Inference Inflection: CPU- und GPU-Compute werden zur strategischen Ressource
Der Latent-Space-Newsletter argumentiert, dass wir an einem strukturellen Wendepunkt beim KI-Compute stehen – dem sogenannten „Inference Inflection". Jensen Huang (NVIDIA) bezifferte den Anstieg der Compute-Nachfrage in den letzten zwei Jahren auf das 1-Millionen-Fache, getrieben durch 10.000-fach höhere Token-Anforderungen pro Aufgabe und 100-fach mehr Nutzung. Noam Brown bezeichnete Inferenz-Compute als „strategisch unterbewertet", Sam Altman erklärte OpenAI zur „AI Inference Company". Intel-CEO Lip-Bu Tan untermauerte auf dem Q1-Earnings-Call, dass CPU-Nachfrage stark steigt – einerseits wegen des regulären 5–6-Jahres-Refresh-Zyklus (COVID-Investitionen von 2020/21 laufen aus), andererseits weil Coding Agents und RL-Gyms massiv CPU-Ressourcen verbrauchen. SemiAnalysis-Analyst Doug warnt vor einem partiellen CPU-Shortage durch jahrelange Unterinvestition. Parallel dazu wird Prefill/Decode-Disaggregation bei GPU-Workloads zur Norm: NVIDIA akquiriert Groq, Intel SambaNova, Amazon setzt auf Cerebras-Technologie. Im Coding-Bereich expandiert OpenAI Codex zu einer universellen Arbeitsplattform mit Supabase-Integration, Figma-Plugin und $0-Seat-Gebühr für Enterprise-Kunden bis Ende Juni 2026.
- Jensen Huang: Compute-Nachfrage stieg in 2 Jahren um Faktor 1 Million (10.000× Token-Bedarf × 100× Nutzung)
- CPU-Refresh-Zyklus: ~100 Mrd. USD CPU-Käufe 2020/21 erreichen Ende ihrer Lebensdauer – Budget floss stattdessen in GPUs
- RL-Gyms und Coding Agents (Claude Code, Codex) treiben CPU-Auslastung signifikant – SemiAnalysis warnt vor partiellem Shortage
- Prefill/Decode-Disaggregation als neue Norm: NVIDIA/Groq, Intel/SambaNova, Amazon/Cerebras-Ansatz
- OpenAI Codex: WebSocket-Modus auf Responses API soll Agentic Workflows um bis zu 40 % beschleunigen
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