NVIDIA’s Voorsprong in de AI-inferentie Markt Bevestigd
Een nieuw rapport van Morgan Stanley Research brengt belangrijke cijfers naar voren over de wereld van AI-inferentie. De bevindingen bevestigen wat de markt al vermoedde: NVIDIA heeft een enorme voorsprong op zijn concurrenten, zowel in termen van hardwarecapaciteit als zakelijke winstgevendheid.
De “AI-inferentiefabriek” als Businessunit
Het onderzoek maakt gebruik van een gestandaardiseerd model dat een “AI-inferentiefabriek” van 100 MW simuleert, gelijk aan een datacenter van gemiddelde omvang. Dit model dient om de Total Cost of Ownership (TCO) en de opbrengsten van het verwerken van tokens in taalmodellen en AI-toepassingen te meten.
Het resultaat van de analyse toont een globaal gemiddeld operationeel marge van meer dan 50% voor grote aanbieders, wat van inferentie een van de meest lucratieve segmenten in de digitale economie maakt.
NVIDIA: De Absoluut Leider
NVIDIA’s GB200 NVL72 Blackwell platform staat bovenaan met een 77.6% marge en geschatte winst van 3.5 miljard dollar in een typische implementatie. Deze cijfers reflecteren niet alleen de rekenkracht en geheugencapaciteit van de hardware, maar ook de robuustheid van het CUDA-ecosysteem en de optimalisaties in ondersteuning voor FP4, wat de efficiëntie per watt aanzienlijk verhoogt ten opzichte van concurrenten.
Morgan Stanley noemt ook het “fine wine-effect” dat NVIDIA laat zien met zijn GPU’s: zelfs oudere generaties, zoals Hopper, blijven periodiek verbeteren dankzij software-updates.
Google en AWS: Sterke Alternatieven
Op de tweede plaats staat de Google TPU v6e met een 74.9% marge, wat aantoont dat een cloudprovider kan profiteren van zijn investering in proprietary hardware en nauwe software-integratie. In de derde plaats staat AWS Trn2 UltraServer, met een marge van 62.5%, wat de strategie van Amazon illustreert om te diversifiëren in het licht van NVIDIA’s dominantie.
Daarnaast presenteert Huawei, met de CloudMatrix 384 platform, ook positieve cijfers met een marge van 47.9%, waarmee het zijn positie in de Aziatische markt versterkt.
AMD: De Grote Teleurstelling
De meest opvallende tegenstelling wordt vertegenwoordigd door AMD. Het nieuwste platform, de MI355X, laat een negatieve marge van -28.2% zien, terwijl de voorgaande MI300X zelfs een schokkende -64.0% marge registreert. Dit probleem ligt niet zozeer in de initiële kosten; de TCO van MI300X bedraagt 744 miljoen dollar, vrijwel gelijk aan de 800 miljoen dollar van NVIDIA’s GB200. De inefficiëntie in inferentietaken leidt echter tot onvoldoende inkomsten om de investering te rechtvaardigen, wat het tot een verliesgevende onderneming maakt.
Een Business van Nu en de Toekomst
Het rapport benadrukt dat inferentie in de komende jaren 85% van de AI-marktaandeel zal vertegenwoordigen, wat de cruciale positie van NVIDIA versterkt. Bovendien is de onderneming al bezig met een volgende sprongetje: de Rubin-architectuur, die in 2026 in productie gaat, met daaropvolgende iteraties Rubin Ultra en Feynman.
De Strijd om Marges en Bedrijfsstrategie
De conclusie is duidelijk: NVIDIA beheerst niet alleen het technische terrein, maar ook het financiële. Door aanzienlijke hogere rendementen te bieden tegen vergelijkbare kosten in vergelijking met rivalen, wordt het de voorkeurskeuze voor datacenters en AI-serviceproviders.
Google en AWS laten zien dat hyperscalers met eigen hardware kunnen concurreren in de top, terwijl Huawei zijn winstgevendheid in de lokale markt waarborgt. AMD staat echter voor een uitdaging die niet enkel met hardwareverbeteringen kan worden opgelost; de onderneming moet ook een software-ecosysteem opbouwen dat de volwassenheid van CUDA evenaart.
Veelgestelde Vragen (FAQ)
1. Wat is een “AI-inferentiefabriek”?
Een conceptueel datacenter van 100 MW dat is gericht op AI-inferentie, gebruikt door Morgan Stanley om de kosten, inkomsten en marges van verschillende platforms te vergelijken.
2. Waarom behaalt NVIDIA zulke hoge marges?
Dankzij geavanceerde hardware (GB200 Blackwell), ondersteuning voor FP4 en een geoptimaliseerd software-ecosysteem (CUDA), die de efficiëntie van de hardware maximaliseren.
3. Welke rol spelen Google en AWS in deze markt?
Beide bedrijven behalen marges van meer dan 60% dankzij hun proprietary architecturen, en tonen aan dat verticale integratie kan concurreren met NVIDIA op het gebied van winstgevendheid.
4. Waarom verliest AMD geld in inferentie?
Hoewel hun chips krachtig zijn, zorgt het gebrek aan een volwassen software-ecosysteem en vergelijkbare optimalisaties met CUDA voor een drastische vermindering van de efficiëntie, wat leidt tot negatieve marges.
5. Wat is de impact hiervan op de toekomst van de AI-markt?
Met inferentie die 85% van de toekomstige marktaandeel vertegenwoordigt, suggereren de resultaten dat NVIDIA zijn hegemonie zal behouden, tenzij AMD of andere spelers de kloof in software en efficiëntie weten te dichten.