Intel hat einen bedeutenden Kurswechsel signalisiert und will seine Präsenz auf dem Markt für Grafikprozessoren (GPUs) ausbauen.
Da dieser Markt seit Langem von Nvidia dominiert wird, ist Intels Schritt Teil einer umfassenderen Branchenbewegung, die Abhängigkeit von einem einzigen Lieferanten für KI-Chips zu verringern.
Die Ankündigung verdeutlicht den zunehmenden Wettbewerbsdruck im KI-Halbleitersektor, da steigende Kosten, Lieferengpässe und geopolitische Risiken langjährige Allianzen neu gestalten.
GPU-Ambitionen
Intel CEO Lip-Bu Tan kündigte während des Cisco AI Summit in San Francisco eine umfassende Stärkung des GPU-Geschäfts des Unternehmens an. Dafür hat der Konzern einen Leiter für GPU-Design eingestellt.
Das Unternehmen dominierte traditionell den globalen Markt für zentrale Serverprozessoren (CPUs), hatte jedoch Schwierigkeiten, sich bei Hochleistungs-GPUs zu etablieren, wo Nvidia rund 80 % des Marktes kontrolliert. Tan erklärte, Intel wolle ab der zweiten Jahreshälfte dieses Jahres Nvidias Vormachtstellung bei Server-GPUs herausfordern und dabei Fortschritte im Foundry-Geschäft nutzen, darunter einen geplanten Fertigungsprozess mit einer Strukturbreite von 1,4 Nanometern.
Branchenanalysten zufolge spiegelt Intels erneuter Vorstoß sowohl technologischen Aufholbedarf als auch strategische Notwendigkeit wider. Da sich KI-Workloads rasch in Richtung GPU- und beschleunigerbasierter Verarbeitung verlagern, reicht eine alleinige Abhängigkeit von CPUs für Rechenzentrumsbetreiber nicht mehr aus. Intels Markteintritt könnte Kunden eine im Inland gefertigte Alternative bieten – zu einem Zeitpunkt, an dem die Widerstandsfähigkeit der Lieferketten für US-Politiker zu einem zentralen Anliegen geworden ist.
Risse in Nvidias Dominanz
Nvidias rasanter Aufstieg wurde durch die explosive Nachfrage nach Chips für das Training und die Inferenz von KI-Modellen angetrieben. Mit dem Anstieg der Nachfrage kletterten jedoch die Preise für High-End-GPUs, und die Sicherung von Lieferungen wurde zunehmend schwieriger. Diese Bedingungen haben große Technologieunternehmen dazu veranlasst, nach Alternativen zu suchen, anstatt sich ausschließlich auf Nvidias Hardware zu verlassen.
Der Abschied von Nvidia ist bei großen Cloud- und Plattformunternehmen besonders deutlich zu erkennen. Google stellte im November vergangenen Jahres seinen KI-Chip der siebten Generation, TPU Ironwood, vor und plant, in der zweiten Jahreshälfte dieses Jahres die achte Generation einzuführen. Google will die Leistung seines KI-Modells Gemini mithilfe seiner proprietären Tensor Processing Units weiter steigern.
Microsoft kündigte im vergangenen Monat seinen KI-Inferenzchip Maia 200 an. Der Chip wird im 3-Nanometer-Prozess von TSMC gefertigt und ist darauf ausgelegt, Hochleistungs-Inferenz-Workloads zu optimieren. Amazon Web Services brachte im Dezember seinen energieeffizienten, maßgeschneiderten KI-Chip Trainium3 auf den Markt, während Meta plant, seinen KI-Chip der dritten Generation, MTIA-v3, in der ersten Jahreshälfte dieses Jahres herauszubringen.
Intels GPU-Expansion, die mit dem Vorstoß der Trump-Regierung zur Stärkung der heimischen Halbleiterproduktion übereinstimmt, könnte diesen Trend unter mittelgroßen US-Technologieunternehmen, die nach Alternativen zu Nvidia suchen, weiter beschleunigen.
Geopolitik und das China-Risiko
Geopolitische Spannungen erschweren Nvidias Aussichten ebenfalls, insbesondere in China. Obwohl die US-Regierung vor zwei Monaten die Ausfuhr von Nvidias H200-KI-Beschleunigern nach China genehmigt hat, verzögern sich die Lieferungen weiterhin. Die Financial Times berichtete, dass sich Nvidias Verkäufe von KI-Chips nach China aufgrund von Überprüfungen der nationalen Sicherheit durch die USA verzögern, und wies darauf hin, dass chinesische Kunden Bestellungen aufschieben, bis die Lage klarer ist.
Im vergangenen Jahr schätzte Jensen Huang, CEO von Nvidia, dass der jährliche Umsatz mit KI-Chips in China in den kommenden ein bis zwei Jahren 50 Milliarden US-Dollar erreichen könnte.
Fragen zur OpenAI-Allianz
Der Markt beobachtet auch Anzeichen für Spannungen in Nvidias Beziehung zu OpenAI, die einst als zentrale Allianz im KI-Ökosystem galt. Medienberichte, unter anderem im Wall Street Journal, legen nahe, dass Nvidia seine Investitionen in OpenAI zurückfahren könnte, während OpenAI Berichten zufolge Unzufriedenheit mit der GPU-Leistung geäußert hat. Obwohl die Führungskräfte beider Unternehmen einen Bruch dementiert haben, bleiben Zweifel bestehen.
Bloomberg berichtete, Nvidia plane, 20 Milliarden US-Dollar in die bevorstehende Finanzierungsrunde von OpenAI zu investieren – deutlich weniger als die im vergangenen September genannte Summe von 100 Milliarden US-Dollar.
Branchenkreise zufolge könnte eine Entfremdung unvermeidlich sein. OpenAI arbeitet mit Broadcom an der Entwicklung eigener KI-Chips und plant, in der zweiten Jahreshälfte dieses Jahres neben einem gewaltigen 10-Gigawatt-Rechenzentrumsprojekt seinen ersten maßgeschneiderten Chip einzuführen. „
Da Intel in den GPU-Wettbewerb eintritt und wichtige Kunden eigene Wege einschlagen, scheint dem KI-Chipmarkt eine wettbewerbsintensivere und stärker fragmentierte Zukunft bevorzustehen.“
Positron hat 230 Millionen US-Dollar in einer überzeichneten Series-B-Finanzierungsrunde eingeworben – eine der größten jüngsten Finanzierungen im Bereich der KI-Inferenzhardware.