Von Twitterer TechEpiphany[1] gibt es mal wieder Zahlen zu den Grafikkarten-Verkäufen bei der Mindfactory, diesesmal für die 6. Woche 2023. Jener Ausschnitt aus dem deutschen DIY-Segment mag keine tiefgehend belastbaren Zahlen liefern, aber zeigt jedoch immer gewisse Tendenzen an. Für die abgelaufene Verkaufswoch liegt jene in einem Markt, welcher Stückzahlen-mäßig weiterhin auf einem hohen Niveau läuft, wo hingegen Umsatz-mäßig ein klarer Trend nach unten hin zu erkennen ist. Dies hängt augenscheinlich an der größeren Anzahl an Mainstream- und Midrange-Modellen, welche derzeit abgesetzt werden. Jene drücken die Durchschnittspreise (ASP) sehr erheblich, AMD hat hier gegenüber dem Stand von vor zwei Wochen von 639 auf 568 Euro und nVidia sogar von 845 auf 673 Euro klar eingebüßt.
Grafikkarten-Verkäufe der Mindfactory im Jahr 2023
alle Daten basierend auf den Erhebungen von @TechEpiphany auf Twitter; Wochenkonvention: Sonntag zu Samstag
Nicht umsonst führen die Verkaufsstatistik dann typische Mainstream- und Midrange-Vertreter an – in den Top 7 befindet sich nur eine Grafikkarte, welche preislich klar höher angesetzt ist (GeForce RTX 4070 Ti auf Pos. 4). Generell laufen die neue AMD- und nVidia-Karten nunmehr nur noch eher "nebenbei" mit: GeForce RTX 4080 auf Pos. 8, Radeon RX 7900 XT auf Pos. 10, die XTX-Variante auf Pos. 11, die GeForce RTX 4090 inzwischen nur noch auf Pos. 15. Der Anfangsschwung der neuen AMD- und nVidia-Grafikkarten ist somit derzeit schon sehr beachtbar zurückgegangen, manche Grafikkarte (RTX4090) findet sich nun dort in der Verkaufs-Rangordnung, wo jene wegen ihres hohen Preise auch tatsächlich hingehört. Sprich: Mit ihren hohen Preisen haben AMD & nVidia anfänglich wohl einige Enthusiasten abgegrast – aber nun folgt das normale Geschäft und da sind Verkäufe von Grafikkarten nahe 2000 Euro einfach nur selten.
WCCF Tech[4] bringen die Befürchtung von eventuellen Lieferschwierigkeiten bei nVidia zum Ausdruck, welche sich aus dem erhöhten Bedarf an AI-Beschleunigern im Zuge des Hypes um "ChatGPT" ergeben könnten. Seinerzeit wurde ChatGPT auf einigen zehntausend nVidia-Grafikchips trainiert, der aktuelle Ansturm läßt allerdings regelmäßig die Server schwächeln. Dabei gibt es Hochrechnungen, wonach eine Komplett-Ausstattung von Google mit ChatGPT für jede einzelne (der täglich Milliarden) Suchanfragen zwar einen enormen Bedarf von 4 Mio. GA100-Chips ergeben würde, die Gesamtkosten dieser Server samt deren Infrastruktur allerdings mit 100 Mrd. Dollar auch einen astronomisch hohen, wirtschaftlich natürlich nicht darstellbaren Wert erreichen würden.
Insofern ist unklar, wie stark dieses nunmehr in den Blickpunkt rückende Bedarfsfeld nVidia tatsächlich limitiert. Denn ein paar zehntausend Chips (mehr) sind nichts, was nicht herstellbar wäre. Wenn dann wären hier nur geringfügige Auswirkungen auf nVidias Gaming-Geschäft zu erwarten: Es handelt sich üblicherweise nicht um dieselben Chips, ergo frisst es nicht direkt in die Gaming-Auslieferungsmengen, sondern nur in die Wafer-Zuteilung. Jene sollte derzeit aber eher problemlos erweiterbar sein, zumindest liegt eine Fertigungsausweitung nicht mehr derart im Feld des Unmöglichen wie im Jahr 2021. Die klare Beweisführung, wieso die zumeist für ChatGPT verwendeten professionellen Chips irgendetwas an nVidias Gaming-Geschäft behindern sollen, fehlt derzeit noch. Nur bei einem extremen Hype in diese Richtung hin besteht wohl ein gewisses Risiko, ansonsten kann nVidia sein Gaming-Geschäft (wie bisher) einfach neben den professionellen Aktivitäten laufen lassen.
Die ComputerBase[5] beschäftigt sich mit der TGP-Abhängigkeit von RTX40 Mobile, den neuen Laptop-Grafiklösungen seitens nVidia. Hierbei wurden GeForce RTX 4080 Laptop und 4090 Laptop auf verschiedenen wie gleichen TGP-Werten betrieben – was zu einer bedeutsamen Grund-Erkenntnis führt: Die GeForce RTX 4080 Laptop braucht schlicht ~20W mehr, dann erreicht jene schon die Performance der GeForce RTX 4090 Laptop. Die Performance beider Mobile-Grafiklösungen ist also auf selber TGP nicht gleich, aber die Differenz ist vergleichsweise gering angesichts des hohen Hardwareabstands: GeForce RTX 4080 Laptop mit AD104-Chip auf 58 Shader-Cluster an einem 192-Bit-Interface, GeForce RTX 4090 Laptop hingegen auf A103-Chip mit 76 Shader-Cluster (+31%) an einem 256-Bit-Interface (+33%). All dies wird im Notebook dann aber eben viel deutlicher vom Power-Limit heruntergedimmt als bei Desktop-Grafikkarten.
Selbiges war letztlich auch schon bei der GeForce RTX30 Mobile-Serie[6] zu sehen, auch hier kam sich die Performance von GeForce RTX 3070 Laptop & 3080 Laptop auf gleicher TGP sehr nahe (grob +8-10%). Im Fall der neuen RTX40-Modelle waren es laut den ComputerBase-Benchmarks +12% auf denselben 150+25W TGP zwischen GeForce RTX 4080 Laptop & 4090 Laptop. Damit läßt sich auch eine gewisse Regel zum Kauf von (nVidias) Mobile-Beschleunigern aufstellen: Wenn, dann sollte man besser ein Gerät im oberen TGP-Bereich der jeweiligen Laptop-Grafiklösung erstehen – weil auf den niedrigeren oder mittleren TGP-Stufen dürfte dieselbe Performance wohl auch schon von der nächstkleineren Mobile-Grafiklösung geboten werden. Wer sich TGP-mäßig stark limitieren will, sollte also weniger nach einer GeForce RTX 4090 Laptop auf niedriger TGP schauen – sondern eher in Richtung einer GeForce RTX 4070 Laptop, welche auf demselben TGP-Werte eventuell (nahezu) dieselbe Performance bietet.
