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Gaming wird immer teurer – wann ist Schluss mit der Preisexplosion? · GameStar Podcast

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Hallöchen und herzlich willkommen zum GameStar Tech Talk.
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Leute, ich weiß, ihr habt jetzt mittlerweile genug davon gehört.
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Wir haben ja auch schon fast genug von dem Thema, aber wir müssen nochmal über
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die Hardwarepreise sprechen, denn das Thema eskaliert derzeit ein bisschen.
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Oder was heißt derzeit? Eigentlich seit Anfang des Jahres.
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Die Preise werden immer höher. Und wir wollen uns heute ein bisschen anschauen,
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wie das denn erstens zustande kam. So ein bisschen, aber vor allem wollen wir
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in die Zukunft schauen und vielleicht eine relativ genaue Prognose mal aufstellen.
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Wann wird es denn wieder enden oder wird es überhaupt noch enden?
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Kann Hardware überhaupt wieder
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günstiger werden, wie wir es noch vor ein paar Jahren gewohnt waren?
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Und weil ich das alleine unmöglich prognostizieren könnte, habe ich mir natürlich
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zwei Experten eingeladen.
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Einmal haben wir hier Human Nagafi, Unternehmensberater bei 1789 Innovations
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und Podcaster bei Corporate Therapy. Hallöchen.
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Guten Tag, hi. Ja, freut mich.
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Außerdem noch dabei Dr. Tim Elsner, Gründer der VIO GmbH und unser heutiger
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KI-Experte. Denn wer über die Hardwarepreise sprechen will, der muss auch über
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KI und KI-Rechenzentren sprechen. Das ist so ein bisschen unvermeidbar.
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Genau. Und um ins Thema einzusteigen, hätte ich jetzt einfach mal so eine lockere Frage für euch.
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Und zwar habt ihr denn schon am eigenen Leib erfahren, dass momentan Hardware
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viel teurer ist als noch vor ein paar Jahren. Tim, wie sieht es bei dir aus?
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Also ich habe immer noch die gute alte 4080, die ich mir damals für meine Firma gekauft habe.
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Und seitdem habe ich nicht mehr geupgradet, weil diese Preise waren mir dann doch zu krass.
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Und gerade wenn man viel Videospiecher braucht und man selber KI entwickelt,
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ist es mittlerweile fast günstiger, sich irgendwo was zu mieten und das tue
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ich dann immer. Also ich habe leider, was meine Gaming-Hardware angeht,
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leide ich da selber drunter.
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Ja, das geht dir wahrscheinlich auch so. Ja, Human, sorry. Also ich würde sagen,
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ich habe zwei interessante Erlebnisse.
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Oder ja, einmal, es hat mir ein Vorgespräch kurz, ich wollte mir eine SSD-Festplatte holen.
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Und da war ich beim Saturn und da kostete eine Samsung 4 Terabyte einfach 1000 Euro.
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Da sind die Preise ein bisschen hochgangen. Das ist schon wild.
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Aber es gibt auch ein positives Ding.
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Ich habe mir damals zum Release die Xbox Series X geholt. fast nie damit gespielt.
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Und das konnte ich sie verkaufen, nur zu 54 Euro unter dem Preis,
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zu dem ich es damit geholt habe. Also hervorragend. Richtig starke Wertanlage
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auf jeden Fall. Zumindest nicht die Weltverlust.
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Ich habe gar nicht damit gespielt.
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Also mir ging es ähnlich. Ich habe neulich meine PS5 verkauft und es ist eine
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ähnliche Geschichte auf jeden Fall. Viel Verlust habe ich auf jeden Fall nicht
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gemacht. Zumal ich sie eh über einen Stromvertrag damals bekommen habe.
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Also je nachdem, wie man es sehen will, habe ich sogar noch Gewinn gemacht.
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Ja, noch eine andere kleine Frage. Und zwar hättet ihr am KI-Boom am Anfang
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gedacht, das ist jetzt vielleicht auch so eine kleine Tim-Frage am Anfang,
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da du ja dich sehr tief mit KI auskennst.
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Hättest du am Anfang des KI-Booms erwartet, so 2022 plus minus,
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dass das auf uns zukommt in der Form? Oder ist es selbst für dich eher jetzt
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überraschend in den letzten ein, zwei Jahren?
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Es ist für mich nicht überraschend. Ich war aber trotzdem dumm,
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sonst würde man auch nicht hier im Hintergrund meine schöne Studienzeiten,
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Zwei-Zimmer-Wohnung sehen.
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Weil als das halt rauskam, war mir völlig klar, okay, das wird jetzt ein Gamechanger,
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die werden massiv in Rechenleistung investieren.
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Und wenn ich klug gewesen wäre, hätte ich mir genau das gedacht,
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was sich die Leute bei jedem Goldrush sozusagen gedacht hätten.
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Und hätte quasi in die Firma investiert, die die Schaufeln herstellt, nämlich Nvidia.
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Stattdessen habe ich meine Nvidia-Aktien damals mit 20% Gewinn verkauft,
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habe mich wie ein König gefühlt und denke mir jetzt, ja, das wäre eine Wohnung
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gewesen, statt irgendwie 2.000, 3.000 Euro Gewinn.
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Ja, also selbst wenn man eigentlich in der Domäne unterwegs ist und sich völlig
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bewusst war, dass das ein Gamechanger
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ist, ich habe es trotzdem massiv unterschätzt und einfach vergeigt.
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Ja, Human, wie ist es bei dir so aus der Wirtschaftsunternehmensperspektive?
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Ja, also ich muss eigentlich mich komplett dem anschließen. Also ich habe jetzt
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keine Nvidia-Aktien verkauft. Also ich habe gekauft und habe es ein bisschen
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teurer wieder verkauft, also es war noch ganz okay.
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Vielleicht ein bisschen mehr Profit als du es hattest aber nichtsdestotrotz,
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dass Nvidia so durch die Decke geht vielleicht auch, dass man irgendwie so rückwirkend
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so klar Nvidia macht ja vollkommen Sinn, aber der erste Schritt damals war glaube ich nicht direkt auf.
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Nvidia ich glaube erstmal an Microsoft und Google gedacht und da war die Wertsteigerung
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natürlich nicht so krass wie bei Nvidia aber ich würde sagen da bin ich absolut bei Tim,
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es war klar, dass es ein Game Changer wird und dann ist die einzige logische
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Konsequenz, dass das passiert, was jetzt passiert ist.
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Eigentlich sehr absehbar.
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Eigentlich schon, aber es ist halt auch immer schwierig, das dann zu realisieren
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und nochmal umzusetzen.
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Hinterher ist man ja auch immer schlauer. Das ist das Problem.
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Ist noch eine kleine Randanekdote, aber ich habe ein paar Kollegen aus meinem
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alten Lab, die haben ihren Doktor abgebrochen und sind dann zu Nvidia gegangen
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und die wurden in Stockoptions bezahlt die letzten sieben, acht Jahre.
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Da ist dann auch so in den Gruppenschätzen mittlerweile immer die Scherzerei
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mit, lad uns mal auf deine Yacht ein.
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Die haben ja vielleicht einen Handel gewonnen. Haben sie euch schon eingeladen
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oder wie ist das? Bis jetzt noch nicht, also falls ihr das seht, Sven Robert, ich warte.
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Aber echt, hey, macht mal hin. Naja, jetzt haben wir immer noch nicht angerissen,
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kurz für die, die es vielleicht noch nicht mitbekommen haben,
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warum denn jetzt wirklich die Hardware so teurer wird.
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Wir wollen es ganz kurz machen. Wie gesagt, wir haben uns schon in vergangenen
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Talks darüber unterhalten.
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Schaut also gerne mal auf dem GameStar Talk Channel vorbei oder auf der entsprechenden,
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Talk Plattform und schaut euch da den Tech Talk an dazu.
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Und er hört ihn an. Tim, jetzt die Frage nochmal an dich.
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Woran liegt es denn jetzt genau, dass die Hardware teurer wird?
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Also wir haben schon gesagt, KI ist schuld. KI-Rechenzentren werden viele gebaut,
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aber für was brauchen wir denn überhaupt so enorm viele Rechenzentren,
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dass das wirklich uns jetzt zu Hause als Spieler betrifft?
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Also kurz gesagt, weil die Leute festgestellt haben, dass größere KI-Modelle besser sind.
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Also man kann sich das ungefähr so vorstellen, du hast eine riesige mathematische
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Formel, das ist dein neuronales Netz, dein Chat-GPT.
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Und wenn du da eine Eingabe reinpackst, dann läuft sozusagen deine Eingabe einmal
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an allem vorbei, was in diesem neuronalen Netz drin ist. Das ist ein riesiges
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Gewirr, das ist eine riesige Formel.
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Und wenn ich jetzt diese Formel größer mache, da mehr Parameter in das neuronale
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Netz packe, mein Netz größer mache, dann wird es deutlich besser.
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Und das Problem dabei ist halt, es gibt zwar so ein paar Tricks,
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das ein bisschen weiter aufzuteilen, aber das führt dann eben ganz schnell dazu, dass du.
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Wenn du ein Modell doppelt so groß machst, du auch einfach doppelt so viele
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Rechenoperationen brauchst, um innerhalb dieses Modells dann zu einer Antwort zu kommen.
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Und der zweite Punkt ist, die Netze werden größer. Das habe ich am Anfang auch selber unterschätzt.
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Das ist mittlerweile ganz gut untersucht, warum das so ist.
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Und zwar, diese Netze lernen ja am Anfang erst mal ganz, ganz viel auswendig.
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Also die werden einmal auf das Internet gesetzt, lernen Text für Text Wörter
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auswendig und dadurch checken die so ein bisschen, wie deutsche Sprache funktioniert.
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Mittlerweile auch auf Bildern, die wissen dann, welche Künstler welche Bilder gemalt haben.
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Also wie der Schrei von Edward Munk aussieht zum Beispiel. Und um sich dieses
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ganze Wissen alles da einzuverleiben, macht man halt einfach die Netze ein bisschen
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größer. dann können die sich besser Sachen merken, können besser auf Fragen antworten.
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Und jetzt gibt es so ein paar Paper, die sich dann theoretisch angucken,
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wie groß kann denn dieses Spiel überhaupt noch werden? Also wie groß kann man
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so ein Netz maximal machen, bis es nicht mehr sinnvoll wird?
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Und die Antwort darauf ist leider ziemlich extrem. Du kannst halt rechnen,
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dass du für 20 Bit an Informationen, was halt echt nicht viel ist,
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einen neuronalen Netzparameter benutzt.
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Jetzt kann man sich ausrechnen, das Internet ist ein paar Petabyte,
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glaube ich, oder mehr sogar Exabyte, auf jeden Fall wahnsinnig gigantisch.
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Und dann kann man sich ausrechnen, was ist so die Obergrenze.
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Bis zu welcher Größe es noch Sinn macht, neuronale Netze größer zu ziehen.
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Und dann sieht man halt eben ganz schnell, okay, dieses Wachsen der Netzgröße
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wird in naher Zukunft nicht aufhören, sondern die werden immer, immer fetter.
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Und damit für eine popelige Anfrage brauche ich dann auch immer mehr Rechenleistung.
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Und das dritte Problem dabei ist, in der Informatik gibt es so ein ganz wichtiges
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Gesetz, das nennt sich Moore's Law. Das besagt im Wesentlichen,
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alle zwei Jahre werden die Chips irgendwie besser und alles wird schneller.
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Und alle zwei Jahre haben wir doppelt so viel Rechenleistung.
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Und das führt dann irgendwie dazu, dass wir heute so die Rechenleistung der
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Apollo 11-Rakete irgendwie auf so einem Chip in unserer Smartwatch haben.
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Könnte man jetzt denken, geil, wenn das so weitergeht, dann haben wir ja bald
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keine Probleme mehr. Aber dieses Wachstum der Sprachmodelle ist eben noch krasser.
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Also Moors Law sagt, Chips werden doppelt so schnell in zwei Jahren.
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Bei den Sprachmodellen, bei den LLMs kann man sich so über die letzten Jahre
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das angucken und das ist ungefähr viermal so viel in zwei Jahren.
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Das heißt, wir wachsen immer noch doppelt so schnell, wie eigentlich die Chips schneller werden.
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Das heißt, wir brauchen mit dem Wachstum von KI jedes Jahr doppelt so viel an
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Rechenleistung in Form von Chips, wie wir eigentlich bekommen können.
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Und das verschärft halt diese Situation noch. Und um das mal ein bisschen zu
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illustrieren, so die allerersten KI-Modelle, die GPTs, die damals für Erstaunen
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gesorgt haben, so die ersten Chat-GPTs waren ein paar hundert Milliarden Parametern.
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Jetzt sind wir bei einer zweistelligen Billionenanzahl und es geht halt immer noch weiter.
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Und ja, der Bedarf wird einfach rasend schnell wachsen und das nur dadurch,
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dass die Modelle größer werden. Da ist noch gar nicht mit drin,
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dass wir die KI-Modelle mittlerweile überall reinstopfen.
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Ja, und was da jetzt auch noch nicht erwähnt ist am Ende des Tages,
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ist, dass ja Moore's Law quasi auch schon als tot deklariert wurde,
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auch von vielen Tech-CEOs.
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Das ist jetzt natürlich die Frage, da steckt natürlich mehr drin als jetzt nur
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eine einfache Aussage von Jensen Wang. Aber wie ist so deine Sicht darauf?
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Wirkt sich das irgendwie aus oder denkst du, nee, das ist schon irgendwie noch,
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aktuell? Also so das ganz klassische Moore's Law, dass wir wirklich die doppelte
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Anzahl an Transistoren pro Chip haben, das ist ja die ursprüngliche Aussage,
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das stimmt nicht mehr so ganz.
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Aber dadurch, dass wir die Chips effizienter designen, dass wir auch gerade
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bei KI-Hardware dann immer mehr den Unterbau davon optimieren und so,
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kriegt man das schon noch hin. Also da sind wir immer noch ungefähr dabei,
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dass wir alle zwei Jahre doppelt so viel werden oder dann ist es halt 1,8 mal so viel oder so.
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Und insbesondere dadurch, dass wir die Chips ja auch immer mehr spezialisieren.
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Also das kommt noch ungefähr so hin.
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Ja, aber leider wächst halt der Bedarf nochmal doppelt so schnell wie das,
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was wir an Leistung dazu bekommen.
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Das streicht jetzt quasi fast schon meine nächste Frage. Ich stelle sie trotzdem,
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weil man könnte jetzt so als Laie denken, es sind ja eigentlich fast zu viele
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Rechenzentren. Ist da jetzt nicht ein bisschen zu viel High?
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Wird da zu viel gerade aufgebaut?
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Aber du hast jetzt gerade schon gesagt, der Bedarf wird immer weiter steigen.
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Also werden momentan zu viele Rechenzentren gebaut?
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Ne, also man sieht es an den Investitionen der riesigen Firmen,
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dass die alle der Meinung sind, wir brauchen mehr.
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Also es fängt dann damit an, dass so ein, also ich glaube jetzt Amazon,
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Microsoft oder noch zwei, drei anderen der großen Firmen haben über eine Billion
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Euro an Verbindlichkeiten mittlerweile für neue Rechenzentren gegeben.
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Das ist irgendwie ein Viertel der deutschen Wirtschaftsleistung.
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Und man könnte jetzt denken, okay, irgendwann sind die Modelle gut genug.
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Aber das ist ja nicht nur das Wachstum der Modelle, was da reinhaut,
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sondern auch, dass wir diese Modelle überall viel mehr integrieren.
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Also wenn man jetzt darüber nachdenkt, okay, auf jeder Website haben wir mittlerweile
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ein LLM dahinter, was irgendwie dem Kunden Fragen beantwortet,
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dann haben wir demnächst vielleicht noch unseren eigenen persönlichen Assistenten,
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in der Tasche, die Leute nutzen es mehr.
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Und auch so Sachen wie jetzt die Chatkontrolle, die die EU-Verein beschlossen
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hat, das ist ja eigentlich auch nur über KI umzusetzen. Das heißt,
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da wird dann auch eine KI hinterstehen, die jeden WhatsApp-Chat sozusagen mitliest.
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Und ja, wir haben also nicht nur diesen Faktor 4 vom Leistungszuwachs der KI,
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also vom Leistungsbedarf, sondern wir haben auch noch einfach viel mehr Anwendungen,
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wo das reingestopft wird. Und ja, wir haben auch noch viel mehr Anwendungen,
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wo das reingestopft wird.
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Ja, das wird alles eher noch schlimmer als besser, habe ich die Befürchtung.
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Ich würde vielleicht eine Sache ergänzen. Also ich würde wahrscheinlich nochmal
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unterscheiden zwischen.
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Nachfrage nach KI und Rechenzentren. Weil es kann auch eine Welt geben,
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wo jetzt gerade super viele Rechenzentren gebaut werden und wir aber merken,
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dass sich KI in dezentrale Infrastrukturen entwickelt.
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Also lokale LLM-Modelle, die wir auf unseren eigenen Rechnern,
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Handys und so weiter haben. Da wäre die Frage nach denen, also braucht man dann
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immer noch Rechenzentren in der Form? Vielleicht nicht.
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Braucht man immer noch so viele Chips für KI? Wahrscheinlich immer noch ja.
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Also ich glaube, da müsste man schauen, nur auf Rechenzentren zu schauen,
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würde noch keine Antwort geben auf, wie ist der Bedarf für KI-Chips.
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Man könnte auch noch da so das Beispiel dazu bringen, was die meisten Gamer sogar kennen.
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Wenn man sich anguckt, man spielt heute irgendein Spiel, da hat man fast immer
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von Nvidia diese Upscaling-Technologie drin oder auch von AMD,
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dass das Bild quasi niedrigerer Auflösung günstig gerendert wird und dann quasi
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künstlich ein bisschen nachgeschärft wird.
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Und das ist so ein Beispiel, das läuft ja immer nur lokal. Klar,
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du brauchst dafür auch eine Serverfarm, die im Hintergrund einmal dann sozusagen
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ausrechnet, wie dieses Netz funktioniert, aber das läuft dann lokal oder auch
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die Gemini-Modelle von Google, die dann auf dem Device selber laufen.
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Das ist aber nur ein Teil natürlich der Sachen. Aber stimmt,
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nur Rechenzentren ist halt nur ein Teil.
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Ja, und man müsste sagen, bei dezentraler Architektur könnte der Bedarf noch
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mehr steigen, weil ja zentrale Infrastruktur ja bündelt.
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Dezentral werden sie ja nicht in gleiche, ich benutze es vielleicht auf meinem
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Handy nicht so stark, wie man ein Rechenzentrum abruft. Weil ich glaube.
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Wenn wir uns ja die Frage stellen, bleiben die Preise so oder nicht,
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Wenn man davon ausgeht, dass sich KI so weiterentwickelt, wie es das tut,
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was ich jetzt aus einer Beratungsperspektive,
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ich kein Projekt habe, wo aktuell nicht KI ein Thema da drin ist oder das Thema
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ist, wie man Arbeitsabläufe, Strukturen, Managementprozesse und so weiter sich anschaut.
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Und da sind wir ja gerade in den Kinderschuh-Dingern. Da tasten sich ja Unternehmen
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gerade erst ganz langsam ran.
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Und ich glaube, wenn es da Klick macht und die ersten Dinge sich bewahrt haben,
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dass da ja noch eine riesen Nachfrage noch kommt.
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Und damit ruht er ja auch Bedarf an irgendeine Form von Chip oder Rechenleistung.
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Tatsächlich hatte ich auch gestern den Fall wieder, dass ich für einen Kunden
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Tokens bei einem Anbieter kaufen wollte, um für den was zu machen und dann auch
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festgestellt habe, der Anbieter nimmt keinen neuen Kunden mehr,
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weil die im Moment zu viel Nachfrage haben. Das ist krass.
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Sorry, wenn wir das ein bisschen vom Skript abschleischen, aber ich habe ein
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Projekt, wo aktuell die gesagt haben, hey, wir stellen uns jetzt einfach eigene
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NVIDIA Spark Server hin.
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Dann sind wir erstmal sicher, dass wir gewisse Dinge auch selber betreiben können
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und sind nicht sozusagen davon abhängig, wie gerade irgendwo Server sind.
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Und das passiert ja gleichzeitig. Also wir haben gerade eine Gleichzeitigkeit
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von unglaublichen Investments in Rechenleistungen. Und das, was du gesagt hast
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mit Microsoft, Google und so weiter, die machen ja gerade geldfrei in einer Dimension.
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Das kannte man ja gar nicht. Also das sind ja Softwarehersteller.
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Deren Investments sind ein paar Leute oder manchmal viele Leute.
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Aber jetzt fangen die an, in Infrastruktur zu investieren. Rechenzentren ist das andere, eine.
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Die fangen ja jetzt auch an, Gaskraftwerke, Nuklearkraftwerke,
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also die werden jetzt Betreiber von Infrastrukturelementen und das ist schon
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echt ein wildes Zeit, muss man sagen.
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Ja, wild.
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Absolut. Und nochmal kurz auf das Thema Dezentralisierung zurückzukommen.
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Also es gibt ja auch immer bessere, kleinere Modelle, die man schon easy lokal ausführen kann.
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Auch jetzt mit weniger spezialisierter Hardware. Klar, als Spieler haben wir
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da natürlich einen Vorteil.
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Jeder PC-Spieler hat, nein, nicht jeder, aber viele PC-Spieler haben wahrscheinlich
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eine Grafikkarte im Rechner, mit der man zumindest ein kleines Modell irgendwie betreiben kann.
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Und auch fürs Smartphone fängt es ja langsam an zu kommen.
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Das muss sich halt jetzt noch ein bisschen mehr in der Mitte der Gesellschaft
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ausbreiten. Das sind jetzt erstmal Early Adopter, die das vielleicht für sich entdecken.
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Aber da wird es in der Richtung auf jeden Fall schon auch noch spannend.
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Vielleicht um einen Impuls zu geben, zu dem, was du gesagt hast,
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das ist vielleicht ein bisschen unterstreicht. Ich glaube, da ist es besonders
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spannend, sich Apple anzuschauen.
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Weil Apple hat ja irgendwann für sich sozusagen das KI-Software-Game einfach
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aufgegeben. Macht ja eh keinen Sinn für die.
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Aber was ja momentan bei Apple super spannend ist, sind ja diese M-Architektur-Chaps.
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Und Apples Ding war ja immer super Security und sozusagen Datensicherheit und so weiter.
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Man könnte sich ja vorstellen, das wäre ja so ein Apple-Moment,
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wo dann Apple sagt, ey, iPhone und was weiß ich was und wir organisieren deine
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lokale LLM drauf, das ist dafür optimiert. Und dann würde es ja schon in so
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eine Mitte der Gesellschaft kommen.
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Und ich glaube, das wären so Momente, wo wir sagen, okay, spannend,
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diese Dezentralisierung findet statt.
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Aber nur der kleine Hinweis nochmal,
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Das bedeutet nicht, dass die Grafikkartenchips günstiger werden, weil
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dezentrale Struktur kann ja dazu führen, dass noch mehr nachgefragt wird,
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weil ja sozusagen nicht mehr so zentral koordiniert wird, sondern dezentral das Ganze läuft.
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Wenn wir im Bett sind und unsere Chips nicht nutzen und die sitzen im Rechenzentrum,
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dann benutzt wir aus Amerika die gerade. Wenn das bei uns auf dem Handy ist
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oder bei uns im Rechner, dann passiert nichts damit. Das heißt,
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am Ende haben wir eine schlechtere Auslastung und das führt dann dazu,
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dass wir mehr Chips brauchen.
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Also der Klassiker, alle fahren Autos, die stehen aber 90% in der Garage.
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Das ist im Grunde das Gleiche mit Speicherchips.
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Ja, also im Endeffekt brauchen wir mehr Hersteller, aber das ist jetzt mal so
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eine kleine These, die ich da auflegen würde, aber ich glaube,
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wir greifen jetzt auch schon ein Stück vor, ich würde nochmal das ganze Thema
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ein Stück zurückschrauben. Sorry, wir haben es noch los hier.
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Alles gut, alles wunderbar. Trotzdem möchte ich nämlich nochmal kurz einen Blick
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in die Vergangenheit werfen, denn das ist ja jetzt nicht die erste Hardware-Krise, die wir erleben.
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Es gab ja in den letzten Jahrzehnten schon einige, die so bezeichnet wurden
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zumindest. Es gab so die Halbleiter-Krise, es gab den Mining-Boom und dann natürlich
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nochmal die Pandemie-Lieferengpässe. Und da jetzt meine Frage an dich, Humann.
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Gibt es da Parallelen oder ist das jetzt momentan was komplett anderes und wir
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können das gar nicht gleich einschätzen und sagen, ja gut, das ging so lang
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und das ging so lang, also geht das jetzt so lang?
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Es ist jetzt was strukturell anderes. Das können wir nicht vergleichen.
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Also ich will mal diese Mining-Boom-Phase mal nehmen.
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Und da war ja, wir hatten im Grunde zwei Gruppen, die haben das Gleiche nachgefragt.
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Also Miner wollten Grafikkarten, Gamer wollten Grafikkarten.
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Das heißt, das, worum geworben wurde, waren Grafikkarten.
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Und es war relativ klar, woran sich Miner festmachen.
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Also es wurde weniger gemeint, wenn der Kryptokurs fällt oder wenn Stromkosten
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stiegen oder wenn Mining schwierig wurde, mit diesen ganzen Krypto-Dinger.
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Ethereum hat ja dann sozusagen sein Modell gewechselt und dann war plötzlich die Nachfrage weg.
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Und das Spannende war ja, in dem Moment, wo Miner sich rausziehen an den Markt,
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wurde der Markt geflutet mit den Grafikkarten, die die Miner nicht mehr wollten.
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Das heißt, dort war ein viel besserer Tausch.
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Es war sozusagen die Elastizität innerhalb des Marktes, Das war im Grunde der
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Wettbewerb um das Gleiche.
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Dann hatten wir diese Pandemie- und Lieferkrise. Da war die Situation,
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dass es die Nachfrage geschienen ist, weil Leute zu Hause geblieben sind,
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Laptops schon gefragt und so weiter, Unterhaltungselektronik und so weiter, das Hochgang.
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Gleichzeitig sind Fabriken geschlossen, es gab Supply-Side-Risiken.
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Das war so ein bisschen zweiseitig, aber im Wesentlichen war es aber eine Supply-Side-Situation,
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weil man nicht mehr liefern konnte.
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Was dann aber passiert ist, ist ja basierend auf dieser Krisensituation hat man gekauft wie wild.
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Also Produzenten haben dann Speicher, ihre Lager voll gemacht und dann kam dieser
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Speichership Abschwung, das war 2022, 2023 und die Lager waren halt voll und
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da sind die Preise halt richtig in den Keller gegangen.
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Und das Interessante, das ist halt wie oft so Märkte funktionieren,
20:20
wenn die Marge schlecht ist, investiert man nicht mehr.
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Das ist auch der vielleicht bekannte sogenannte Schweinezyklus.
20:26
Das bedeutet, der Markt ist überflutet, also machen wir keine Investments.
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Aber als dann dieser AI-Boom kam und der hat sich auch langsam aufgebaut,
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waren noch nicht mal Investitionen im Markt, die absehbar die Produktion hätten steigern können.
20:42
Und dann kam sozusagen dieser AI-Boom, dann ist die Nachfrage ja durch die Decke gegangen.
20:49
Aktuell kann man ja Serverleistungen im Rechenzentrum wie wild verkaufen,
20:54
aber, und das ist jetzt wie gesagt der Schweinezyklus, ist ...
21:00
Die Dauer, bis der Markt wieder neue Chips bekommt, dauert, weil man muss jetzt
21:04
Fabriken bauen, man muss Leute einweisen, man braucht so Clean Rooms,
21:08
Dinge müssen sozusagen implementiert und integriert werden und das bedeutet,
21:14
irgendwann kann es sein, dass sozusagen super, es wird gerade halt wie wild investiert,
21:19
und es kann dann sein, dass bald mehr Chips auf dem Markt ist,
21:22
aber wie gesagt, der radikale Unterschied ist aber, jetzt konkurrieren halt
21:27
Grafikkarten gegen eine bestimmte Form von,
21:31
Chips, weil die AI-Chips, und vielleicht kann Tim da mehr erzählen als ich,
21:36
anders gebaut werden als die Grafikkarten-Chips.
21:40
Und die sind teilweise teurer in der Produktion, aber dann auch höher in der Marge.
21:45
Und die Frage, also aktuell ist die Lage so, jeder würde lieber einen Chip,
21:51
für AI-Server bauen, als sie für Grafikkarten zu bauen, weil,
21:55
wie gesagt, die Marge deutlich höher ist und so weiter.
21:57
Aber diese Konkurrenz bleibt ja jetzt immer. Das ist ja nicht mehr so,
21:59
dass irgendwann AI weggeht und wir sind wieder auf so einem normalen,
22:02
Plateau, sondern wir werden jetzt immer so eine Situation haben,
22:05
dass sozusagen die Nachfrage nach dedizierten, spezialisierten AI-Chips da ist
22:10
und daneben konkurriert sozusagen.
22:15
Gaming-Chips sozusagen in diesen Fabriken, was wird gerade produziert,
22:20
in welche Richtung entwickelt sich das.
22:22
Vor allen Dingen sind diese ganzen Abhängigkeitsketten, die dazu führen,
22:26
dass dieses System so ein bisschen träge ist und längere Zeit brauchen,
22:28
auch wahnsinnig abhängig von einzelnen Akteuren.
22:31
Also wenn dann irgendwie bei, ich glaube Zeiss war es in Deutschland,
22:34
irgendwelche Optiken hergestellt werden, die bei der Chip-Herstellung wieder
22:38
benutzt werden bei TSMC in Taiwan,
22:41
und in dieser langen Kette von quasi Zeiss bis Nvidia am Ende,
22:46
wenn da irgendwo einer der Akteure, die nicht ersetzbar sind,
22:49
wenn da eine Sache schief geht, dann haben wir ein wahnsinniges Problem.
22:53
Also jetzt Extrembeispiel, wenn China sich überlegt, Taiwan gehört jetzt doch
22:57
mal wieder zu uns, dann ist auf zehn Jahre da absolut zappenduster.
23:02
Und das wäre ja noch das extremste Beispiel. Es wird halt reichen,
23:05
wenn, keine Ahnung, Zeiss irgendwie vor die Wand fahren würde.
23:08
Ich weiß jetzt nicht wie, aber kann ja immer mal irgendwas passieren.
23:11
Dann wird dieses ganze System auch auf Jahre komplett zum Erliegen kommen.
23:14
Und ich meine, wir haben ja gesehen, was passiert, wenn ein Containerschiff
23:17
irgendwie in einem Kanal feststeckt, mal für einen Monat. Das hier wäre Faktor 1000.
23:20
Also es ist nicht nur jetzt gerade schlimm, sondern es ist auch wahnsinnig instabil und fragil.
23:26
Ja, also hochkomplex, sehr stark differenzierte globale Wertschöpfungskette
23:31
mit wenigen Mitspielern.
23:33
Also es gab ja auch diesen Fall, dass irgendwie so ein niederländisches Unternehmen
23:36
irgendwie mal gehustet hat und irgendwelche.
23:41
Die sozusagen diese Waiver oder so produzieren, für das Boundership plötzlich
23:46
angefangen haben zu zittern, weil die die nicht mehr weiter erstellen konnten
23:48
oder nicht mehr produzieren konnten.
23:50
Also hochkomplex, sehr differenziert, global und dazu kommt natürlich,
23:56
Die aktuelle globale Situation ist jetzt auch nicht so die entspannteste.
24:01
Also kommt viel zusammen.
24:02
Ja, und natürlich, wir als Gamer werden halt auch einfach vernachlässigt,
24:05
weil die Gaming-Industrie ist groß.
24:07
Aber so im Vergleich zu KI ist es natürlich im Moment ein Zwerg.
24:10
Und wenn es dann nur wenige Firmen gibt, dann können die sich halt überlegen,
24:13
machen wir zwei Sachen gleichzeitig oder machen wir eine Sache richtig und nehmen
24:16
da voll mit. Und man sieht es ja gerade bei Nvidia so über die neuen Grafikatengenerationen.
24:21
Das wird halt schon so ein bisschen stiefmütterlich behandelt.
24:23
Und das könnte halt auch noch mal ein bisschen schlimmer werden.
24:26
Aber es lohnt sich auch auch hier. Also es ist ja so krass, der Margen-Split
24:29
ist ja so immens, keiner würde auf die Idee kommen, jetzt etwas auch so aus
24:35
Liebhaberei machen wir jetzt mal das andere, wenn die Marge bei dem anderen so krass ist.
24:39
Wobei man eine Sache sagen muss, nicht nur wobei, das ist so ein bisschen schon
24:42
so ein Treppenwitz der Geschichte, weil wir sind ja heute nur da mit dieser
24:47
Speicher, also mit den GPUs und diesen ganzen Dingern, wegen Gaming.
24:51
Also Gaming hat KI überhaupt erst möglich gemacht, weil so krass investiert
24:55
wurde in GPU-Weiterentwicklung, weil die Gaming-Industrie nachgefragt hat.
24:59
Ja, und jetzt stolpert man so ein bisschen drüber.
25:01
Und vor allen Dingen, die Gamer haben damals, also das ursprüngliche Paper,
25:05
was zuerst gesagt hat, hey, wir nehmen mal ein paar Nvidia-GPUs und machen damit Bilderkennung.
25:09
Das waren auch Gamer, die diese Karten einfach im Lab hatten oder halt einen
25:12
Lehrstuhl, der auch Computergrafik, also wie rendert man Sachen,
25:16
gemacht hat und dann gesagt hat, ach, wir können da ja mal ein Dual-Use machen.
25:19
Und die haben sich damit sozusagen 15 Jahre später ihr eigenes Hobby so ein
25:22
bisschen zum Erliegen gebracht. Das ist eigentlich auch ziemlich ironisch.
25:26
Na toll. Ja, alles versaut von Spielern für Spielern. Ist ja super.
25:32
Und sind selber schuldig.
25:33
Das war's mit dem GameStar Tech Talk. Viel Spaß beim Gezocken.
25:36
Ist doch immer kein Pep Talk heute.
25:38
Nee, sicherlich nicht. Alles wird schrecklich. Aber das wissen die Leute, wenn sie auf diesen...
25:42
Alles wird schrecklich. Das wissen, glaube ich, die Leute, die auf diesen Talk
25:45
klicken, dass die Lage momentan nicht so prickelnd ist.
25:48
Aber ja, trotzdem will ich nochmal diese ganz provokante Frage stellen,
25:52
Denn ich habe dieses schöne Zitat gefunden von Daniel Lehmeyer,
25:56
ein Software-Performance-Experte und auch sehr aktiver GitHub-Entwickler.
26:01
Der meinte, dass ja quasi die momentane Preisentwicklung die letzten 20 Jahre
26:05
Preisfortschritt quasi kaputt macht.
26:07
Ich möchte da gerne mal das Zitat vorlesen, um das es konkret geht.
26:11
Er sagt, ich glaube nicht, dass irgendjemand vorhersagen kann,
26:14
was passieren wird. Aber ich vermute, dass wir entweder einen Weg finden werden,
26:17
KI-Systeme ohne so viel Speicher zu entwickeln.
26:20
Oder dass wir wirklich clevere Wege finden werden, viel mehr Speicher viel schneller bereitzustellen.
26:26
So, da steckt jetzt natürlich recht viel drin.
26:30
Wie steht ihr jetzt zu dieser Entwicklung? Eigentlich kann man ja grundsätzlich
26:34
sagen, wir hatten es ja glaube ich jetzt schon ein bisschen umfasst,
26:37
hatte er ja recht, aber was haltet ihr jetzt hier für realistischer, Roman?
26:41
Ja, also ich würde erstmal sagen, was heißt 20 Jahre kaputt gemacht?
26:45
Also in den 20 Jahren hat sich ja, also man könnte jetzt sozusagen Inflationsbereich
26:50
nicht gucken, was haben wir gerade DDR5 oder so und das vergleichen mit DDR2
26:53
und wie viel wäre Inflationsbereich nicht sozusagen der Unterschied,
26:58
aber wir haben ja auch einen Technologiesprung gemacht.
27:00
Also ich würde sagen, der technische Fortschritt ist erstmal nicht verändert worden.
27:04
Was halt passiert ist, ist, eine andere Industrie hat dafür jetzt einen Nutzen
27:09
entdeckt und hier setzt im Grunde ja einfach sozusagen die Marktgegebenheiten
27:14
an. Und dann der zweite Teil, ich würde sagen, ja, natürlich muss das passieren,
27:17
aber das ist ja das, was immer passiert.
27:20
Im Grunde zu schauen, kann man das effizienter machen, kann man das produktiver machen.
27:24
Ich glaube, auf beiden Seiten findet das ja statt. Also wir haben auf der einen
27:27
Seite kann man die Chips besser herstellen.
27:31
Auf der anderen Seite gibt es auch Bewegungen, wie KI-Systeme effizienter werden.
27:36
Ich weiß nicht, du kennst dich ja bestimmt besser aus, aber ich habe zum Beispiel
27:39
von Architekturen gehört, sogenannte neurosymbolischen Architekturen,
27:42
wo man im Grunde ein LLM-Layer hat und das verbindet mit dem sogenannten Ontologie-Layer.
27:47
Also das wäre man hat so ein Wahrscheinlichkeitssystem und auf der anderen Seite
27:49
hat man ein Wahrheitssystem.
27:51
Und wenn man die vernünftig miteinander verbindet, erstmal kann ich nicht zu
27:55
sehen, die technischen Details gehen, aber wenn man die vernünftig miteinander
27:57
verbindet, dann kann sozusagen die gleiche Performance rauskommen,
28:01
mit weniger Leistung und so weiter.
28:03
Und ich glaube, da gibt es spannende Forschung in die Richtung,
28:05
was aber auch wahr ist, und den Teil darf man nicht unterschätzen.
28:10
Unternehmen, Mitbewerber sind natürlich auch immer dran, das Maximale rauszuholen.
28:14
Das Maximal wird es auch immer geben. Das heißt, das ist eher so ein Race to
28:18
the Top oder to the Bottom.
28:19
Das wird natürlich passieren. Also anders formuliert, ja, die werden effizienter.
28:24
Ja, da werden Dinge passieren. Aber wir dürfen nicht vergessen,
28:26
es gibt einen sogenannten Rebound-Effekt.
28:28
Wenn jetzt ein LLM 50% schneller ist, zu weniger Kosten, werde ich einfach wahrscheinlich
28:33
100% mehr nutzen. Und dann gleicht sich das wieder aus.
28:36
Das ist auf der Trainingsseite auch natürlich das Gleiche. Wenn Anthropic jetzt
28:39
einen Weg findet, sein Modell soppelt so effizient zu machen,
28:42
sagen die nicht, ja geil, da müssen wir nur noch halb so viel trainieren,
28:44
sondern dann sagen die, krass, dann kann ich meinen Vorsprung noch weiter ausbauen,
28:47
dann trainiere ich genauso viel wie vorher, aber kriege viel mehr Leistung raus.
28:50
Und das bringt uns dann wieder nichts. Es gibt auf der technischen Seite gibt
28:54
es ein paar Ansätze, um KI effizienter zu machen.
28:57
Die fallen alle genau in das Problem rein. Plus die ganzen großen Firmen sind
29:01
immer so ein bisschen zögerlich dabei, sowas umzuletzen, weil das Rezept,
29:05
was die gerade fahren, das funktioniert.
29:06
Und es gibt jede Menge Modellansätze, die strukturell anders funktionieren,
29:11
als im Wesentlichen die gleiche Architektur, die wir seit 2017 benutzen.
29:15
Aber wenn ich jetzt bei Anthropic Chef wäre und könnte mir aussuchen,
29:19
ich nehme das, was seit Jahren funktioniert, verdoppel die Größe und dann bin ich wieder besser.
29:23
Oder ich riskiere das und versenke jetzt 100 Millionen Dollar in eine neue Architektur,
29:27
die vielleicht gar nicht funktioniert. Und das ist tatsächlich was,
29:30
was man häufig in der Forschung sieht, dass auf kleiner, in Anführungszeichen,
29:33
oder mittlerer Skala Dinge super vielversprechend aussehen.
29:37
Und dann zieht man es eine Nummer größer und plötzlich funktioniert es einfach nicht mehr.
29:42
Das sind so Bedenken, die die dann haben. Das heißt, die sind auch nicht so
29:45
wahnsinnig innovativ, sondern die sind eher dann beim Engineering,
29:49
wo sie ein bisschen an den Schräubchen drehen und Dinge besser machen.
29:51
Und das ist dann halt eben am Ende eher ein Weg dazu, noch besser zu werden,
29:56
als wirklich was einzusparen.
29:58
Ja, und ich würde das nochmal bekräftigen, die sind ja jetzt so groß und die
30:04
sind in einem Management-Modus. Also die managen sozusagen jetzt das Geschäft
30:08
und es ist ein harter Wettbewerb und da guckt man sich einfache Kennzahlen an.
30:12
Und ich würde wahrscheinlich sagen, die Metrik ist Mehrrechenleistung, Wettbewerbsvorteil.
30:17
Und die werden mit Sicherheit ihre Unternehmen erstmal so steuern.
30:23
Weil alles andere wäre die Sorge, überholt zu werden, zu groß.
30:29
Es gibt auch in der KI-Forschung etwas, das nennt sich die bittere Lektion, the bitter lesson.
30:35
Das geht auch ein bisschen in diese Richtung. Und zwar hat man gemerkt,
30:38
dass wenn man eigentlich den neuronalen Netzen mehr Freiheiten lässt, also denen noch,
30:43
mehr Ressourcen gibt, mehr Daten gibt und ansonsten in der Architektur viel
30:47
weniger Sachen spezifiziert, die sie vielleicht effizienter machen,
30:51
dann findet das neuronale Netz
30:52
am Ende seinen eigenen Weg, um vielleicht sogar noch besser zu werden.
30:55
Und was quasi die Konsequenz daraus ist, mehr Rechenleistung draufwerfen,
30:59
ist immer die klügere Alternative, als sich irgendwas zu überlegen,
31:02
was vielleicht ein bisschen was einsparen könnte. Ja, krass.
31:08
Ja, das macht schon Sinn. Aber da würde ich jetzt nochmal gern zurück auf die,
31:12
Dezentralisierung zurückkommen, weil du ja auch gerade eben meintest,
31:15
wenn man halt mehr hat, dann nutzt man. Oder das ist generell so ein bisschen
31:18
das, was ihr gerade gesagt habt zusammengefasst. Wenn man mehr hat,
31:20
dann nutzt man halt auch mehr.
31:22
Ich sehe da jetzt ein bisschen die Hoffnung dann wirklich im Privatgebrauch,
31:26
weil ich denke, da ist es ja irgendwann gedeckelt.
31:28
Also nur weil ich jetzt mehr Leistung in meinem Handy habe, benutze ich das nicht anders.
31:32
Oder vielleicht machen das manche, vielleicht zocken wir mal ein Game mehr,
31:35
vielleicht hier und da nochmal ein bisschen ein größeres Modell und so.
31:38
Das geht natürlich hoch bis zu einem gewissen Punkt, aber ich würde jetzt mal
31:42
ganz frech behaupten, dass gerade im Privatsektor Leute dann schon irgendwie das deckeln.
31:47
Also ich nutze das Ding, wie ich will und dann habe ich irgendwann mein Optimum
31:49
erreicht und vielleicht könnte ich es noch irgendwie hochschrauben,
31:52
aber werde ich wahrscheinlich nicht machen.
31:54
Wie seht ihr das? Kann das so eine Grenze sein, wo es dann vielleicht hoffnungsvoll
31:58
ist, dass es ein bisschen günstiger wird ab dem Punkt?
32:01
Also meistens sozusagen KI-Modelle, weil bei KI-Modellen, also ich weiß nicht,
32:06
alle um mich herum benutzen sehr intensiv KI und ich würde sagen,
32:09
in dem Moment, wo ein neues Modell raus ist, guckt man die alte an wie so eine
32:12
gebrauchte Unterhose und will die nicht mehr anfassen.
32:15
Und das fühlt sich dann auch, also ich finde, KI ist wirklich so ein bisschen,
32:18
wie man das kennt im Gaming mit Grafik.
32:20
Man hat früher so diese 3D-Grafik gefeiert, heute guckt man sich an und sagt
32:23
so, wie konnte ich das als Spiel bezeichnen, diesen Pixel-Matsch.
32:27
Und so ein bisschen ist wirklich, wie die KI-Systeme so sich entwickeln.
32:30
Also ich könnte, also ich glaube, man gewöhnt sich unglaublich schnell sozusagen
32:34
an die neuen Leistungen und so weiter.
32:39
Und ob das ein Deckel, also ich hätte die Herausforderung ist wirklich eher,
32:45
Ich habe eher das Gefühl, je besser Menschen verstehen, wofür man sie nutzen
32:49
kann, desto mehr nutzt man sie auch, wenn man so ein bisschen den Dreh raus hat.
32:55
Also ich wäre da voll bei, es gibt wie bei der Grafik kein Gut genug.
32:59
Da gibt es nicht den Punkt, wo man sagt, oh, das sieht jetzt hübsch genug aus,
33:02
sondern da geht immer noch ein Polygon mehr, auch wenn es nur wenig bringt.
33:05
Und sobald du dann zwei Spiele hast und das eine sieht marginal schlechter aus,
33:08
meckern dann alle rum, so eine Grafik in diesem Jahr, das sieht man bei Spielen echt ganz gut.
33:13
Und der zweite Punkt ist so diese klassischen Wirtschaftlichkeitsgesetze im
33:17
Sinne von, ja, wir haben jetzt hier ein Modell, das ist in 99 Prozent der Fälle
33:22
gut genug und in einem Prozent der Fälle ist es vielleicht nicht perfekt.
33:25
Das greift noch nicht so richtig im Markt, weil im Moment diese ganzen Akteure
33:28
sowieso alle massiv Geld verbrennen. Das heißt, die wollen einfach die Besten
33:31
sein um absolut jeden Preis.
33:33
Und wenn ich dann halt 99 Prozent der Zeit absolut trivialen Quatsch beantworte
33:37
und dann eigentlich nicht dieses Modell bräuchte, aber in einem Prozent der
33:41
Fälle könnte ich den Nutzer ein bisschen enttäuschen,
33:44
dann verbrennen die lieber das 20-fache Geld, um sicherzugehen,
33:47
dass sie ihre Marktmacht behalten.
33:49
Und das ist, glaube ich, mit so ein Problem, weil da eben keine normalen Marktregeln
33:53
in dem Sinne im Moment gelten, weil einfach alle da Geld drauf werfen und sagen,
33:56
hey, dann machen wir das halt auf Verlust, wir wollen Marktdominanz.
33:59
Und ich würde sagen, was es ändern würde, wäre, den echten Preis zu berechnen.
34:06
Also ich habe jetzt bei Anthropic ein Cloud für 200 Euro Abo.
34:11
Ich glaube, wenn ich den echten Preis meiner Nutzung zahlen würde,
34:14
würde ich bestimmt mehrere tausend Euro dafür zahlen.
34:16
Dann würde ich wahrscheinlich ein bisschen besser darüber nachdenken,
34:18
ob ich jetzt wirklich Fable nehme oder Sonnet. Das reicht doch eigentlich für
34:21
irgendwas mal sich durchschauen. und.
34:26
Das wäre ein großer Schritt und ich glaube, dann würde wahrscheinlich auch ein
34:31
bisschen Balance stattfinden, aber dann spielen genau diese Wettbewerbstäger.
34:40
Das beste Beispiel war, als Entropic ihr neues Modell Fable veröffentlicht haben
34:44
und gesagt haben, ey, das könnt ihr jetzt nur ein paar Tage testen und danach,
34:47
wird es sozusagen hinter die Paywall, ihr müsst API bezahlen,
34:50
haben alle wie wild dieses Ding benutzt Und dann kam eine Woche später,
34:54
OpenAI mit JGPT 5.6, das annähernd so gut ist und das war eben ein Abo drin.
35:00
Und dann hat Cloud Entropic erstmal eine Woche erweitert, noch eine Woche erweitert
35:04
und ach, wisst ihr was, ist Teil eures Abos.
35:06
Also da sieht man wirklich ein klassisches Beispiel von der Wettbewerb ändert
35:12
die Preisentscheidung oder die Produktentscheidung.
35:14
Real-Time, könnte man das beobachten.
35:19
Tja, wir nähern uns langsam dem Punkt, wo wir konkrete Aussagen treffen müssen
35:24
zur Zukunft der Preisentwicklung.
35:26
Und ich habe jetzt schon den ein oder anderen Hinweis gehört,
35:29
dass das, wie vermutet, nicht so leicht sein wird und oder zumindest nicht so schnell enden wird.
35:37
Dazu jetzt vielleicht einfach mal die ganz konkrete Frage, welche Faktoren müssten
35:42
denn jetzt eintreten, damit wieder Preise fallen, beziehungsweise wie realistisch,
35:46
wir hatten es ja quasi schon mehr oder weniger genannt, wie realistisch ist,
35:49
dass jetzt die Preise sinken?
35:50
Also wenn ich jetzt mal so sagen müsste, ob das überhaupt realistisch ist,
35:55
dann würde ich jetzt mal in den nächsten paar Jahren sagen, nein.
35:58
Würdet ihr das unterschreiben? Ja.
36:01
Ja, also sinken ist natürlich ein großer Wunsch. ich würde sagen,
36:06
stabilisieren, indem die Wachstumsrate sinkt.
36:09
Das ist, glaube ich, eher listisch.
36:13
Okay, ist ja gut, dass ihr mir direkt quasi auch die zweite Frage beantwortet,
36:16
weil wie sieht es aus mit günstiger werden? Man sieht da viele Kommentare,
36:21
wenn wir mal bei uns in die Artikel schauen oder in die Videos,
36:24
in die Kommentare, da wird sich ganz oft ganz viel gestritten.
36:27
Ja, das wird ja eh bald wieder günstiger und man soll jetzt nicht so ein Drama
36:29
machen. Andere sagen wieder, nee, das wird überhaupt nicht günstiger.
36:33
Schau dir den und den Fall an und das kann überhaupt nicht günstiger werden.
36:38
Ist jetzt natürlich interessant für die, die zuschauen. Jetzt nochmal ganz konkret
36:42
die Sache. Haben wir irgendeine Chance, dass es im nächsten Jahr nochmal günstiger wird?
36:45
Ja, es könnte passieren, dass es irgendein, also entweder, dass sich in der
36:49
Architektur etwas ändert und dann sehr schnell alle umschwenken auf eine andere
36:53
Art Modell, die anders funktioniert.
36:55
Fairerweise alle Kandidaten dafür haben ähnliche Probleme. Das ist dann ein
36:59
bisschen die Stellschraube ist anders.
37:01
Und die zweite Alternative wäre, dass man auf der Hardwareseite irgendetwas
37:05
entwickelt, was so fundamental anders funktioniert.
37:08
Also doof gesagt, dass wir jetzt nicht mehr auf leicht frisierten GPUs rechnen,
37:14
weil am Ende sind die Recheneinheiten, die Nvidia da produziert,
37:18
sind immer noch sehr nah dran an den GPUs.
37:20
Das heißt, die teilen sich viele von den Ressourcen und von der Produktionslinie.
37:24
Wenn wir aber dahin kommen würden, dass zum Beispiel jetzt Google irgendwie
37:27
eine andersartige Art von Chip baut und die alten Infrastrukturen,
37:33
um quasi die aktuellen Chips zu produzieren, immer noch da sind,
37:35
dann aber nicht mehr der ganze KI-Kram darüber geht.
37:38
Das wäre vielleicht eine Chance, wie man da ein bisschen drankommt.
37:41
Und wahnsinnig realistisch halte ich das eben nicht, weil, wie gesagt,
37:44
diese ganzen riesigen Firmen wahnsinnig träge sind, auch wenn es quatschig klingt
37:50
in dem Feld, aber die sind wahnsinnig träge da drin, so neue Wagnisse einzugehen
37:53
und selbst wenn, wird es ein paar Jahre dauern.
37:56
Also das sind viele Maybes aneinandergereiht, das wir vielleicht in drei Jahren
37:59
da Ruhe haben, aber wahrscheinlich nicht.
38:02
Ja, und ich würde das erweitern um die Dimension, wenn sogar jetzt was rauskommen würde,
38:09
dann müssten sich ja im Grunde Produzenten, müssten ja sich etablieren,
38:14
dann müssten sie ja im Grunde komplexe Produktionslogiken aufbauen und so weiter.
38:22
Und dann haben ja die anderen wahrscheinlich noch Lieferverträge,
38:25
die können auch manchmal über Jahre gehen und so weiter.
38:27
Also das ist halt, das ist sozusagen jetzt das andere als andere Zyklen,
38:32
wo im Grunde die Nachfrage von ähnlichen Akteuren kam.
38:35
Jetzt haben wir im Grunde einen neuen Akteur im Spiel, einen Enterprise-Akteur,
38:39
der riesige Mengen nachfragt in einer Situation, wo manche Leute sagen,
38:44
oh, das ändert die Arbeitswelt signifikant.
38:46
Also da gibt es so viel, also ich würde eher sagen, die andere Richtung,
38:51
wohin sich das noch darüber entwickeln könnte, Das ist wahrscheinlich gar nicht so trivial.
38:59
Aber vielleicht dieser Punkt ist, natürlich werden ab 2028, also jetzt hat man
39:04
angefangen, Fabriken zu bauen und so weiter, das wird jetzt wahrscheinlich Ende 2027,
39:08
werden wahrscheinlich die ersten Chips kommen, die von den neuen Fabriken kommen,
39:11
die wahrscheinlich aber eher auf AI fokussiert sind, aber sozusagen auch in der Produktion.
39:16
Und ich würde mal sagen, so mit 2028 wird man wahrscheinlich so in den Modus
39:20
kommen, dass man das, was man jetzt antizipiert, in den Markt reinbekommt.
39:25
Das heißt, da könnte es wahrscheinlich anfangen, was zu passieren.
39:29
Aber nichtsdestotrotz, was man auch nicht vergessen soll, es gibt ja gerade
39:34
eine Gruppe von Menschen, die haben eine Zahlungsbereitschaft,
39:37
die geben aber das Geld nicht aus.
39:38
Das heißt, es gibt den potenziellen Markt.
39:41
Die Frage ist nur, wer kann diesen Markt bedienen?
39:45
Man könnte ja auch anders überlegen, kann man Grafikkarten irgendwie anders für Gamer?
39:50
Oder mein Tipp wäre, man spielt einfach nur noch Indie-Games und dann hat man
39:52
eh Ruhe die nächsten 20 Jahre.
39:55
Tatsächlich eine Möglichkeit gibt es noch und zwar, das wäre aber nur etwas kurzfristiges.
40:00
Nehmen wir an, es passiert irgendwas doofes an den Aktienmärkten und all die
40:04
großen Firmen crashen gerade so richtig. Ich glaube da nicht so wahnsinnig dran.
40:09
Wir haben diese ganzen Untergangspropheten, die da seit drei Jahren durchgehend
40:12
sagen, das ist alles eine Blase und das wird crashen. Das kann sehr gut sein.
40:16
Falls das passieren würde, könnte ich mir vorstellen, dass ein großer Teil dieser,
40:21
Datencenter dann vielleicht wieder storniert werden, die gerade gebaut werden.
40:24
Und dass darüber quasi ein bisschen Kapazitäten freigehen. Dass wir zumindest
40:27
ein bisschen Druck rausnehmen und ein bisschen das dämpfen. Aber da reden wir
40:30
dann auch wahrscheinlich wieder nicht davon, dass wirklich was günstiger wird,
40:34
sondern darüber, dass es langsamer, teurer wird.
40:37
Also da sind wir auch wieder in einer zweiten, dritten Ableitung davon.
40:41
Ja, ich bleibe mal erstmal bei deinem Szenario und würde sagen,
40:44
was ja dann passieren würde, es ist ja nicht, dass du dann den Markt fluten
40:47
kannst mit Grafikkarten, sondern dann hast du Rechenzentrum-Chips,
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die man ja nicht sozusagen einfach jetzt stecken kann und sich in einem Rechner
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stecken kann, damit jetzt Gamestalken kann.
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Ja gut, bei Arbeitsspeicher zumindest. Ja, bei Arbeitsspeicher. Aber,
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ich gehe mal, also unter der Möglichkeit, dass es eine Bubble ist und die Investitionen
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in diese Rechenzentren und so weiter überdimensioniert sind,
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würde ich sagen, wenn dann diese Blase Platz ist, ist das kleinere Problem,
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Grafikkartenpreise oder Chipreise, weil das ist ein Investment,
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was gerade passiert auf einer Dimension,
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so würde ich sagen, da wackelt einiges, wenn das Ding platzt. Es kann sein.
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Dann haben wir wahrscheinlich Massenarbeitslosigkeit in sehr vielen Ländern
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und Das wird wild. Das wird wild.
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Ja, wobei dann zu Hause zocken ist dann auch nicht schlecht.
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Haben wir doch ein schönes, positiver Ausblick am Ende. Kann ich endlich meine
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Steam-Library runterballern?
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Die ganze Pile of Shame, dann endlich mal weg.
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Ja, ihr hört es, Leute, euer Pile of Shame geht weg, sobald,
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also lang ihr an der Grafikkarte zu Hause habt, die noch funktioniert.
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Ansonsten schauen wir halt in die Röhre, müsst vielleicht auf Mobile zocken.
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Da gibt es ja immerhin auch, Final Fantasy 7 ist ja ein gutes Spiel,
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das gibt es auf Mobile. Also da werdet ihr bestimmt auch, finde ich.
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Ja, gut. Ich würde sagen, wir haben hier auf jeden Fall einen Ausblick bekommen.
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Liebe Leute, es sieht nicht so gut aus. Also um jetzt hier mal ganz realistisch
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zu sein. Ihr habt es jetzt gemerkt während dem Talk, Hardware wird in nächster
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Zeit nicht günstiger. Also ich glaube, wir haben es jetzt heute hier ganz eindeutig festgestellt.
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Es wird auf jeden Fall nichts mehr dieses Jahr, es wird in den nächsten Jahren
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nichts und selbst wenn es da mal ein bisschen runterkommt, die ganze Lage,
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dann wird es auf jeden Fall nicht großartig günstiger werden, also ja.
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Kann ich dir einen Gedanken haben? Die Spannende wäre ja zu schauen,
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wie reagiert die Spiele und ist die drauf?
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Ich meine, die könnten ja schon mit schlechterer Hardware mehr rauszuholen, das könnte ja auch.
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Ich meine, das ist ja im Endeffekt teurer zu machen.
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Das Witzige ist, es ist ja ein Ding, mehr oder weniger, weil nichts anderes
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ist ja DLSS und Upscaling, weil im Endeffekt hat man ja, ich schraube die Leistung
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runter, die ich brauche und skaliere sie eben per Software mehr oder weniger
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hoch, beziehungsweise per KI hoch.
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Also im Endeffekt ist das ja schon das, was passiert, aktiv.
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Aber Optimierung wird gleichzeitig auch schlechter.
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Das muss man halt auch zugeben. Also Spiele laufen halt im Schnitt öfter mal
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nicht so gut, wie sie es früher vielleicht noch getan haben.
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Und deswegen braucht man halt auch wieder ein bisschen mehr Rechenleistung.
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Und da ist es auf jeden Fall ein schwieriger Vergleich.
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Aber vielleicht passiert auch in der Richtung was. Ich glaube tatsächlich,
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dass uns KI massiv helfen kann, Sachen effizienter zu bekommen.
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Also ganz doofes Beispiel, wir haben bei uns im Institut vor x Jahren schon
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irgendwie überlegt, wie kann man Texturschader oder Texturen schneller und effizienter
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rendern und das ging dann mit KI irgendwie relativ gut und mittlerweile kann
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man ja wirklich hingehen und seine ganze Codebase einfach in,
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weiß ich nicht, in Cloud reinstopfen und sagen, hier optimier mir die mal.
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Der wird viel Murks machen, aber die Tendenz dazu, dass der sinnvolle einzelne
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Changes macht und sagt, ey hier, da kann man ein bisschen was umstellen,
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dann hast du 10% mehr Performance, das ist zumindest der kleine Lichtblick.
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Also hier ist der Lichtblick.
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Ja, da war er. Ihr habt ihn vielleicht nicht bemerkt. Draußen sind Tornados
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und ein kleiner Streifen am Horizont.
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Wir stehen im Auge des Sturms quasi. Genau, also vielleicht am Ende wirklich
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nochmal der konkrete Tipp, da ja jetzt Preiserhöhungen angekündigt wurden,
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beispielsweise bei Nvidia, die erst noch eintreten werden.
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Also wenn ihr zu Hause jetzt vorhabt, euch demnächst eine Grafikkarte zu kaufen
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oder ihr wollt noch eine, 10,60 im Rechner und wollt aufstocken auf eine 10,70.
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Macht das demnächst. Ja, es wird wirklich nicht besser werden.
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Und ich glaube, da haben wir auch ein gutes Schlusswort gefunden.
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Frühestens 28 hieß es, sollte es sich stabilisieren, war glaube ich so die Zahl.
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Und das war schon sehr vorsichtig ausgedrückt von Human.
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Von dem her haben wir leider nicht viel Positives zu berichten.
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Aber ich hoffe, ihr wisst jetzt auf jeden Fall ein bisschen besser Bescheid.
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Habt einen tieferen Einblick.
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Weitere Fragen könnt ihr natürlich immer gerne in die Kommentare schreiben und
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unter diverse Artikel auf gamestar.de slash tech auch.
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Schön, dass ihr dabei wart. Und auch vielen lieben Dank an Tim und Human.
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Es hat mir großen Spaß gemacht und war sehr informativ. Danke dafür.
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Sehr gerne. Und dann hören wir uns das nächste Mal beim GameStar Tech Talk.
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Bis dahin. Danke für die Einladung. Ciao.