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- Nvidia führt Gespräche mit Technologiegiganten wie OpenAI und Google über die Entwicklung maßgeschneiderter KI-Chips.
- Laut Reuters könnte dies eine Bedrohung für Wettbewerber mit maßgeschneiderten Chips wie Broadcom darstellen.
- Dies geschieht zu einem Zeitpunkt, an dem Nvidia seine Position an der Spitze des Halbleiterproduktionsmarktes festigen will.
Während der KI-Sektor boomt, dominiert Nvidia zunehmend den Nischenmarkt für Chips für künstliche Intelligenz. Das ist ließ den Aktienkurs des Chipherstellers um mehr als 200 % steigen im letzten Jahr, da Unternehmen für ihre Spezialhalbleiter zahlen.
Jetzt unternimmt Nvidia, das am 9. Februar eine Marktkapitalisierung von fast 1,8 Billionen US-Dollar hatte, Schritte, um auf dem Markt für kundenspezifische KI-Chips Fuß zu fassen – und möchte dabei mit den mächtigsten Technologieunternehmen der Welt zusammenarbeiten, um genau das zu erreichen.
Laut zwei Quellen wurden Gespräche mit Führungskräften von Meta, Microsoft, Google und OpenAI geführt, um maßgeschneiderte Chips für Rechenzentren zu entwickeln Reuters. Die Diskussionen finden statt, während Nvidia plant, einen neuen Geschäftsbereich aufzubauen, der sich der Entwicklung solcher Chips – und KI-Prozessoren – für Cloud-Computing-Unternehmen widmet, sagten mehrere Quellen, die mit Nvidias Plänen vertraut sind, gegenüber Reuters.
Microsoft, Google und OpenAI antworteten nicht auf eine Bitte um einen Kommentar von Business Insider. Meta und Nvidia lehnten eine Stellungnahme ab.
Nvidia legt großen Wert auf die Entwicklung kundenspezifischer Chips, auch weil Unternehmen bereits nach Halbleitern suchen, die ihren spezifischen Anforderungen gerecht werden – und sich dafür an Konkurrenten wie Broadcom und Marvell Technology wenden.
Anstatt zu versuchen, an Nvidias teure, begehrte H100- und A100-Grafikprozessoren oder GPUs zu gelangen, können Technologieunternehmen mit Nvidia-Konkurrenten zusammenarbeiten, um Chips zu bauen, die ihren Energieverbrauch senken, Kosten senken und Zeit bei der Produktion sparen können.
„Wenn Sie wirklich versuchen, Dinge wie die Leistung oder die Kosten für Ihre Anwendung zu optimieren, können Sie es sich nicht leisten, einen H100 oder A100 da reinzulassen“, sagt Greg Reichow, General Partner bei der Risikokapitalgesellschaft Eclipse Ventures. sagte Reuters. „Sie möchten genau die richtige Mischung aus Rechenleistung und genau der Art von Rechenleistung haben, die Sie benötigen.“
Der Markt für kundenspezifische Chips sei im Jahr 2023 30 Milliarden US-Dollar wert, sagte ein Analyst gegenüber Reuters. Und es wird erwartet, dass es in diesem Jahr um weitere 10 Milliarden US-Dollar explodiert und sich im Jahr 2025 verdoppelt, sagte ein anderer gegenüber Reuters.
Jeder Schritt von Nvidia in den Markt für kundenspezifische Chips verheißt nichts Gutes für andere Hersteller.
„Da Broadcoms kundenspezifisches Siliziumgeschäft 10 Milliarden US-Dollar erreicht und Marvells rund 2 Milliarden US-Dollar, ist dies eine echte Bedrohung für sie“, sagte Dylan Patel, Gründer der Halbleiterforschungsgruppe SemiAnalysis, gegenüber Reuters. „Das ist ein wirklich großer Nachteil – es kommt mehr Konkurrenz ins Spiel.“
Nvidia versucht nicht nur, mit großen Technologieunternehmen zusammenzuarbeiten. Laut Reuters führte der Chipriese auch Gespräche mit Unternehmen aus der Telekommunikations-, Automobil- und Videospielbranche.
Der bisherige Erfolg von Nvidia ist teilweise auf ein begrenztes Angebot an Chips zurückzuführen, die die Unternehmen unbedingt kaufen wollten, damit sie ihre eigenen KI-Modelle bauen und trainieren konnten. Unternehmen wie Meta haben Nvidias GPUs auf Lager, um der Konkurrenz im KI-Bereich einen Schritt voraus zu sein.
Um das weltweite Angebot zu erhöhen, gab Sam Altman, CEO von OpenAI, diese Woche bekannt, dass er bis zu 7 Billionen US-Dollar aufbringen will, um den Mangel zu beheben. Das Gesicht hinter ChatGPT spricht mit potenziellen Investoren wie der Regierung der Vereinigten Arabischen Emirate, um dieses Ziel zu erreichen.
Auch Nvidia hat Pläne, das Missverhältnis zwischen Angebot und Nachfrage anzugehen. Im vergangenen Oktober kündigte das Unternehmen an, sogenannte KI-Fabriken zu bauen. CEO Jensen Huang sagte, dass diese in der Lage sein werden, leistungsstarke Trainingsbemühungen zu unterstützen, von denen er glaubt, dass sie die KI hinter hochmodernen Maschinen wie autonomen Autos intelligenter machen werden. Das Unternehmen greift auch auf seine eigene KI zurück, um seine eigenen KI-Chips schneller herzustellen.
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