallen, könnte in den USA die treibende Kraft hinter der beschleunigten KI-Entwicklung sein. Die USA könnten die Beschränkungen für KI-Chips verschärfen oder die Kontrolle über die Technologien verstärken, zu denen China Zugang hat. Gleichzeitig könnten sie die heimischen Investitionen in KI steigern, Technologieallianzen stärken und ihre Politik anpassen, um ihre Führungsrolle zu behaupten.
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