CUDA und die Dominanz von NVIDIA – unsichtbare KI-Infrastruktur außerhalb des Geltungsbereichs der Regulierung?

Im April 2025 überschritt NVIDIA eine Marktkapitalisierung von 2,79 Billionen US-Dollar, wobei seine Aktien innerhalb eines Jahres um über 170 % stiegen und das Unternehmen damit zum drittwertvollsten börsennotierten Unternehmen der Welt hinter Microsoft und Apple wurde und 2024 einen Anteil von 90 % am Markt für KI-Chips erreichte. Obwohl NVIDIA vor wenigen Jahren noch hauptsächlich mit Grafikkarten für Gamer in Verbindung gebracht wurde, ist das Unternehmen heute die Grundlage der globalen digitalen Wirtschaft, die auf künstlicher Intelligenz basiert. Seine GPUs – insbesondere die H100-Serie – sind nicht nur ein strategischer Vorteil für Rechenzentren, sondern auch der Haupttreiber für die Entwicklung von Grundlagenmodellen, darunter die fortschrittlichsten allgemeinen Sprachmodelle wie ChatGPT.

CUDA – die KI-Engine, die die Spielregeln verändert

Das Herzstück der Transformation von NVIDIA zu einem weltweit führenden Unternehmen im Bereich der künstlichen Intelligenz ist CUDA (Compute Unified Device Architecture), eine proprietäre Programmierplattform, mit der die volle Leistung von GPUs für wissenschaftliche, industrielle und kommerzielle Anwendungen genutzt werden kann. CUDA ist nicht nur eine Technologieebene, sondern eine wichtige Infrastruktur für die Skalierbarkeit und Effizienz von KI-Modellen.

Nicht ohne Grund wird diese Plattform manchmal als „unsichtbares KI-Betriebssystem“ bezeichnet. Sie ist ein Schlüsselelement im Lebenszyklus KI-basierter Systeme: vom Training und der Validierung bis hin zum Einsatz von Modellen in realen Anwendungen. In der Praxis bestimmt CUDA, wie schnell und in welchem Umfang moderne KI-Systeme entwickelt werden können.

GPU vs. CPU – warum sind Grafikprozessoren für künstliche Intelligenz so wichtig?

Im Zusammenhang mit dem Training großer Sprachmodelle und der Verarbeitung riesiger Datenmengen reichen klassische Prozessoren (CPUs) nicht mehr aus. Die wichtigsten Merkmale von GPUs – insbesondere denen von NVIDIA – verschaffen ihnen einen Vorteil in KI-Umgebungen:

• Parallele Architektur – GPUs wie die NVIDIA H100 enthalten Tausende von Kernen, die die gleichzeitige Verarbeitung großer Datensätze ermöglichen – ideal für die in neuronalen Netzen verwendeten Matrixoperationen.
• Energieeffizienz – Grafikchips der nächsten Generation bieten eine bis zu 25-mal höhere Energieeffizienz als bisherige Lösungen, was zu niedrigeren Betriebskosten und einer höheren Skalierbarkeit führt.
• High-Bandwidth-Memory – Technologien wie HBM2 (High Bandwidth Memory) ermöglichen die blitzschnelle Verarbeitung von Terabytes an Daten – unerlässlich für Echtzeit- und kritische Anwendungen.

Das geschlossene CUDA-Ökosystem – Stärke und Schwäche zugleich

Als geschlossene Lösung bietet CUDA enorme Leistungssteigerungen – bis zu 1.000-mal schneller als noch vor zehn Jahren. Die Tatsache, dass diese Technologie jedoch von einem einzigen Unternehmen kontrolliert wird, gibt Anlass zur Sorge:

• Technologische Dominanz – Über 80 % der KI-Modelle – darunter alle wichtigen Foundation-Modelle – werden in der CUDA-Umgebung trainiert.
• Mangel an Alternativen – offene Lösungen wie AMD ROCm und Intel oneAPI haben einen Marktanteil von weniger als 10 %, was hauptsächlich auf eine schwächere Optimierung und die mangelnde vollständige Kompatibilität mit gängigen KI-Bibliotheken zurückzuführen ist.
• Netzwerkeffekt – je mehr Entwickler CUDA verwenden, desto schwieriger ist es, zu konkurrierenden Lösungen zu wechseln – dies schafft ein geschlossenes Ökosystem, das vom Markt nur schwer ausgeglichen werden kann.

KI-Infrastruktur und europäisches Recht: eine Lücke im KI-Gesetz?

Das KI-Gesetz (EU 2024/1689) ist das erste umfassende Gesetz zur Regulierung des Einsatzes künstlicher Intelligenz in Europa. Es konzentriert sich jedoch hauptsächlich auf die algorithmische Ebene – auf Trainingsdaten, Modelltransparenz und die Risiken ihrer Verwendung.

Die Rechenebene – die Infrastruktur, ohne die diese Systeme nicht existieren können – bleibt hingegen außerhalb seines direkten Geltungsbereichs.

CUDA wird nicht als eigenständiges KI-System klassifiziert, aber sein Einfluss auf die Konformität, Überprüfbarkeit und Sicherheit von KI-Systemen ist unbestreitbar. Ohne die Möglichkeit, den Betrieb der Infrastruktur zu überprüfen – sowohl in Bezug auf die Hardware (Black-Box-GPUs) als auch auf geschlossene Software – ist es schwierig, von einer vollständigen Umsetzung der Grundsätze der Transparenz und Rechenschaftspflicht zu sprechen.

Rechtliche Folgen – Monopol, Abhängigkeit, mangelnde Überprüfbarkeit

Die mangelnde Regulierung im Bereich der Recheninfrastruktur wirft spezifische rechtliche und systemische Fragen auf:

• Eingeschränkte Überprüfbarkeit – Die Geschlossenheit von CUDA erschwert die Erfüllung der Anforderungen von Artikel 13 des KI-Gesetzes in Bezug auf Transparenz und Überprüfbarkeit.
• Monopolrisiko – ein Preisanstieg von über 300 % für GPUs zwischen 2020 und 2024 könnte auf einen Missbrauch einer marktbeherrschenden Stellung hindeuten (Artikel 102 AEUV).
• Mangelnde technologische Souveränität der EU – 98 % der europäischen KI-Rechenzentren verwenden NVIDIA-Technologie, was ernsthafte Fragen hinsichtlich der Unabhängigkeit der Infrastruktur und ihrer Widerstandsfähigkeit gegenüber externen Störungen aufwirft.

Ist Rechenschaftspflicht ohne Transparenz möglich?

Das KI-Gesetz führt eine Kettenhaftung ein – die Verantwortlichkeiten gelten nicht nur für Systementwickler, sondern auch für Nutzer und Vertreiber. Die Marktrealität zeigt jedoch, dass Endnutzer keine Möglichkeit haben, die von ihnen indirekt genutzte CUDA-Infrastruktur zu bewerten. Es gibt keine technischen Standards oder Anforderungen, die Aufschluss über die Funktionsweise geschlossener Plattformen geben.

Empfehlungen für Regulierungsbehörden und die KI-Branche

Obwohl CUDA nicht offiziell als KI-System klassifiziert ist, sollte es als Komponente anerkannt werden, die die Konformität, Überprüfbarkeit und Sicherheit beeinflusst. Empfehlungen:

• EC-Leitlinien und KI-Büro – Es müssen rechtliche Auslegungen entwickelt werden, die die Auswirkungen von Computing-Plattformen auf KI-Systeme berücksichtigen, wie dies bei Cloud Computing und der DSGVO der Fall ist.
• Förderung der Technologieneutralität – EU-Technologieunterstützungsprogramme (z. B. Digital Europe) sollten offene, interoperable Technologien bevorzugen.
• Überarbeitung des Geltungsbereichs des KI-Gesetzes – langfristig sollte eine Aktualisierung des KI-Gesetzes in Betracht gezogen werden, um auch die technologische Infrastruktur als Faktor für die Sicherheit und Konformität von KI-Systemen zu berücksichtigen.

CUDA – technologisches Wunderwerk oder rechtliches Risiko?

CUDA ist zweifellos eine Technologie, die beispiellose Fortschritte im Bereich der KI ermöglicht hat. Ihre geschlossene Struktur, ihre Marktbeherrschung und die fehlende regulatorische Aufsicht können jedoch dazu führen, dass die Verantwortung für KI-Systeme illusorisch wird. Für die EU, die sich zu Transparenz, Ethik und digitaler Souveränität verpflichtet hat, ist dies eine Herausforderung, die nicht länger ignoriert werden kann.

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ART. 13 KI-Gesetz

Transparenz und Informationsaustausch mit den Nutzern

1. Hochriskante KI-Systeme sind so zu konzipieren und zu entwickeln, dass ihre Leistung ausreichend transparent ist, sodass die Nutzer die Ergebnisse des Systems interpretieren und angemessen nutzen können. Es ist für eine angemessene Art und ein angemessenes Maß an Transparenz zu sorgen, damit der Anbieter und der Nutzer ihren jeweiligen Verpflichtungen gemäß Abschnitt 3 nachkommen können.
2. Hochriskante KI-Systeme müssen mit einer Bedienungsanleitung in einem geeigneten digitalen oder anderen Format versehen sein, die prägnante, vollständige, genaue und klare Informationen enthält, die für die Nutzer relevant, zugänglich und verständlich sind.
3. Die Bedienungsanleitung muss mindestens folgende Angaben enthalten:
4. (a) die Identität und Kontaktdaten des Lieferanten und gegebenenfalls seines Bevollmächtigten;
5. (b) die Merkmale, Fähigkeiten und Grenzen der Leistung des hochriskanten KI-Systems, einschließlich:

i) den Verwendungszweck;

ii) das Genauigkeitsniveau, einschließlich der Indikatoren, das Robustheitsniveau und das Cybersicherheitsniveau gemäß Artikel 15, anhand dessen das KI-System mit hohem Risiko geprüft und validiert wurde und das erwartet werden kann, sowie alle bekannten und vorhersehbaren Umstände, die diese erwarteten Genauigkeits-, Robustheits- und Cybersicherheitsniveaus beeinträchtigen können;

iii) alle bekannten oder vorhersehbaren Umstände im Zusammenhang mit der Verwendung des KI-System mit hohem Risiko gemäß seinem Verwendungszweck oder unter vernünftigerweise vorhersehbaren Missbrauchsbedingungen, die zu einem Risiko für die Gesundheit und Sicherheit oder die Grundrechte gemäß Artikel 9 Absatz 2 führen könnten;

iv) gegebenenfalls die technischen Fähigkeiten und Merkmale des KI-System mit hohem Risiko zur Bereitstellung von Informationen, die für die Erläuterung seiner Leistung relevant sind;

v) gegebenenfalls die Leistung des Systems in Bezug auf bestimmte Personen oder Personengruppen, für die es bestimmt ist; vi) gegebenenfalls Spezifikationen zu den Eingabedaten oder andere relevante Informationen zu den verwendeten Trainings-, Validierungs- und Testdatensätzen unter Berücksichtigung des Verwendungszwecks des KI-System mit hohem Risiko; vii) gegebenenfalls Informationen, die es den Nutzern ermöglichen, die Ergebnisse des KI-Systems mit hohem Risiko zu interpretieren und diese Ergebnisse angemessen zu verwenden;

1. c) Änderungen des KI-Systems mit hohem Risiko und seiner Leistung, die vom Lieferanten zum Zeitpunkt der ersten Konformitätsbewertung im Voraus geplant waren;
2. d) die in Artikel 14 genannten Maßnahmen zur menschlichen Überwachung, einschließlich technischer Maßnahmen, die eingeführt wurden, um die Interpretation der Ergebnisse von KI-Systemen mit hohem Risiko durch die Nutzer zu erleichtern;
3. e) die erforderlichen Rechen- und Hardware-Ressourcen, die erwartete Lebensdauer des KI-Systems mit hohem Risiko und alle erforderlichen Wartungs- und Instandhaltungsmaßnahmen, einschließlich ihrer Häufigkeit, um das ordnungsgemäße Funktionieren dieses KI-Systems, einschließlich Software-Updates, zu gewährleisten;
4. f) gegebenenfalls eine Beschreibung der in das KI-System mit hohem Risiko integrierten Mechanismen, die es den ihn nutzenden Stellen ermöglichen, Ereignisprotokolle gemäß Artikel 12 korrekt zu erfassen, zu speichern und zu interpretieren.

ART. 12 AEUV

Verbot des Missbrauchs einer marktbeherrschenden Stellung

Der Missbrauch einer marktbeherrschenden Stellung im Binnenmarkt oder in einem wesentlichen Teil desselben durch ein oder mehrere Unternehmen ist als mit dem Binnenmarkt unvereinbar verboten, soweit er den Handel zwischen Mitgliedstaaten beeinträchtigen kann.

Ein solcher Missbrauch kann insbesondere darin bestehen, dass

1. a) direkt oder indirekt unangemessene Einkaufs- oder Verkaufspreise oder sonstige unangemessene Geschäftsbedingungen auferlegt werden;
2. b) die Einschränkung der Erzeugung oder des Absatzes oder die Beeinträchtigung der technischen Entwicklung zum Nachteil der Verbraucher;
3. c) die Anwendung unterschiedlicher Bedingungen bei gleichwertigen Leistungen gegenüber Handelspartnern, wodurch diese im Wettbewerb benachteiligt werden;
4. d) die knüpfen des Vertragsabschlusses von Nebenabreden, die nach ihrer Natur oder nach den Handelsbräuchen nicht zum Vertragsgegenstand gehören.