Beim unermüdlichen Streben nach schnellerer künstlicher Intelligenz geht es nicht einfach darum, mehr Rechenleistung für das Problem einzusetzen. Es geht darum, Engpässe zu überwinden und Architekturen zu verändern – ähnlich wie beim Bau einer Pyramide: Was aus der Ferne glatt aussieht, ist in Wirklichkeit eine Reihe gezackter Blöcke. Jahrzehntelang folgte die Technologiebranche dem Mooreschen Gesetz, doch dieses Wachstum hat ein Plateau erreicht. Nun hängt die nächste Welle des KI-Fortschritts von der Latenz ab, nicht nur von roher Gewalt.
Das Plateau des Raw Computing
In den Anfängen der Computertechnik kam es zu exponentiellen Zuwächsen bei der Transistordichte, die die CPU-Leistung steigerten. Aber das ließ nach und der Fokus verlagerte sich auf GPUs, deren Verfechter Jensen Huang von Nvidia war. Allerdings hat auch die GPU-Leistung ihre Grenzen. Aktuelle generative KI-Modelle stoßen an ihre Grenzen. Das Wachstum hört nicht auf; es verändert. Wie Dario Amodei von Anthropic es ausdrückt: „Das Exponentielle setzt sich fort, bis es nicht mehr geschieht.“
Der Schlüssel liegt jetzt nicht nur in mehr Rechenleistung, sondern wie Rechenleistung genutzt wird. Nvidia hat dies erkannt: Ihre jüngste Rubin-Veröffentlichung unterstreicht die Bedeutung von MoE-Techniken (Mixture of Experts), die eine kostengünstigere und effizientere Modellinferenz ermöglichen.
Die Latenzkrise und die Lösung von Groq
Die größte Hürde besteht heute nicht darin, riesige Modelle zu trainieren, sondern in der Inferenz – der Geschwindigkeit, mit der KI Informationen verarbeiten und Antworten liefern kann. Benutzer möchten nicht darauf warten, dass die KI „denkt“. Hier kommt Groq ins Spiel. Ihre LPU-Architektur (Language Processing Unit) ist auf blitzschnelle Inferenz ausgelegt und beseitigt die Engpässe bei der Speicherbandbreite, die GPUs bei der Bewältigung komplexer Argumentationsaufgaben plagen.
Stellen Sie sich einen KI-Agenten vor, der seine eigene Arbeit überprüfen muss, indem er 10.000 interne „Gedanken-Tokens“ generiert, bevor er reagiert. Auf einer Standard-GPU dauert das 20–40 Sekunden. Bei Groq geschieht dies in weniger als 2 Sekunden. Diese Geschwindigkeit erschließt die Fähigkeit zum Denken in Echtzeit.
Nvidias nächster Schritt: Übernahme oder Integration?
Für Nvidia geht es bei der Übernahme oder tiefgreifenden Integration von Groq nicht nur um schnellere Chips. Es geht darum, das Problem „Warten, bis der Roboter denkt“ zu lösen und ein dominantes Software-Ökosystem zu schaffen. GPUs waren das universelle Werkzeug für KI, aber Inferenz erfordert einen anderen Ansatz.
Nvidia kontrolliert bereits das CUDA-Ökosystem, seinen größten Vermögenswert. Indem sie dies um die Hardware von Groq herum bündeln, würden sie die Konkurrenz effektiv ausschließen und die einzig echte End-to-End-Plattform für das Training und den Betrieb von KI anbieten. In Verbindung mit einem Open-Source-Modell der nächsten Generation (wie DeepSeek 4) würde dies ein Angebot schaffen, das in Bezug auf Kosten, Leistung und Geschwindigkeit mit den heutigen Spitzenmodellen mithalten kann.
Die Treppe des Fortschritts
Das Wachstum der KI verläuft nicht reibungslos. Es handelt sich um eine Reihe von Durchbrüchen, die bestimmte Engpässe überwinden. Erstens brauchten wir schnellere Berechnungen (GPUs). Dann tieferes Training (Transformator-Architekturen). Jetzt brauchen wir schnelleres Denken (Groqs LPU).
Jensen Huang hat gezeigt, dass er bereit ist, seine eigenen Produktlinien zu verändern, um an der Spitze zu bleiben. Durch die Übernahme von Groq würde Nvidia nicht nur einen Chip kaufen; Sie würden die Zukunft der Echtzeitintelligenz sichern. Beim Rennen geht es nicht mehr um reine Leistung: Es geht um Effizienz, Architektur und die Fähigkeit, jetzt Antworten zu liefern.
