Ex-Intel-CEO: Nvidias Erfolg war "Glück" - GPUs "10.000-mal zu teuer"

In einem Interview redet Ex-Intel-CEO Pat Gelsinger über Ver­säum­nis­se seines ehemaligen Unternehmens im KI-Bereich und spricht über die Gründe für Nvidias Erfolg. Zwar sei die GPU-Architektur des Konkurrenten momentan ideal, aber auf Dauer viel zu teuer.

Vom CPU-Pionier zum gescheiterten Visionär

Pat Gelsinger prägte Intel über drei Jahrzehnte hinweg. Als erster Chief Technology Officer des Unternehmens trieb er die Entwicklung wegweisender Prozessoren voran. Nach seiner Rückkehr als CEO im Jahr 2021 stand er vor der Herausforderung, Intel wieder an die Spitze zu führen. Doch Verzögerungen bei der Fertigung im 7-Nanometer-Prozess, der wachsende Konkurrenzdruck und verpasste Chancen im KI-Markt führten Ende 2024 zu seinem Rücktritt.

Die Rolle des "Glücks" bei Nvidias Erfolg

Jetzt besuchte Gelsinger Nvidias GTC 2025 und sprach in einem Interview über verpasste Chancen und den Aufstieg des grünen GPU-Giganten rund um Jensen Huang. Er betonte, dass der Nvidia-CEO die Optimierung der GPU-Architektur für Grafikberechnungen vorantrieb, während Intel weiterhin auf CPUs setzte. Als die KI-Revolution einsetzte, erwiesen sich GPUs plötzlich als ideal für Machine-Learning-Workloads.

Er hatte einfach Glück mit KI, nicht wahr?

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Gelsinger ist aber kein 'schlechter Verlierer'. Er bringt damit lediglich zum Ausdruck, dass Nvidia mit GeForce und CUDA bereits die Grundlagen für seine Technologien gelegt hatte, als der KI-Boom begann und somit einen Vorteil gegenüber anderen Chipherstellern besaß. Von "Glück" spricht der ehemalige Intel-Mann, da niemand diese genaue Entwicklung vorausahnen konnte.

Gleichzeitig brachte er seinen Respekt für Huang zum Ausdruck, da er zu einer Zeit an der Entwicklung von GPUs festgehalten hatte, als laut Gelsinger "die CPU das Maß aller Dinge" war.

Kostenfaktor als Herausforderung

Ein Problem sieht Gelsinger allerdings mit den Chips von Nvidia. Denn diese seien zwar ideal zum Trainieren von KI, für die anschließende Verwendung der entstandenen Modelle seien sie allerdings nicht optimal geeignet. "Eine GPU ist viel zu teuer. Ich würde sagen, dass sie 10.000-mal zu teuer ist, um vollständig zu realisieren, was wir mit dem Einsatz von KI erreichen wollen", erklärt der Ex-Intel-Chef.

Entsprechend sieht Gelsinger die nächste Herausforderung in der Entwicklung deutlich effizienter und kostengünstiger Hardware, die den massenhaften Einsatz von KI erlaubt. Inwieweit Intel auf diesem Gebiet punkten kann, bleibt abzuwarten. Zuletzt lief es für das Unternehmen mit der eingestampften Falcon Shore GPU auch im KI-Bereich nicht gut. Jetzt liegen die Hoffnungen auf dem Nachfolger namens Jaguar Shores.


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