NVIDIA WKN: 918422 ISIN: US67066G1040 Kürzel: NVDA Forum: Aktien Thema: Hauptdiskussion

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Knock-Outs auf NVIDIA
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Kommentare 300.158
k
kurzdruck, 29.08.2025 19:25 Uhr
0
Wann 125 $ ??
M
Mallibunt, 29.08.2025 19:20 Uhr
0
📉 💰 🤑
W
Woife, 29.08.2025 19:20 Uhr
1
Seit den Zahlen ist sicher , es ist die Luft raus und es geht abwärts. Glaub ich verkaufe jetzt für 148 bevor der Gewinn noch weiter schmilzt. Bei 130 Dollar kauf ich wieder
gooogi
gooogi, 29.08.2025 19:19 Uhr
0

Ohne Nvidia lief in der Vergangenheit alles reibungslos und das könnte in der Zukunft auch so sein

Bis das rad erfunden wurde gings auch reibungslos Heute undenkbar
W
Woife, 29.08.2025 19:18 Uhr
0
Die 💩 Bude fällt immer weiter. Gleich 147
Tudi
Tudi, 29.08.2025 19:06 Uhr
0
Schon Recht beeindruckend wenn KIs philosophisch tiefgründiger und der Kontext größer ist als bei einigen Menschen. Dann wäre die Schlussfolgerung sie könnten nicht denken ja nur um so deprimierender
M
Mongoxx123!, 29.08.2025 19:05 Uhr
0
Alles so Panikmache hier ist ja schlimm
G
Gast-759300800, 29.08.2025 19:00 Uhr
0
🤷🏻‍♂️
G
Gast-759300800, 29.08.2025 18:58 Uhr
0

Es ging ums denken. Und nein deine KI Antwort beantwortet die Frage nicht

Rätsel über Rätsel...
k
kurzdruck, 29.08.2025 18:57 Uhr
0
Bei den nächsten Q Zahlen geht's noch heftiger runter.
Tudi
Tudi, 29.08.2025 18:55 Uhr
0

Training: Das ist die Phase, in der ein Modell wie GPT erst „lernt“. Dafür braucht man sehr viel Rechenleistung → riesige Matrizen werden berechnet, Billionen Parameter angepasst. → Extrem teuer, extrem hardwarehungrig. Inference (Schlussfolgerung): Das ist die Phase, wenn du das Modell benutzt – also eine Frage stellst und es antwortet. Hier werden nur Berechnungen mit den schon gelernten Parametern gemacht. → Weniger aufwendig als Training, aber immer noch viel Rechenpower, je nach Modellgröße. --- 🔹 Was mit „ASICs“ gemeint ist ASICs (Application-Specific Integrated Circuits) = Spezialchips, die nur für eine Aufgabe gebaut sind. Es gibt welche, die perfekt fürs Training optimiert sind → sie rechnen extrem schnell, sind aber nicht flexibel. Für Inference nimmt man oft GPUs oder andere spezialisierte Chips, die besser dafür taugen. Die speziellen Chips (ASICs) sind eigentlich für Training gedacht. Man nutzt sie nicht für Inference, nicht weil Nvidia schlecht darin wäre, sondern weil Training so viel wichtiger und hardwareintensiver ist. Nvidia-GPUs sind knapp und sehr gefragt, deswegen setzt man die vorhandene Power lieber fürs Training ein (der Engpass), und für Inference nimmt man andere Hardwarelösungen. Falls das die Frage beantwortet !?

Es ging ums denken. Und nein deine KI Antwort beantwortet die Frage nicht
G
Geo13, 29.08.2025 18:54 Uhr
0

Nvidia wurde und wird zurecht gepuscht, denn ohne Nvidia läuft nichts. Nicht mal in China. August, September sind schwache Monate. Außerdem wäre eine Korrektur sehr gesund für den Markt nach diesen Anstiegen.

Ohne Nvidia lief in der Vergangenheit alles reibungslos und das könnte in der Zukunft auch so sein
G
Gast-759300800, 29.08.2025 18:48 Uhr
0

https://www.cnbc.com/2025/08/29/alibaba-is-developing-a-new-ai-chip-heres-what-we-know-so-far.html

Der Chip ist speziell für Inferenzen und nicht für das Training gedacht, Alibaba wird jedoch weiterhin Halbleiter von anderen Anbietern wie Nvidia verwenden. 🤑
k
kurzdruck, 29.08.2025 18:48 Uhr
0

Alles, was seit Monaten auf YouTube gepusht wird, geht den Bach runter. Nvidia gehört zweifellos dazu

Sie versuchen nur mit den endlosen Kurszielen ihre Heimatbörse zu retten.
G
Gast-759300800, 29.08.2025 18:46 Uhr
0

Wurdest du in der Schule programmiert?

Training: Das ist die Phase, in der ein Modell wie GPT erst „lernt“. Dafür braucht man sehr viel Rechenleistung → riesige Matrizen werden berechnet, Billionen Parameter angepasst. → Extrem teuer, extrem hardwarehungrig. Inference (Schlussfolgerung): Das ist die Phase, wenn du das Modell benutzt – also eine Frage stellst und es antwortet. Hier werden nur Berechnungen mit den schon gelernten Parametern gemacht. → Weniger aufwendig als Training, aber immer noch viel Rechenpower, je nach Modellgröße. --- 🔹 Was mit „ASICs“ gemeint ist ASICs (Application-Specific Integrated Circuits) = Spezialchips, die nur für eine Aufgabe gebaut sind. Es gibt welche, die perfekt fürs Training optimiert sind → sie rechnen extrem schnell, sind aber nicht flexibel. Für Inference nimmt man oft GPUs oder andere spezialisierte Chips, die besser dafür taugen. Die speziellen Chips (ASICs) sind eigentlich für Training gedacht. Man nutzt sie nicht für Inference, nicht weil Nvidia schlecht darin wäre, sondern weil Training so viel wichtiger und hardwareintensiver ist. Nvidia-GPUs sind knapp und sehr gefragt, deswegen setzt man die vorhandene Power lieber fürs Training ein (der Engpass), und für Inference nimmt man andere Hardwarelösungen. Falls das die Frage beantwortet !?
Graduate
Graduate, 29.08.2025 18:43 Uhr
0
https://www.cnbc.com/2025/08/29/alibaba-is-developing-a-new-ai-chip-heres-what-we-know-so-far.html
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