Nvidia-Aktien vorbörslich unter Druck nach Berichten, dass DeepSeek eigene KI-Inferenz-Chips entwickelt

TradingKey - Am 7. Juli ostamerikanischer Zeit berichteten Medien, dass das chinesische KI-Startup DeepSeek unabhängig eigene KI-Inferenzchips entwickelt – ein Schritt, der die Abhängigkeit von Chips von Nvidia ( NVDA) und Huawei verringern könnte. Nach dieser Nachricht fielen die Nvidia-Aktien im vorbörslichen Handel um bis zu 2 %. Bis zum Redaktionsschluss notierte der vorbörsliche Aktienkurs von Nvidia bei ca. 192,62 US-Dollar, was einem Rückgang von 1,5 % entspricht.

[Quelle: Futu]

Der Chip ist speziell für die Inferenzphase konzipiert – den Prozess, bei dem trainierte Modelle Antworten für Nutzer generieren – und nicht für das Training neuer Modelle. Mit dieser Positionierung zielt das Unternehmen auf den am schnellsten wachsenden Sektor im Bereich der KI-Rechenleistung ab. Da KI-Anwendungen immer weiter verbreitet sind, verlagert sich die Rechenleistung der Branche vom Modelltraining auf den Modellbetrieb, und dedizierte Inferenzchips bieten in der Regel geringere Kosten und einen niedrigeren Stromverbrauch als Allzweck-GPUs.

Die F&E-Aktivitäten von DeepSeek im Chipbereich begannen vor etwa einem Jahr, und das Unternehmen hat bereits Gespräche mit Chipdesign-, Foundry- und Speicherherstellern aufgenommen. In den letzten Monaten hat DeepSeek die Rekrutierung von Chipdesign-Ingenieuren intensiviert, wobei die Einstellungen diskret und ohne öffentliche Stellenausschreibungen erfolgen.

Sollte DeepSeek erfolgreich in den Bereich des Chipdesigns einsteigen, würde dies einen bedeutenden Strategiewechsel für das Unternehmen bedeuten. DeepSeek erlangte vor mehr als einem Jahr weltweite Bekanntheit durch die Veröffentlichung von zwei hocheffizienten KI-Modellen. Das Basismodell für sein R1-Inferenzmodell wurde auf Nvids H800 trainiert, einem Chip, dessen Export nach China Ende 2023 von der US-Regierung verboten wurde. Seitdem hat DeepSeek seine Workloads schrittweise auf Huawei Ascend-Chips verlagert, wobei sein im April dieses Jahres veröffentlichtes V4-Modell bereits an Huawei-Prozessoren angepasst wurde.

Erste Finanzierungsrunde abgeschlossen: 51 Milliarden RMB eingeworben, Post-Money-Bewertung erreicht 400 Milliarden RMB

Medienberichten zufolge schloss DeepSeek am 16. Juni seine Serie-A-Finanzierungsrunde ab und sammelte rund 51 Milliarden RMB (ca. 7,5 Milliarden USD) ein, wobei die Bewertung nach der Finanzierung (Post-Money-Bewertung) fast 400 Milliarden RMB (ca. 59 Milliarden USD) erreichte. Dies stellt den bislang größten Rekord für eine einzelne Finanzierungsrunde in Chinas KI-Branche dar.

Gründer Liang Wenfeng steuerte persönlich rund 20 Milliarden RMB (ca. 2,9 Milliarden USD) bei und ist damit der größte Einzelinvestor in dieser Runde. Zu den weiteren Investoren gehören: Tencent mit einem Beitrag von rund 10 Milliarden RMB (ca. 1,5 Milliarden USD); das CATL-Ökosystem mit rund 5 Milliarden RMB (ca. 730 Millionen USD); NetEase, JD.com, Monolith Management und IDG Capital mit jeweils rund 3 Milliarden RMB (ca. 440 Millionen USD); Loyal Valley Capital und Showstream mit jeweils rund 1,5 Milliarden RMB (ca. 220 Millionen USD) sowie der National Artificial Intelligence Industry Investment Fund mit rund 980 Millionen RMB (ca. 144 Millionen USD).

Diese Finanzierungsrunde wies eine äußerst seltene Transaktionsstruktur auf. Mit Ausnahme des National Artificial Intelligence Industry Investment Fund müssen die Mittel aller externen Investoren in eine von Liang Wenfeng verwaltete Kommanditgesellschaft eingebracht werden und fließen nicht direkt in die DeepSeek-Gesellschaft. Externe Investoren besitzen keine Stimmrechte im Unternehmen, haben keine Sitze im Aufsichtsrat und können nur auf Basis ihrer Beteiligungsquoten am finanziellen Erfolg teilhaben, während sie einer fünfjährigen Sperrfrist (Lock-up-Periode) unterliegen. Der National Artificial Intelligence Industry Investment Fund bildet die einzige Ausnahme, da er eine direkte Beteiligung hält und Stimmrechte besitzt.

Vom Asset-Light- zum Asset-Heavy-Modell: Verdoppelung der Rekrutierung und Aufbau eigener Rechenzentren

Diese Finanzierung wird schnell in die Tat umgesetzt. Am 25. Juni veröffentlichte DeepSeek in den sozialen Medien Stellenausschreibungen in großem Stil, die 33 Positionen in sieben Hauptkategorien abdecken, darunter Algorithmen, Forschung und Entwicklung, Betrieb und Wartung, Produkte, Dateningenieure sowie funktionale Abteilungen. Diese Positionen beziehen sich auf andere Bereiche als die zuvor genannten Rollen im Chipdesign. DeepSeek erklärte in dem Rekrutierungsbeitrag, man arbeite hart daran, „die Größe aller Abteilungen mindestens zu verdoppeln“.

Gleichzeitig baut DeepSeek auch eine eigene Rechenleistungsinfrastruktur auf. Seit Anfang dieses Jahres hat das Unternehmen seine ersten Stellen für Rechenzentren in Ulanqab in der Inneren Mongolei ausgeschrieben, die die Bereiche Betrieb und Wartung, Bereitstellung sowie Designplanung abdecken. Dies markiert den Übergang des Unternehmens von einem anlageleichten F&E-Modell hin zu einem anlageintensiven Modell selbst gebauter Rechencluster.

Die von DeepSeek selbst entwickelten Chips stehen im Einklang mit dem Trend globaler AI-Entwickler. Im vergangenen Monat veröffentlichte OpenAI seinen ersten maßgeschneiderten Inferenz-Chip namens Jalapeno, der in Zusammenarbeit mit Broadcom ( AVGO ) entwickelt wurde – und auch Anthropic erwägt den Bau eigener AI-Chips.

Allerdings ist Chipdesign alles andere als einfach. Die Entwicklung eines wettbewerbsfähigen AI-Chips erfordert in der Regel Jahre und erhebliches Kapital. Auch der Herstellungsprozess stößt auf Hindernisse; US-Vorschriften verbieten es chinesischen Designfirmen, die fortschrittlichsten ausländischen Foundry-Dienste zu nutzen, und andere Exportkontrollen schränken Chinas Zugang zu Speicherchips mit hoher Bandbreite ein, die eine Schlüsselkomponente für AI-Inferenz-Chips darstellen.