SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – NVIDIA hat einen bemerkenswerten Schritt unternommen, indem es einen Vertrag mit dem Cloud-Startup Lambda abgeschlossen hat, um seine eigenen KI-Chips zurückzumieten. Diese Vereinbarung umfasst 18.000 GPUs, die über vier Jahre hinweg genutzt werden sollen, während Lambda sich auf seinen Börsengang vorbereitet.
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NVIDIA, ein führender Anbieter von Grafikprozessoren und KI-Technologien, hat einen ungewöhnlichen Schritt unternommen, indem es einen Vertrag mit dem Cloud-Startup Lambda abgeschlossen hat, um seine eigenen GPUs zurückzumieten. Diese Vereinbarung, die über einen Zeitraum von vier Jahren läuft, umfasst 18.000 GPUs und hat einen Gesamtwert von etwa 1,5 Milliarden US-Dollar. Interessanterweise handelt es sich bei diesen GPUs um solche, die Lambda ursprünglich von NVIDIA erworben hatte.
Lambda, ein 2012 gegründetes Cloud-Startup, bietet KI-Serverkapazitäten für Unternehmen wie Microsoft und Amazon an. Nun wird NVIDIA selbst zum größten Kunden von Lambda, indem es die gemieteten GPU-Server für seine internen Forschungszwecke nutzt. Diese Vorgehensweise ist nicht neu für NVIDIA, da das Unternehmen bereits ähnliche Vereinbarungen mit anderen Startups wie CoreWeave getroffen hat.
Die Entscheidung von NVIDIA, seine eigenen Chips zurückzumieten, wirft ein Licht auf die dynamische Entwicklung im Bereich der Künstlichen Intelligenz und die steigende Nachfrage nach leistungsfähiger Hardware. Während Unternehmen wie Amazon und Microsoft ebenfalls auf die Dienste von Lambda zurückgreifen, um ihre internen Prozesse zu optimieren, zeigt sich, dass selbst große Technologiekonzerne auf externe Cloud-Dienste angewiesen sind, um ihre KI-Forschung voranzutreiben.
Diese Entwicklung könnte auch Auswirkungen auf den Markt für KI-Hardware haben, da sie die Bedeutung von Cloud-Diensten und deren Rolle bei der Unterstützung von KI-Innovationen unterstreicht. Experten erwarten, dass solche Partnerschaften in Zukunft zunehmen werden, da Unternehmen bestrebt sind, ihre Forschungs- und Entwicklungsressourcen effizient zu nutzen.
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