2006 kündigte Jensen Huang CUDA an — ein Programmierframework, mit dem Entwickler Allzweck-Software für NVIDIAs Grafikchips schreiben konnten.
Die Analysten waren ratlos. NVIDIA stellte GPUs für Gamer und Spieleentwickler her. Warum sollte ein Gaming-Chip-Unternehmen Hunderte Millionen in den Aufbau einer Softwareplattform für … Wissenschaftler investieren?
Fünf Jahre lang nutzten es fast nur ein paar Physikabteilungen. Jensen finanzierte es trotzdem weiter.
Dann kam der 30. September 2012.
Alex Krizhevsky und Geoffrey Hinton reichten AlexNet beim ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge ein. Ihr neuronales Netz gewann mit einem Abstand von 10 Prozentpunkten — eine unerhörte Lücke in einem Feld, in dem Verbesserungen sonst in Bruchteilen eines Prozents gemessen wurden.
Es lief auf zwei NVIDIA-GTX-580-GPUs mit CUDA. Die Ära des Deep Learning hatte begonnen, und NVIDIA war das einzige Unternehmen, das die dafür nötige Infrastruktur bereits aufgebaut hatte.
Das war der entscheidende Moment. Alles danach ist nur noch Mathematik.
Heute liefert NVIDIA etwa 95 % der Chips, mit denen Frontier-KI-Modelle trainiert werden. H100-GPUs kosten 30.000 bis 40.000 Dollar pro Stück. Auf dem Höhepunkt der Nachfrage streckten sich die Lieferzeiten auf 52 Wochen. Hyperscaler schickten Führungskräfte nach Taiwan, um ihre Zuteilung persönlich auszuhandeln.
NVIDIAs Marktkapitalisierung erreichte 2024 3,3 Billionen Dollar — und übertraf damit Saudi Aramco, kurzzeitig Apple und das gesamte BIP Frankreichs. Es ist das wichtigste Unternehmen der Welt, das die meisten Menschen vor fünf Jahren noch nicht hätten nennen können.
Die Lektion betrifft nicht nur Chips.
Jensen hielt jahrelang ohne jede Rendite an der CUDA-Wette fest. Die Wette lautete nicht „GPUs werden für KI genutzt werden“. Die Wette lautete: Parallele Rechenleistung wird zur limitierenden Ressource der nächsten Computing-Welle werden, und wir werden die Einzigen sein, die darauf vorbereitet sind.
Früh dran zu sein und falsch zu liegen sehen lange Zeit identisch aus. Der einzige Weg, sie zu unterscheiden, ist, noch da zu sein, wenn die Welt endlich aufholt.
Jensen war noch da.