Bringt Deepseek die KI-Blase zum Platzen? Meine Gedanken

• NVIDIA Corp. - WKN: 918422 - ISIN: US67066G1040 - Kurs: 142,620 $ (Nasdaq)

Zunächst die KI-Euphorie, doch dann gedeepseeked

Nachdem Donald Trump die KI-Euphorie durch die 500 Mrd. USD schwere KI-Initiative "Project Stargate" entfachte, Microsoft-CEO Satya Nadella per CNBC 80 Mrd. USD an KI-Investments zusicherte, meldete sich auch Meta-CEO Mark Zuckerberg zu Worte. Mark Zuckerberg erklärte, dass 2025 ein „prägendes Jahr für KI“ sein wird.

Meta plane, die Investitionsausgaben (CapEx) für 2025 auf 60 bis 65 Milliarden US-Dollar anzuheben, was deutlich über der vorherigen Prognose von 38 bis 40 Milliarden US-Dollar liegt.

Der Schwerpunkt dieser Investitionen liegt auf dem Ausbau der KI-Infrastruktur, um die Fortschritte in künstlicher Intelligenz voranzutreiben. Meta plant zudem den Bau eines über 2 GW großen Rechenzentrums – genug, um einen Großteil Manhattans abzudecken. Im Jahr 2025 soll rund 1 GW an Rechenkapazität in Betrieb genommen und das Jahr mit über 1,3 Millionen GPUs abgeschlossen werden.

Alles bullisch für insbesondere Nvidia oder auch eine Arista Networks, weil Meta und Microsoft die Hauptkunden bei Arista sind. Aber nach einem anfänglichen Kurssprung am Freitag, verpuffte die Freude und von 148 USD ging es immer tiefer und Nvidia schloss nahe dem Tagestief bei 142 USD. Was schlägt auf die Stimmung? Der Party-Crasher Deepseek macht erneut die Runde.

Wer oder was ist Deepseek?

DeepSeek ist ein chinesisches KI-Unternehmen, das 2023 gegründet wurde und sich auf die Entwicklung von Open-Source-KI-Sprachmodellen spezialisiert hat.

Das chinesische Start-up Deepseek hat mit seinem KI-Modell R1 die globale Tech-Welt in Aufruhr versetzt. In einer Branche, die von milliardenschweren Investments und technologischem Wettrüsten geprägt ist, stellt Deepseek mit minimalem Budget eine ernsthafte Konkurrenz für Branchengrößen wie Google, OpenAI und Meta dar.

DeepSeek's neuestes KI-Modell, DeepSeek-R1, soll mit OpenAIs aktuellem Modell, o1, konkurrieren. Beide Modelle sind darauf ausgelegt, komplexe Aufgaben durch fortschrittliches Reasoning zu bewältigen.

Die Benchmark-Tests deuten darauf hin, dass DeepSeek-R1 in mathematischen und logischen Aufgaben leicht überlegen ist, während OpenAI o1 bei allgemeinen Wissensfragen die Nase vorn hat

DeepSeek-R1 ist vollständig Open-Source und unter der MIT-Lizenz verfügbar, was eine freie kommerzielle und akademische Nutzung ermöglicht. Die API-Nutzung ist mit 0,55 USD pro Million Eingabetokens und 2,19 USD pro Million Ausgabetokens sehr kostengünstig. Bei OpenAI o1 kostet die API-Nutzung 15 USD pro Million Eingabetokens und 60 USD pro Million Ausgabetokens, was deutlich höher ist.

Doch was macht Deepseek so besonders, und welche Konsequenzen könnte dies für die Zukunft der KI-Branche haben?

Deepseek führt Big Techs vor

Mit einem Entwicklungsbudget von lediglich 5,6 Millionen USD und einer äußerst effizienten Nutzung von 2.048 GPUs – deutlich weniger als die fünfstelligen Mengen modernster GPUs, die andere Big Techs verwenden – hat Deepseek ein Open-Source-KI-Modell entwickelt, das laut Experten wie Microsoft-CEO Satya Nadella und Metas KI-Chef Yann LeCunn „super beeindruckend“ ist.

Auf der KI-Plattform Hugging Face eroberte R1 in kürzester Zeit die Spitzenposition der Downloadcharts.

Laut einem Uni-Professor haben die US-Exportrestriktionen für Hightech-Chips paradoxerweise dazu beigetragen, dass Deepseek gezwungen war, besonders innovative und effiziente Methoden zu entwickeln. Letztlich zeigt Deepseek, dass höhere Effizienz und niedrigere Kosten möglich sind – ein Fakt, der die bisherigen Milliardeninvestitionen infrage stellt, und damit auch die Investitionsoffensive von Mark Zuckerberg von Freitag.

Sequoia schätzt, dass US-basierte KI-Unternehmen jährlich rund 600 Milliarden USD an Einnahmen generieren müssen, um ihre Hardwarekosten zu decken.

China vs USA

Infolge der verschärften Exportbeschränkungen der USA, die Hightech-Komponenten vom chinesischen Markt fernhalten sollen, hat Peking umfassende Maßnahmen ergriffen, um eine eigene technologische Unabhängigkeit zu fördern. Der Erfolg Deepseeks zeigt, dass diese Strategie erste Früchte trägt.

2.048 GPUs oder doch eher 50.000+?

In einem Interview mit CNBC äußerte sich der CEO von Scale AI, dass DeepSeek möglicherweise weitaus mehr NVIDIA H100 GPUs besitzt (schätzungsweise über 50.000), als offiziell angegeben. Aufgrund der geltenden US-Exportkontrollen könnten diese Informationen jedoch nicht offen kommuniziert werden.

Es ist daher denkbar, dass DeepSeek für das Training seiner Modelle deutlich größere Ressourcen verwendet hat, als bisher angenommen. Wie viel Wahrheit tatsächlich hinter der Angabe von 2.048 GPUs steckt, bleibt unklar. Diese Diskrepanz könnte auch Teil einer strategischen Kommunikationspolitik Chinas sein, die darauf abzielt, Verwirrung oder Unsicherheit bei amerikanischen Wettbewerbern zu stiften. Skepsis gegenüber Wirtschaftsdaten aus China ist nicht unüblich und verstärkt die Unsicherheit in diesem Fall.

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Fazit: Auswirkungen auf die Tech-Industrie

Mehrere zentrale Fragen, die gesamte KI-Branche nachhaltig verändern würden, stehen im Raum:

Werden KI-Modelle zur Commodity?

Wenn ein Start-up leistungsfähige Modelle mit geringen Ressourcen entwickeln kann, könnte dies die mittelfristig erwartete Entwicklung beschleunigen, bei der KI-Technologien weniger exklusiv und damit weniger wertvoll werden. Dies würde die Grundlagen vieler Geschäftsmodelle großer Tech-Konzerne infrage stellen. Wozu braucht es Llama, ChatGPT, Gemini, ...?

Marktkorrektur aufgrund von Bewertungskorrektur?

Die hohen Bewertungen von Unternehmen wie OpenAI (private market), Microsoft und Alphabet basieren auf der Erwartung zukünftig sprudelnder Gewinne im KI-Bereich. Sollte sich die Demokratisierung von KI beschleunigen, könnten die Bewertungen erheblich korrigiert werden. Die Konsequenz wären fallende Kurse und damit eine breite Marktkorrektur.

Die Entwicklungen stellen weniger die führende Position von NVIDIA im GPU-Markt infrage, sondern vielmehr die Effizienz und Strategien großer Tech-Konzerne im Bereich des KI-Trainings. Die Tatsache, dass milliardenschwere Investitionen und hochbezahlte Experten nicht automatisch zu überlegenen Ergebnissen führen, wirft Fragen zur Effektivität der aktuellen Ansätze bei Big Tech auf.

Effizienz würde KI-Halbleitersektor crashen

Die bisherigen milliardenschweren Investitionen in KI-Infrastruktur wirken angesichts der Deepseek-Entwicklung überdimensioniert. Sollten die Big Techs lernen, wie es geht, dann könnte dies zu einer Neujustierung der Investitionsstrategien in der Branche führen. Und damit zu einem schmerzhaften Einbruch des gesamten Halbleitersektors bzw. zum Platzen der gesamten "KI-Blase". Ein Gesamtmarkt-Crash wäre die Folge und defensive Aktien würden profitieren.

Letztlich bleibt abzuwarten, wie die Big Techs auf diesen "Durchbruch" (den man den Chinesen bisher so als wahr abnimmt) reagieren. Zudem bleibt unklar, wie die USA und ihre Verbündeten auf Chinas technologische Erfolge reagieren werden. Eine weitere Verschärfung der Exportbeschränkungen ist denkbar, was jedoch – wie bei Deepseek – erneut unerwartete Innovationen antreiben könnte.

Für die Tech-Branche ist dies ein Weckruf, Ressourcen effizienter einzusetzen und strategische Ansätze zu überdenken. Gleichzeitig unterstreicht der Erfolg die geopolitische Dimension von KI, in der China durch innovative Ansätze eine immer stärkere Rolle spielt.

Kurzfristig betrachtet, lassen sich diese Entwicklungen unter den Begriff FUD (Fear, Uncertainty, and Doubt = Angst, Ungewissheit und Zweifel) einordnen, ein bekanntes Phänomen insbesondere in der Krypto-Community. Die Nachricht über DeepSeek ist dabei keineswegs neu: Das Modell wurde bereits um die Weihnachtszeit veröffentlicht. Für die Medien bieten solche Geschichten jedoch eine ideale Grundlage, um Aufmerksamkeit zu erzeugen und die Thematik erneut aufzugreifen. Viele Plattformen übernehmen diese bereits bekannte Information und tragen damit zur Verbreitung von Unsicherheit bei. Es gilt erstmal "cool" zu bleiben.

Warum NVIDIA von Deepseeks Durchbruch sogar profitieren könnte

1. Effizientere KI-Modelle schaffen neue Märkte:

• DeepSeek nutzt effiziente Architekturen, um KI-Modelle günstiger und mit weniger Rechenleistung zu betreiben. Dadurch wird Kl einem breiteren Nutzerkreis zugänglich, einschließlich kleiner Unternehmen. Dies erweitert den Markt für NVIDIA, da kleinere Akteure nun Zugang zu Kl-Anwendungen erhalten und Hardware wie NVIDIAs GPUs benötigen.

2. Lokalisierte Kl steigert die Nachfrage:

• Der Trend hin zu dezentralen KI-Lösungen (z. B. "Edge Al") verlagert die Nachfrage von großen Cloud-Diensten zu lokalen Anwendungen. NVIDIA hat sich mit Produkten wie Jetson-Plattformen, DGX-Stationen und consumerorientierten GPUs gut positioniert, um diese Nachfrage zu bedienen.
• Dies wäre schlussendlich auch positiv für Unternehmen wie Cloudflare oder ARM

3. Langfristige Nachfrage bleibt stark:

• Die Entwicklung effizienterer Modelle führt nicht zu einem Rückgang der Nachfrage nach NVIDIA-Produkten, sondern zu einem breiteren Einsatzspektrum in Bereichen wie Gesundheitswesen, Fertigung und Einzelhandel.
• Cloud-KI wird weiterhin GPUs in großem Maßstab benötigen, während Open-Source-Modelle wie DeepSeek 3 neue Absatzmöglichkeiten für NVIDIA eröffnen.

4. Kurzfristiger Abverkauf ist übertrieben:

• Der aktuelle Abverkauf spiegelt Marktunsicherheit wider, ist aber langfristig unbegründet. NVIDIA bleibt zentral für die Kl-Revolution, da das Unternehmen über die notwendige Hardware, Software (CUDA) und das Ökosystem verfügt, um sowohl zentrale als auch lokale Kl-Anwendungen zu bedienen.

Chart

Nun gilt es vorerst auf die 140-136,15 USD zu achten.

Statischer Chart

Live-Chart

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