Mit der Veröffentlichung seines neuen KI-Modells Gemini 3 und eigens entwickelter Spezialchips hat Google frischen Wind in eine Branche gebracht, die sich in rasantem Tempo weiterentwickelt. Die Reaktionen der Mitbewerber lassen aufhorchen: „Gratulation an Google zu Gemini 3! Sieht nach einem großartigen Modell aus,“ schrieb OpenAI-Chef Sam Altman auf X. Und auch Nvidia, der dominierende Chip-Hersteller im KI-Sektor, gratulierte öffentlich – wenn auch mit einer deutlichen Betonung der eigenen Überlegenheit: „Nvidia bietet mehr Leistung, Flexibilität und Austauschbarkeit als spezialisierte Chips wie Googles ASICs.“
Salesforce-CEO Marc Benioff zeigte sich nach dem Test von Gemini 3 begeistert: „Ich gehe nicht mehr zurück zu ChatGPT. Der Sprung ist verrückt – Logik, Geschwindigkeit, Bilder, Video… alles ist schärfer und schneller. Es fühlt sich an, als hätte sich die Welt wieder einmal verändert.“
Ein neuer Favorit?
Die Lobeshymnen kommen nicht ohne Grund: Seit der Veröffentlichung am 18. November führt Gemini 3 mehrere Benchmark-Ranglisten an – unter anderem bei Textgenerierung, Bildbearbeitung und der Umwandlung von Text in Bilder. Laut Google nutzten über eine Million Menschen das neue Modell innerhalb der ersten 24 Stunden, sowohl über das hauseigene Codierprogramm als auch über externe Schnittstellen.
Auch bei den Nutzerzahlen liegt Google inzwischen auf Augenhöhe mit der Konkurrenz. Die Gemini-App zählt monatlich rund 650 Millionen aktive Nutzer. Zum Vergleich: OpenAIs ChatGPT wird wöchentlich von etwa 800 Millionen Menschen genutzt.
Dennoch: Die Wahl des richtigen KI-Modells ist heute stark anwendungsabhängig. Bei Suchfunktionen schneiden etwa xAI oder Perplexity besser ab. „Alphabet wird nicht automatisch zur dominierenden KI-Macht,“ sagt Ben Barringer, Technologiechef der Investmentfirma Quilter Cheviot. „Aber sie sind ein wichtiges Teil in einem immer größer werdenden Ökosystem.“
Die Chips hinter der KI
Ein großer Teil von Googles neuem KI-Erfolg basiert auf eigener Hardware. Die sogenannten Tensor-Chips, die Google bereits seit Jahren entwickelt, wurden speziell für KI-Anwendungen konzipiert. Dabei handelt es sich um sogenannte Application-Specific Integrated Circuits (ASICs) – also Chips, die für ganz bestimmte Aufgaben optimiert sind.
Im Gegensatz dazu setzen Nvidia und AMD auf GPUs (Graphics Processing Units), die sich flexibler und breiter einsetzen lassen. Gerade diese Vielseitigkeit hat Nvidia zum unumstrittenen Marktführer gemacht – mit einem Umsatzwachstum von 62 % und einem Gewinnanstieg von 65 % im Vergleich zum Vorjahr.
Dennoch: Die Tatsache, dass selbst Meta offenbar über den Kauf von Googles Tensor-Chips nachdenkt und Unternehmen wie Anthropic ihre Nutzung von Googles Infrastruktur ausbauen wollen, deutet auf einen vorsichtigen Umschwung hin.
„Wenn man sich die Bandbreite von Nvidias Angeboten anschaut, kommt da aktuell niemand ran,“ sagt Ted Mortonson, Technologiestratege bei Baird. „Aber der Markt beginnt sich zu diversifizieren.“
Ein Balanceakt statt ein Umsturz
Trotz der Aufmerksamkeit wird Googles Hardware Nvidia so bald nicht vom Thron stoßen. Dafür sind deren Pakete – inklusive Netzwerkkomponenten und maßgeschneiderter Softwareplattformen – zu tief im Markt verankert. Auch Google selbst gehört zu Nvidias Kunden.
Aber der Wunsch nach mehr Auswahl – und geringerer Abhängigkeit von einem einzigen Anbieter – wächst. Google könnte davon profitieren, ohne selbst zur neuen Nummer eins zu werden.
„Das Ganze wird eher eine Frage der Balance sein,“ so Analyst Barringer. „Google ist ein ernstzunehmender Spieler – aber nicht zwangsläufig der neue Herrscher.“
Fazit:
Googles Wiedereintritt in den KI-Wettlauf zeigt, wie dynamisch sich das Feld verändert. Noch bleibt Nvidia der Platzhirsch – doch Gemini 3 hat bewiesen, dass auch alte Größen überraschend neue Impulse setzen können. Der Wettlauf ist noch lange nicht entschieden.
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