Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) erfordert immer leistungsstärkere Grafikprozessoren (GPUs). NVIDIA-GPUs haben sich dabei als Standard in vielen KI-Anwendungen etabliert. Aktuell gehen über 50 % der produzierten GPUs an Hyperscaler, weitere 30 % an Großkunden wie Tesla, Salesforce oder Adobe. Daraus lässt sich schließen, dass die Verbreitung von NVIDIA-Hardware im Enterprise- oder KMU-Kundensegment derzeit nur im niedrigen zweistelligen Prozentbereich liegt.

NVIDIA Kunden - Quelle Omdia Research

Parallel dazu gewinnt Third Party Maintenance (TPM) – die Wartung und Reparatur von Hardware durch spezialisierte Dienstleister über den Hersteller-Support hinaus – im Server- und Storage-Bereich an Bedeutung. Doch wird die TPM-Branche auch im GPU-Markt Fuß fassen? Und wie beeinflusst die Verkürzung der Release-Zyklen von NVIDIA-GPUs diesen Trend? Könnte eine jährliche Aktualisierungsfrequenz den TPM-Markt für GPUs signifikant beschleunigen?

Um zu beurteilen, ob ein TPM-Markt für diese GPUs entstehen wird, müssen mehrere Fragen geklärt werden:

  • Gibt es ein Kundensegment, das eine kostengünstigere Wartung für GPUs benötigt?
  • Welches Kundensegment wäre das genau?
  • Welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein, damit TPM-Anbieter in diesen Markt einsteigen?

Argumente für die Entwicklung eines TPM-Marktes für NVIDIA-GPUs

Es gibt mehrere Gründe, die darauf hindeuten, dass verkürzte Release-Zyklen von NVIDIA-Hardware den TPM-Markt stimulieren könnten:

  1. Schnellerer Hardware-Austausch: Häufigere Hardware-Updates führen dazu, dass Unternehmen ihre GPUs schneller ersetzen, um von Leistungssteigerungen zu profitieren. Dies erhöht das Angebot an gebrauchten GPUs, was TPM-Lösungen für eine breitere Palette von Modellen attraktiv macht. Besonders Unternehmen, die nicht ständig in die neueste Hardware investieren können oder wollen, profitieren davon.
  2. Kostenvorteile: In einem Umfeld mit schnellen Hardware-Updates und steigendem Rechenleistungsbedarf könnten TPM-Anbieter durch günstigere Wartungskosten gegenüber dem Hersteller-Support punkten. Für Unternehmen, die ihre Ausgaben optimieren müssen, bietet dies erhebliche finanzielle Vorteile.
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Mögliche Szenarien

Basierend auf diesen Argumenten lassen sich zwei Szenarien für die Entwicklung des TPM-Marktes skizzieren:

  1. Szenario 1 – Starkes Wachstum des TPM-Marktes: Die häufigeren Updates führen zu einem sprunghaften Anstieg des Angebots an gebrauchten GPUs. TPM-Anbieter reagieren schnell und bieten ein breites Spektrum an Modellen zu attraktiven Konditionen an. Die Nachfrage nach TPM-Lösungen steigt deutlich, insbesondere im Enterprise- und KMU-Sektor, was zu einem starken Marktwachstum führt.
  2. Szenario 2 – Moderates Wachstum des TPM-Marktes: Mehrere Faktoren dämpfen das Wachstum des TPM-Marktes. Neue GPUs könnten günstiger werden, wodurch die Attraktivität gebrauchter GPUs und TPM-Dienstleistungen sinkt. Zudem könnten längere Lebenszyklen der GPUs oder konkurrenzfähige Wartungsangebote von NVIDIA selbst das Marktwachstum bremsen.

Unsicherheitsfaktoren

Die zukünftige Entwicklung des TPM-Marktes für GPUs hängt von verschiedenen Unsicherheitsfaktoren ab:

  1. Preisentwicklung von GPUs: Wenn die Preise für neue GPUs stark sinken, könnte die Nachfrage nach gebrauchten Modellen und TPM-Diensten abnehmen. Eine stabile oder steigende Preisentwicklung würde hingegen den Markt für gebrauchte GPUs und TPM stärken.
  2. Lebensdauer von GPUs: Sollten GPUs langlebiger werden, könnten Unternehmen seltener auf neue Modelle umsteigen. Dies würde das Angebot an gebrauchten GPUs erhöhen und den TPM-Markt positiv beeinflussen. Allerdings könnte eine höhere Zuverlässigkeit der Hardware den Bedarf an Wartungs- und Reparaturdiensten reduzieren.
  3. Strategie von NVIDIA: Es ist unklar, wie NVIDIA auf einen wachsenden TPM-Markt reagieren würde. Möglicherweise bietet NVIDIA eigene Wartungsservices für gebrauchte Hardware an, senkt die Preise für den Hersteller-Support oder ergreift andere Maßnahmen, um den Wettbewerb durch TPM-Anbieter zu begrenzen.
  4. Entwicklung des KI-Marktes: Die zukünftige Nachfrage nach GPUs hängt stark von der Weiterentwicklung der KI-Technologien ab. Sollten spezialisierte KI-Chips GPUs in Leistung oder Kosten übertreffen, könnte dies die Nachfrage nach GPUs und damit nach TPM-Lösungen reduzieren.
  5. Kundensegment-Entwicklung: Derzeit dominieren Hyperscaler und große Technologieunternehmen den GPU-Markt und übernehmen die Wartung intern. Ob Enterprise- und KMU-Kunden – die klassische TPM-Klientel – in den nächsten Jahren verstärkt auf GPU-Hardware setzen, bleibt abzuwarten. Ein steigendes Interesse dieser Kundengruppen würde den TPM-Markt für GPUs erheblich beleben.

TPM für NVIDIA GPUs bleibt ungewiss

Die Frage, ob ein TPM-Markt für NVIDIA-GPUs entstehen wird, hängt von mehreren Faktoren ab. Die Hypothese, dass verkürzte Release-Zyklen zu einem schnellen Wachstum des TPM-Marktes führen könnten, ist plausibel. Schnellerer Hardware-Austausch und Kosteneinsparungen sprechen dafür. Allerdings müssen Unsicherheitsfaktoren wie die Preisentwicklung von GPUs, die Strategie von NVIDIA und die Akzeptanz bei Enterprise- und KMU-Kunden berücksichtigt werden.

Für Unternehmen, die in KI investieren, ist die Beobachtung dieser Marktentwicklung essentiell. Eine gründliche Analyse der Chancen und Risiken von TPM-Lösungen für GPUs ist entscheidend, um fundierte Entscheidungen in Bezug auf Hardwarebeschaffung und -wartung zu treffen. TPM-Anbieter sollten die Entwicklungen im GPU-Markt aufmerksam verfolgen, um den optimalen Zeitpunkt für einen Markteinstieg zu erkennen.

Was denkt Hardwarewartung 24?

Bei der Wartung von Dell-Servern betreuen wir bereits GPU-Systeme. Allerdings handelt es sich dabei nicht um Systeme, die mit den neuesten H100-GPUs ausgestattet sind. Um dieses Segment abdecken zu können, müssten wir in neue H100-Systeme investieren und diese auf Lager legen. Doch die derzeitige Verfügbarkeit und der hohe Preis dieser NVIDIA-Chips machen es unrentabel, einen Wartungsservice für diese Hardware anzubieten.

Erst wenn die ersten Leasingrückläufer oder gebrauchten H100-Chips auf dem Refurbished- oder Gebrauchtmarkt verfügbar werden, wird sich zeigen, ob:

  • die Betriebsdauer der aufbereiteten GPUs ausreichend ist, um langfristige Wartungsservices zu ermöglichen,
  • die Preise für gebrauchte Hardware niedrig genug sind, um im Vergleich zu den Wartungspreisen von NVIDIA signifikante Kostenvorteile zu bieten, und
  • die Ausfallraten der GPUs in einem akzeptablen Bereich bleiben.

In Bezug auf die Kundennachfrage haben wir jedoch keine Bedenken. Wir betreuen bereits heute Kunden aus der Forschung, darunter renommierte Institute wie Fraunhofer, Max-Planck oder Helmholtz, die solche Hardware nutzen.

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