GB300
GB300 ist der Name eines besonders leistungsfähigen Rechenbausteins der Firma Nvidia, der speziell für künstliche Intelligenz gebaut wurde. Er kombiniert Grafikchips und einen Hauptprozessor in einem Paket und wird in großen Rechenzentren zu Schränken mit dutzenden Einheiten zusammengeschaltet.
GB300 ist die Bezeichnung für ein Rechenmodul der Firma Nvidia. Es ist kein Gerät, das man sich zu Hause hinstellt, sondern ein Bauteil für riesige Rechenzentren. Solche Module übernehmen die Rechenarbeit hinter Programmen wie ChatGPT. Der Name setzt sich aus zwei Teilen zusammen: einem Hauptprozessor namens Grace, der die Abläufe steuert, und Grafikchips namens Blackwell, die die eigentliche Rechenmasse erledigen. Beides sitzt eng verbunden auf einer gemeinsamen Platine. Vorgestellt wurde die Reihe 2024 und 2025 als Nachfolger der Modelle GB200 und H100.
Warum ein Chip zum Börsenthema wurde
Wer heute ein großes KI-Modell trainieren will, braucht tausende solcher Rechenmodule. Nvidia ist bei dieser Art Hardware seit Jahren der dominierende Anbieter. Deshalb hängt ein erheblicher Teil des KI-Booms an einer einzigen Produktreihe. Wenn Nvidia eine neue Generation wie GB300 ankündigt, reagieren Aktienkurse in der ganzen Branche.
Ein einzelnes Modul kostet je nach Ausbau einen fünfstelligen Betrag. Ein voll bestückter Serverschrank liegt im Millionenbereich. Firmen wie Microsoft, Amazon, Google und Meta kaufen davon zehntausende Einheiten. Genau diese Ausgaben tauchen in den Quartalszahlen als sogenannte Investitionen in Sachanlagen auf, also als Geld für langlebige Anschaffungen.
Wichtig ist außerdem der Stromverbrauch. Ein Schrank mit GB300-Modulen zieht mehr als hundert Kilowatt, so viel wie mehrere Dutzend Haushalte. Deshalb entscheidet die Verfügbarkeit von Strom und Kühlwasser inzwischen mit darüber, wo neue Rechenzentren entstehen.
Grace und Blackwell im Zusammenspiel
Ein normaler Computer hat einen Hauptprozessor und daneben, über einen langsamen Steckplatz verbunden, eine Grafikkarte. Beim GB300 sitzen Hauptprozessor und Grafikchips direkt nebeneinander und teilen sich einen sehr schnellen Datenweg. Der Vorteil: Die Daten müssen nicht ständig kopiert werden. Bei KI-Modellen mit hunderten Milliarden Zahlenwerten ist genau dieses Hin- und Herschaufeln oft die eigentliche Bremse.
Dazu kommt eine spezielle Sorte Arbeitsspeicher, die direkt auf dem Chip gestapelt wird. Sie liefert Daten um ein Vielfaches schneller als der Speicher in einem Laptop. Die Rechenwerke selbst arbeiten absichtlich ungenau: Sie rechnen mit stark verkürzten Zahlen. Für KI reicht das aus, und es verdoppelt die Geschwindigkeit gegenüber genauerem Rechnen.
Einzeln bleibt ein Modul zu klein für die größten Modelle. Deshalb werden 72 Grafikchips über ein hauseigenes Netzwerk namens NVLink zu einem Schrank verbunden. Für die Software sieht dieser Schrank dann fast aus wie ein einziger, sehr großer Rechner. Diese Bauform trägt den Namen GB300 NVL72.
Wo der Name in den Nachrichten auftaucht
Direkt begegnet man einem GB300 praktisch nie. Man nutzt ihn indirekt, sobald man einen KI-Chatbot fragt, ein Bild generieren lässt oder eine Übersetzung abruft. Die Anfrage läuft über das Internet in ein Rechenzentrum, wird dort auf solcher Hardware berechnet und kommt als Antwort zurück.
In Wirtschaftsnachrichten steht der Name meist in drei Zusammenhängen. Erstens bei Nvidias Quartalszahlen, wenn es um Nachfrage und Lieferzeiten geht. Zweitens bei Ankündigungen großer Rechenzentren, etwa wenn eine Firma den Kauf von hunderttausend Chips meldet. Drittens bei Exportkontrollen, weil die USA den Verkauf der stärksten KI-Chips nach China einschränken.
Ein häufiger Irrtum ist, GB300 mit einer Spielegrafikkarte zu verwechseln. Beide stammen von Nvidia, doch die Ziele sind verschieden: Eine Spielekarte soll Bilder auf einen Monitor bringen, ein GB300 hat gar keinen Bildschirmanschluss. Er ist eine reine Rechenmaschine für Rechenzentren.