Das chinesische KI-Startup DeepSeek hat mit der weltweit beachteten Veröffentlichung seines R1-Modells am vergangenen Freitag für Schlagzeilen gesorgt und hat vor allem in der Tech-Szene in den USA ein Beben ausgelöst. Das Besondere an DeepSeek: Das Modell erreicht eine beeindruckende Genauigkeit und Funktionalität – und das mit weit weniger Ressourcen und geringerer Rechenleistung als die Modelle führender US-Konkurrenten wie OpenAI oder Perplexity AI. Mit gerade einmal sechs Millionen Euro und einer begrenzten Anzahl älterer Nvidia-Chips erreichte das Unternehmen ein Niveau, das mit Modellen wie ChatGPT-4 mithalten kann.
Diese Entwicklung wird als Fortschritt für die gesamte KI-Branche gefeiert, hat jedoch erhebliche Auswirkungen – vor allem auf den Chip-Marktführer Nvidia. Der Wert des Unternehmens sank binnen weniger Tage um fast 20 %, was je nach betrachtetem rund um das Wochenende ca. 400-600 Milliarden (!) US-Dollar an Marktkapitalisierung entspricht. Laut DER AKTIONÄR ist der Kursrutsch zur Handelseröffnung am Montag den größten Verlust in der Börsengeschichte gewesen. Nvidia befand sich zuletzt durch die steigende Nachfrage nach KI-Hardware auf einem Höhenflug.
DeepSeek: Günstige KI-Modelle mit neuer Skalierungstechnik
Gegründet wurde DeepSeek 2023 von Liang Wenfeng, der zuvor im Bereich KI-gestützter Handelsstrategien erfolgreich war. Sein Hedgefonds High-Flyer nutzte maschinelles Lernen, um Finanzmärkte zu analysieren. Dieses Know-how übertrug er auf die Entwicklung von KI-Systemen, was schließlich zur Gründung von DeepSeek führte.
Der Hype um das R1-Modell sorgt dafür, dass DeepSeek mittlerweile in den meisten Märkten, darunter auch Deutschland und USA, Platz 1 der Gratis-App-Charts der App-Stores erreicht hat. Neben dem womöglich nur kurzfristigen Download-Hype – immerhin bieten sowohl ChatGPT als auch Perplexity in der Gratis-Version einen breiten Nutzungsumfang – zeigt die Entwicklung aber vor allem, dass leistungsfähige KI-Modelle nicht zwangsläufig auf hochpreisige Chips und Hardware angewiesen sind. Diese Erkenntnis trifft Nvidia, dessen Umsatz erheblich von der Nachfrage nach fortschrittlichen Halbleitern abhängt, empfindlich.
Nvidia kommentierte die Entwicklungen diplomatisch. In einer Stellungnahme betonte laut Techcrunch ein Sprecher des Unternehmens die Bedeutung der sogenannten Test Time Scaling-Technik, die von DeepSeek verwendet wurde. Dabei handelt es sich um eine Methode, bei der Modelle mit minimalem Einsatz von Hardware optimiert werden. Trotz der neuen Möglichkeiten bei der Modellentwicklung bleibt die Inferenzphase, also der Einsatz der Modelle im produktiven Betrieb, stark auf Nvidia-GPUs und Netzwerklösungen angewiesen, so der Sprecher.
Politische Rahmenbedingungen verschärfen die Lage
Die Situation wird zusätzlich durch geopolitische Entwicklungen beeinflusst. Nur eine Woche vor der Veröffentlichung von R1 hatte der ehemalige US-Präsident Joe Biden ein Dekret unterzeichnet, das die Exporte von US-Hochleistungschips nach China nahezu vollständig untersagte. Nvidia hatte diese Entscheidung scharf kritisiert und gewarnt, dass sie Innovationen und Wirtschaftswachstum behindern würde.
In einer überraschenden Wendung wurde Bidens Dekret jedoch kürzlich vom Nachfolger Donald Trump aufgehoben. Stattdessen kündigte Trump ein neues Infrastrukturprogramm namens Stargate Project an, das 500 Milliarden Dollar in den Ausbau von KI-Rechenzentren investieren soll.
Eine Warnung für den US-Markt
Die Erfolge von DeepSeek verdeutlichen, dass die Wettbewerbsfähigkeit der USA im globalen KI-Rennen nicht allein von Hardware abhängt. Experten mahnen, dass sich die USA stärker auf die Förderung von Softwareentwicklungen und neuen KI-Ansätzen konzentrieren sollten.
Mit dem Erfolg von DeepSeek und der zunehmenden geopolitischen Konkurrenz wird klar: Der globale KI-Markt steht vor einer Umbruchphase, die auch für Branchenriesen wie Nvidia eine Herausforderung darstellt.
