Fast ebenso wichtig wie die Hardware ist der fast 20 Jahre alte Computercode des Unternehmens, der dazu beiträgt, dass ein Wettbewerb mit dem Unternehmen nahezu unmöglich ist. Mehr als 4 Millionen Entwickler weltweit verlassen sich auf Nvidias CUDA-Softwareplattform, um KI und andere Anwendungen zu entwickeln.

Jetzt plant eine Koalition von Technologieunternehmen, zu der auch Qualcomm, Google und Intel gehören, Nvidias Würgegriff zu lockern, indem sie die Geheimwaffe des Chip-Giganten angreifen: die Software, die Entwickler an Nvidia-Chips bindet. Sie sind Teil einer immer größer werdenden Gruppe von Finanziers und Unternehmen, die Nvidias Dominanz im Bereich der KI angreifen wollen.

"Wir zeigen Entwicklern, wie sie von einer Nvidia-Plattform abwandern können", sagte Vinesh Sukumar, Qualcomms Leiter für KI und maschinelles Lernen, in einem Interview mit Reuters.

Ausgehend von einer von Intel entwickelten Technologie namens OneAPI plant die UXL Foundation, ein Konsortium von Technologieunternehmen, eine Reihe von Software und Tools zu entwickeln, mit denen mehrere Arten von KI-Beschleunigerchips betrieben werden können, so Führungskräfte der Gruppe gegenüber Reuters. Das Open-Source-Projekt zielt darauf ab, Computercode auf jeder Maschine laufen zu lassen, unabhängig davon, welcher Chip und welche Hardware sie antreibt.

"Es geht darum, wie wir ein offenes Ökosystem schaffen und die Produktivität und die Auswahl an Hardware fördern können", sagte Bill Hugo, Direktor und Cheftechnologe für High-Performance Computing bei Google, in einem Interview mit Reuters. Google ist eines der Gründungsmitglieder der UXL und bestimmt die technische Ausrichtung des Projekts mit, so Hugo.

Der technische Lenkungsausschuss der UXL bereitet sich darauf vor, die technischen Spezifikationen in der ersten Hälfte dieses Jahres festzulegen. Die Ingenieure planen, die technischen Details bis Ende des Jahres zu einem "ausgereiften" Zustand zu verfeinern, sagten die Führungskräfte. Diese Führungskräfte betonten die Notwendigkeit, eine solide Grundlage zu schaffen, die Beiträge von mehreren Unternehmen enthält und auf jedem Chip oder jeder Hardware eingesetzt werden kann.

Neben den ersten beteiligten Unternehmen wird die UXL auch Cloud-Computing-Unternehmen wie Amazon.com und Microsoft Azure sowie weitere Chiphersteller umwerben.

Seit dem Start im September hat die UXL bereits damit begonnen, technische Beiträge von Dritten zu erhalten, darunter Gründungsmitglieder und Außenstehende, die die Open-Source-Technologie nutzen wollen, so die beteiligten Führungskräfte. Intels OneAPI ist bereits nutzbar, und der zweite Schritt besteht darin, ein Standardprogrammiermodell für KI zu schaffen.

Die UXL plant, ihre Ressourcen auf die dringlichsten Computerprobleme zu verwenden, die von einigen wenigen Chip-Herstellern dominiert werden, wie z.B. die neuesten KI-Apps und High-Performance-Computing-Anwendungen. Diese frühen Pläne fließen in das längerfristige Ziel der Organisation ein, eine kritische Masse von Entwicklern für ihre Plattform zu gewinnen.

Langfristig will die UXL Hardware und Code von Nvidia unterstützen.

Auf die Frage nach den Open-Source- und Venture-finanzierten Software-Bemühungen, Nvidias KI-Dominanz zu brechen, sagte Nvidia-Manager Ian Buck in einer Stellungnahme: "Die Welt wird immer schneller. Neue Ideen im Bereich des Accelerated Computing kommen aus dem gesamten Ökosystem, und das wird dazu beitragen, die KI voranzubringen und die Möglichkeiten des Accelerated Computing zu erweitern."

FAST 100 STARTUPS

Die Pläne der UXL Foundation sind einer von vielen Versuchen, Nvidias Einfluss auf die Software, die KI antreibt, zu brechen. Risikokapitalgeber und Unternehmen haben mehr als 4 Milliarden Dollar in 93 verschiedene Bemühungen gesteckt, so die von PitchBook auf Anfrage von Reuters zusammengestellten Daten.

Das Interesse daran, Nvidia durch eine potenzielle Schwäche bei der Software abzulösen, hat im letzten Jahr zugenommen. Startups, die darauf abzielen, die Führungsposition des Unternehmens zu schwächen, haben laut den Daten von PitchBook im Jahr 2023 etwas mehr als 2 Mrd. $ verschlungen, verglichen mit 580 Mio. $ vor einem Jahr.

Der Erfolg im Schatten von Nvidias Gruppe für KI-Datenverarbeitung ist eine Leistung, die nur wenige der Startups erreichen können. Nvidias CUDA ist auf dem Papier eine überzeugende Software, da sie über einen großen Funktionsumfang verfügt und sowohl durch die Beiträge von Nvidia als auch durch die Entwicklergemeinde ständig wächst.

"Aber das ist nicht das, worauf es wirklich ankommt", sagte Jay Goldberg, Geschäftsführer von D2D Advisory, einem Finanz- und Strategieberatungsunternehmen. "Was zählt, ist die Tatsache, dass die Leute CUDA seit 15 Jahren nutzen und Code darum herum entwickelt haben."