Es sind Worte, die selbst für die sonst so hyperbolische Tech-Branche bemerkenswert sind. Auf der diesjährigen Computex in Taipeh hat Nvidia-CEO Jensen Huang eine Vision präsentiert, die weniger ein technologisches Upgrade denn einen Paradigmenwechsel ankündigt: Der Mensch als Zentrum der Computerentwicklung ist Geschichte. Die neue Zielgruppe heißt „Agenten“.
Tokens als profitable Einheiten
Huang machte auf der Bühne keinen Hehl daraus, worum es Nvidia wirklich geht. Seine mantraartig wiederholten Thesen lassen wenig Interpretationsspielraum: „Rechenleistung ist jetzt Umsatz. Rechenleistung ist Gewinn.“ Und noch direkter: „Tokens sind jetzt profitable Einheiten. Jeder Token ist profitabel.“
Was auf den ersten Blick wie typische Börsen-Rhetorik klingt, entpuppt sich bei genauerem Hinsehen als beklemmende Dystopie. Der Wert eines Computers wird nicht mehr daran gemessen, was ein Mensch damit erschaffen oder erreichen kann, sondern wie viele Tokens – die Grundbausteine aktueller Sprachmodelle – er pro Watt Strom ausspuckt. Die Botschaft an die Aktionäre und Rechenzentrums-Betreiber ist klar: Wer mehr kauft, verdient mehr.
Die Realität fernab der Computex-Bühne sieht freilich anders aus. Die fixe Idee, menschliche Produktivität anhand von Token-Verbräuchen zu messen, hat bereits zu absurden Auswüchsen geführt – etwa zu Amazon-Mitarbeitern, die sinnlose, teure KI-Anfragen stellen, nur um in internen Token-Rankings gut dazustehen. Huangs Aussage, es sei „alarmierend“, wenn ein Entwickler nicht mindestens 250.000 Dollar an Token-Kosten verursacht, offenbart einen erschreckenden Blick auf den Menschen: Er degeneriert zum reinen Konsum-Treiber für KI-Infrastruktur.
Die absurde Produktivitäts-Lüge
Um die eigene Narrativik zu stützen, bedient sich Nvidia Statistiken, die mehr als fragwürdig sind. So behauptete Huang, KI würde die Produktivität von Software-Engineern verdreifachen. Als Beleg diente das gestiegene Commit-Volumen auf GitHub. Dass dieses Volumen jedoch maßgeblich durch das automatisierte Einpflegen von KI-generiertem Code – also durch ebenjene Agenten – aufgebläht wird, wird verschwiegen. Die Gleichung „mehr Commits gleich mehr Produktivität“ ist eine grobe Verzerrung der Realität. Und sie blendet völlig aus, dass es etliche Berufe gibt, bei denen KI bisher keinen nennenswerten Produktivitätsgewinn liefert. Die Keynote wirkte insgesamt wie ein Event von Milliardären für Milliardäre – abgekoppelt von den Sorgen derer, die Technologie täglich nutzen, ohne an Rechenzentren zu verdienen.
Der Kollateralschaden: Der klassische PC-Markt
Während Nvidia die Token-Economy feiert, steht der klassische Personal Computer am Abgrund. Die komplette Psychose um KI hat dazu geführt, dass Speicher und Fertigungskapazitäten massiv in den Bau von KI-Rechenzentren umgeleitet wurden. Die Konsequenz: Eine vier Jahre alte PC-Konsole wird nicht günstiger, wie es das Gesetz der Technikgeschichte verlangt, sondern massiv teurer. AMD bringt sogar neue Prozessoren für die zehn Jahre alte AM4-Plattform heraus, damit Nutzer nicht zu unverhältnismäßig teurem DDR5-Speicher greifen müssen. Das ist kein Zeichen einer gesunden Branche, sondern Symptom einer Krise, an der Nvidia nicht ganz unschuldig ist.
RTX Spark: Der „neue PC“ als Rettungsanker?
Die Dreistigkeit könnte kaum größer sein: Dieselbe Firma, die den klassischen PC-Markt durch ihre Server-Fokussierung ins Taumeln gebracht hat, verkündet nun dessen Tod und präsentiert gleichzeitig die Lösung. „Das wird der neue PC sein“, verkündete Huang und kündigte für den Herbst Windows-Notebooks an, die komplett auf Nvidia-Architektur basieren.
Unter dem Namen RTX Spark (nicht zu verwechseln mit dem Mini-Server DGX Spark) bringt Nvidia ARM-basierte Prozessoren auf den Markt. 20 ARM-CPU-Kerne (Cortex X925 und A725) kombinieren sich mit 6144 Shader-Kernen der Blackwell-Architektur. Bis zu 128 GB Unified LPDDR5X-Speicher sollen es möglich machen, KI-Agenten lokal auszuführen und Tokens selbst zu generieren. Microsoft ist mit einem „Surface Laptop Ultra“ im Boot, daneben stehen alle großen Hersteller wie Asus, Dell, HP und Lenovo.
Doch die offenen Fragen überwiegen. Der Chip im DGX Spark zieht bis zu 216 Watt – für ein Notebook ein gewaltiger Wert, der starke Optimierungen erfordert. Ob Nvidia diese Effizienz-Verluste kompensieren kann, ist fraglich. Zudem fehlen konkrete Benchmarks und vor allem Preisangaben. Wer 128 GB Unified Memory verbaut, wird dies kaum zum Discount-Preis anbieten können. Hinter vorgehaltener Hand auf der Computex heißt es zudem, dass die Windows-11-Unterstützung für diese ARM-Architektur aktuell noch „sportlich“ ist – ein Euphemismus für Software-Probleme.
Fazit: Abgekoppelt von der Realität?
Nvidia befindet sich auf einem unangefochtenen Höhenflug, getrieben von einer Börsen-Euphorie, die Tokens mit echtem wirtschaftlichem Mehrwert gleichsetzt. Die Computex hat gezeigt, dass das Unternehmen die Logik der IT-Branche auf den Kopf stellt: Der Mensch ist nicht mehr Nutzer, sondern bloßer Katalysator für Token-Generierung.
Ob die Zielgruppe das mitmacht, ist fraglich. Die Euphorie um Microsofts Copilot-Plus-PCs hält sich in Grenzen. Die RTX-Spark-Geräte stehen und fallen damit, ob sie Dinge ermöglichen, die ein klassisches x64-Gerät oder ein MacBook nicht können. Wenn Nvidia den Markt mit Speicherknappheit und hohen Preisen trockenlegt, um dann mit überteuerten Spezial-Laptops für lokale KI wieder aufzutauchen, könnte die Rechnung nicht aufgehen. Die Realität der Nutzer sieht anders aus als Jensens Token-Mantra.
Quelle: c't 3003