DeepSeek, eine Open-Source-Konversations-KI, punktet mit Effizienz und einem unschlagbaren Preis. Der Markt ist hin und weg, denn wer kann schon einem Schnäppchen widerstehen? In den USA hat DeepSeek die Download-Charts im App Store im Sturm erobert. Das chinesische Start-up hinter DeepSeek zeigt der Welt: Man kann auch ohne die Milliarden der Tech-Giganten mithalten – man nehme einfach ein paar Nvidia H800-Chips und schon trainiert man seine KI zum Discountpreis.

Aber hey, es beweist: Ein fetter Geldbeutel ist nicht immer gleichbedeutend mit Erfolg. DeepSeeks Modell R1 macht den Platzhirschen wie OpenAI mit seinem GPT-4 oder Googles Gemini Konkurrenz, und zwar dort, wo es weh tut – beim logischen Denken. Die innovativen Trainingsmethoden von DeepSeek könnten bald Schule machen und anderen Entwicklern zeigen, wie man für weniger Geld mehr rauskitzelt. Zur Erinnerung: Die Entwicklung des Modells soll schlappe 5,6 Millionen Dollar gekostet haben – Peanuts im Vergleich zu den Milliarden, die die Tech-Giganten verbraten.

Die Not macht erfinderisch, und so scheint es, als hätte die Hardware-Knappheit die Chinesen zu wahren Effizienzwundern gemacht. Die bloße Vorstellung, dass die US-Tech-Giganten von China ausgestochen werden könnten, hat den Halbleiter- und KI-Markt ins Taumeln gebracht. Der Hammer der Woche: Nvidia's Marktkapitalisierung löste sich um sagenhafte 589 Milliarden Dollar in Luft auf – und das an einem einzigen Tag. Ein historischer Absturz, der den gesamten Sektor mitriss, mit einem Nasdaq 100, der am selben Tag um 2,97% einbrach.

Aber halt, nicht so schnell! DeepSeek nutzt den Open-Source-Code von Llama2, Metas Milliarden-Dollar-Baby. Das chinesische Modell wird auf guten alten amerikanischen Chips trainiert. Und genau hier wird's spannend: Hat der Finanzier hinter DeepSeek, der High-Flyer-Fonds, etwa mit den verbotenen H100-Chips trainiert, statt mit den H800ern? Alexandr Wang, der jüngste Milliardär der Welt und Gründer von Scale AI, lässt bei CNBC durchblicken, dass da was faul sein könnte.

Schon im Juli hatte das Wall Street Journal (WSJ) enthüllt, wie China die US-Exportbeschränkungen für neueste Chipgenerationen umschifft. Als die USA den Export von Nvidias High-End-Chips nach China einschränkten, begann der Schwarzmarkt zu blühen. Nvidia musste Bestellungen im Wert von mindestens 5 Milliarden Dollar stornieren, so das WSJ. Laut dem Center for a New American Security werden jährlich etwa 12.500 KI-Chips geschmuggelt. Nvidia selbst hat letztes Jahr weltweit über 2,6 Millionen A100- und H100-Chips verkauft, so das Technologieforschungsunternehmen Omdia.

Wenn wir Wangs Vermutungen Glauben schenken, dann hat DeepSeek sein Modell auf 50.000 illegalen Chips trainiert, die zwischen 30.000 und 40.000 Dollar das Stück kosten. Mit einem Schwarzmarktaufschlag von 10.000 Dollar pro Chip würden die wahren Trainingskosten des Modells zwischen 2 und 2,5 Milliarden Dollar liegen – und damit meilenweit von den behaupteten 5,6 Millionen entfernt.

Zeichnung von Amandine Victor für MarketScreener