Tensordyne will Nvidia bei KI-Inferenz schlagen, nicht beim Training
Das deutsch-amerikanische Startup Tensordyne will Nvidia bei Tempo und Kosten der KI-Modellausführung übertreffen und überlässt das Training anderen.
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giftdetect· das passende Geschenk in MinutenDas deutsch-amerikanische Chip-Startup Tensordyne will Nvidia dort angreifen, wo KI-Modelle ausgeführt werden, nicht dort, wo sie entstehen. Das Unternehmen will Modelle schneller und günstiger laufen lassen als die Nvidia-Hardware und strebt bald eine Bewertung von mehreren Milliarden US-Dollar an.
Inferenz statt Training
Mitgründer Gilles Backhus stellt klar, dass Tensordyne Nvidia nicht beim Training großer Modelle Konkurrenz machen will. Seine Haltung dazu: Er wünsche jedem Glück, der das versucht. Das Startup konzentriert sich auf die Modellausführung, die Inferenz, und verspricht dort mehr Tempo bei geringeren Kosten.
Laut Backhus genügt dafür angeblich ein Wechsel der Rechenmethode. Der Anspruch ist groß, denn er deutet an, dass ein anderer Ansatz bei der zugrunde liegenden Arithmetik einen Vorteil gegenüber dem Marktführer bringen könnte, ohne über die gesamte KI-Arbeitslast hinweg frontal anzutreten.
Ein Markt, den Nvidia weiter dominiert
Die Aufgabe ist gewaltig. Auch wenn Konkurrenten wie Cerebras, Sambanova oder Etched nicht schlafen, gilt Nvidia 2026 weiterhin als Maßstab bei KI-Chips. Das zeigen die Zahlen: In den Monaten Mai, Juni und Juli setzte Nvidia fast 100 Milliarden Dollar um, wovon rund 60 Milliarden Dollar als Nettogröße übrig blieben.
AMD, der Hauptkonkurrent außerhalb der großen Hyperscaler, für die Chips ein mehr oder weniger großer Teil des Geschäfts sind, erzielte im dritten Quartal 2026 etwa 13 Milliarden Dollar Umsatz und einen Nettogewinn von 2,4 Milliarden Dollar.
Warum das wichtig ist
Für Unternehmen, die KI einsetzen, ist die Ausführung von Modellen ein laufender Kostenfaktor. Eine glaubwürdige, schnellere und günstigere Alternative könnte Budgets entlasten und die Abhängigkeit von einem einzigen Anbieter verringern. Ob Tensordyne seine Versprechen gegen Nvidias Größe belegen kann, muss sich zeigen. Von diesem Beweis hängt auch das Ziel einer Milliardenbewertung ab.
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