Microsoft arbeitet mit Nvidia zusammen – wessen Geschäft wird dadurch gefährdet?
Wenn große Modelle auf dem Computer laufen können, müssen bestimmte KI-Aufgaben weiterhin einzeln bezahlt werden, um sie in der Cloud auszuführen? Die Zusammenarbeit zwischen Microsoft und Nvidia macht diese Frage realistischer und zwingt US-Aktieninvestoren dazu, neu zu überdenken:Wem das Geld von KI letztlich zufließt.
Am 7. Oktober veröffentlichte Microsoft Neuigkeiten zur Windows lokalen KI und begann mit der Vorbestellung des Surface Laptop Ultra mit Nvidia RTX Spark, ab einem Startpreis von 2.599 US-Dollar und bis zu 128 GB einheitlichem Speicher.
Microsoft bestätigte gleichzeitig offiziell, dass DeepSeek V4 Flash mit 284 Milliarden Parametern Teil seiner lokalen Modellstrategie ist. Während der Präsentation wurde gezeigt, dass das Modell nach 1.6-bit Quantisierung auf etwa 60 GB Speicher läuft.
DeepSeek liefert das Modell, Nvidia die Hardware und Microsoft integriert beides in Computer und Softwareumgebungen.
US Aktien Investmentnetz meint, dass Microsofts Zug den Vorteil hat: Es spielt keine Rolle, welches große Modell der Nutzer auswählt, er kann die Arbeit auf Windows erledigen und Microsoft hat weiterhin die Gelegenheit, mit Software und Dienstleistungen Geld zu verdienen.
Du kannst das Modell wechseln, aber Dateien, Apps, Entwicklertools und Unternehmensmanagementsysteme müssen weiterhin von jemandem vernetzt werden.
Bisher mussten User oft eine KI-Website öffnen, Daten hochladen, auf Antworten warten und die Ergebnisse ins Arbeitsprogramm übertragen. Microsoft will KI weiter in Aufgaben am Rechner integrieren, sie nach Autorisierung auf Dateien zugreifen, Tools nutzen und Operationen ausführen lassen.
Wer es schafft, dass KI dem Nutzer direkt alltägliche Aufgaben erledigt, hat eine größere Chance, dass dieser fortlaufend bezahlt.
Microsofts Vorteil liegt darin: Sie besitzen bereits Windows, Office-Anwendungen, Entwicklertools und Unternehmenskunden. DeepSeek und andere Modelle werden besser, und Microsoft erhält neue Fähigkeiten ohne jedes Mal die Kosten für das Training kompletter Modelle tragen zu müssen.
Daherlege ich mehr Wert auf die Stärkung des Microsoft Software-Ökosystems durch dieses Vorgehen als darauf, wie viele Surface verkauft werden können.
Das Modell kann laufen, löst aber nur den ersten Schritt. Wenn Firmen wirklich bereit sind, KI zu implementieren, müssen sie wissen, was der Agent zugreifen, verändern und wie die Aktivitäten verfolgt werden können.
Die von Microsoft eingeführte MXC-Ausführungsumgebung erlaubt Firmen, festzulegen, auf welche Dateien und Netzwerke der Agent zugreifen darf und setzt diese Regeln zur Laufzeit durch. Gleichzeitig plant Microsoft Aufgabenplanung für lokale und Cloud-Modelle.
Diese Fähigkeiten sind direkt relevant dafür, ob KI in die tägliche Arbeit von Unternehmen Einzug hält. Das Modell kann ständig gewechselt werden, Zugriffsrechte, Management und Arbeitsabläufe müssen jedoch langfristig gepflegt werden. Wenn Microsoft diese Ebene gut gestaltet, gewinnt sie eine tiefere Kundenbeziehung und weitere Chancen, Software und Managementdienste zu verkaufen.
Nun zu Nvidia.
DeepSeek steigert die Effizienz von Modellen, was oft am Markt verstanden wird als „man braucht künftig nicht mehr so viel teure Rechenleistung“. Aber im Beispiel läuft das Modell auf RTX Spark, lokale KI braucht ebenso Hardware.
Nvidia bringt das CUDA Computing-Software-System in mehr Windows-Geräte, sodass Entwickler ähnliche Tools lokal wie auf größeren Rechnern nutzen können.
Mein Fazit ist:Lokale KI erweitert Nvidias Marktbereich für Inferenz.Wenn einzelne Aufgaben die Cloud verlassen, heißt das nicht, dass die Hardware-Nachfrage ebenfalls Nvidia verlässt.
Natürlich unterscheiden sich Preis und Gewinnstruktur zwischen lokalen und Rechenzentrum-Chips, man kann PC-Verkäufe nicht direkt auf Datenzentrumseinnahmen umrechnen. Die Zusammenarbeit stärkt das Produktportfolio, finanzieller Beitrag hängt vom tatsächlichen Absatz ab.
Was wirklich neu bewertet werden muss, sind jene Anbieter, die wenig differenziert sind und primär durch Verkauf von Modellaufrufen oder generischen Cloud-Inferenz Geld verdienen.
Wenn eine Aufgabe am eigenen Computer mit akzeptabler Geschwindigkeit erledigt werden kann, warum sollte der Nutzer weiterhin pro Nutzung zahlen? Cloud-Services müssen stärkere Modelle, bessere Kollaboration oder komfortablere Nutzererfahrung bieten, um die Kosten zu rechtfertigen.
Das bringt Wettbewerbsdruck auf einige Cloud-Inferenzpreise und treibt Anbieter dazu, effizienter zu werden.Doch große Trainings, komplexe Aufgaben und Multi-User-Dienste brauchen weiterhin die Cloud; aus einer lokalen Demonstration lässt sich keine umfassende Nachfrageabsenkung im Rechenzentrum ableiten.
Für Microsoft ist diese Entwicklung besonders relevant: Lokale Berechnung kann Cloud-Aufrufe verringern, gleichzeitig kann günstigere und bequemere KI den Softwareeinsatz steigern.
Die Einnahmen von Azure und der Geschäftswert von Windows, Copilot und anderer Software müssen jeweils separat betrachtet werden; man darf die Erfolgs- oder Verlustrechnung nicht ausschließlich anhand von Aufrufzahlen durchführen.
PC Hersteller haben nun einen konkreteren Grund zum Gerätewechsel: Entwickler, kreative und einige Firmen können hochfrequente Aufgaben lokal erledigen.
In dieser Partnerschaft schätze ich Microsofts Plattformposition am meisten, danach die zusätzliche Möglichkeit zur lokalen Berechnung bei Nvidia. Wie viel die PC-Hersteller verdienen können, muss sich noch an Verkaufszahlen und Gewinnmargen zeigen.
Die Integration des DeepSeek-Modells in Windows zeigt, dass KI-Fähigkeiten zunehmend leichter verfügbar werden.Für US-Aktien gilt: Je günstiger die Modelle werden, desto spannender wird jene Firma, die diese Modelle organisieren, in die reale Arbeit integrieren und kontinuierlich abrechnen kann.
Gib den US-Aktiencode ein, den du verfolgst, und du kannst deinen eigenen Aktienbeobachtungspool aufbauen. Unser quantifiziertes KI-System verfolgt kontinuierlich:
Nachrichten, Analysten-Bewertungen, Insider-Trades, Short-Quoten, Optionsbewegungen, Darkpool-Trades, große Orders, Prognosen zum Finanzbericht, schnelle Kursanstiege und -abfälle sowie weitere wichtige Entwicklungen.
Beispiel: Du verfolgst NVDA, du siehst direkt, wie viele Nachrichten es heute gab, ob Optionsbewegungen oder Darkpool- und große Orders erfolgt sind — einfach anklicken, um es zu sehen.
Entscheidend ist: Mit aktivierten App-Benachrichtigungen erhältst du sofort eine Push-Mitteilung, sobald es neue Aktivitäten bei deinen beobachteten Aktien gibt.
Bisher musstest du die Informationen selbst recherchieren, jetzt kann das System die von dir gewählten Aktien rund um die Uhr überwachen.
Für langfristige Aktionäre ist dies ein individuelles Warnsystem;
Für Trader und Optionshändler ist es ein Echtzeit-Veränderungsradar.
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