MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Der Aufstieg generativer KI wird durch die fortschrittlichen GPUs von Nvidia angetrieben. Angesichts einer Nachfrage, die das Angebot weit übersteigt, ist der H100 besonders begehrt und extrem teuer geworden, was Nvidia erstmals zum Billionen-Dollar-Unternehmen machte.
Die steigende Nachfrage nach generativen KI-Diensten verdeutlicht, dass Chips das nächste große Schlachtfeld für die Vorherrschaft im Bereich der Künstlichen Intelligenz sein werden. Unternehmen wie Microsoft, Meta, OpenAI, Amazon und Google beginnen, an eigenen KI-Prozessoren zu arbeiten, um ihre Abhängigkeit von begrenzten Ressourcen wie den H100 GPUs von Nvidia zu verringern. Dies hat zu einem Technologiewettlauf zwischen Chip-Herstellern wie AMD, Intel und Nvidia geführt, die alle bestrebt sind, neuere, effizientere und leistungsfähigere KI-Chips auf den Markt zu bringen.
Huawei hat eine Fabrik umgestellt hat, um Künstlicher Intelligenz Vorrang vor seinem Bestseller-Handy zu geben, und sich auf die Produktion seines KI-Chips, des Ascend 910B, konzentriert, was die Produktion des Mate 60-Handys verzögert. Meta arbeitet Berichten zufolge an einem neuen KI-Chip namens „Artemis“, der die zahlreichen Nvidia H100-Chips ergänzen soll, die Meta erworben hat. Dieser Chip konzentriert sich auf den Inferenz-Teil der KI – die tatsächliche Entscheidungsfindung – und nicht auf das Training von KI-Modellen.
Google führte bereits 2017 eine zweite Generation seines TPU ein, die sowohl Inferenz als auch Training durchführen kann, ebenso wie Microsofts kürzlich angekündigter Maia 100. AMD behauptet, dass sein M1300X-Chip in Bezug auf die Inferenzleistung besser als die H100s abschneidet.
Die MI300 AI-Beschleuniger von AMD sind nun auf dem besten Weg, die schnellste Umsatzsteigerung in der Geschichte des Unternehmens zu verzeichnen. Dies deutet darauf hin, dass die Nachfrage nach Rechenleistung so hoch ist, dass eine Beschleunigung der Roadmap-Generationen zu beobachten ist.
Während Nvidia die meisten KI-Projekte von Microsoft, OpenAI, Amazon und Meta versorgt, versuchen diese Unternehmen auch, ihre Abhängigkeit von Nvidias Angebot zu verringern. Sie streben an, den Wechsel zwischen Nvidia-Chips und anderen (einschließlich ihrer eigenen) so einfach wie möglich zu gestalten.
Intel hat seine Core Ultra CPUs vorgestellt, die alle über dedizierte Silizium für KI verfügen und eine verbesserte Energieeffizienz und Leistung versprechen. AMD hat neue Chips für ein schnelleres KI-Training auf den Markt gebracht und möchte daran erinnern, dass Nvidia nicht das einzige Unternehmen ist, das KI-Chips verkauft.
Das Rennen um die Vorherrschaft im Bereich der KI-Chips ist in vollem Gange, und die Unternehmen, die in diesem Bereich führend sind, investieren stark in die Entwicklung neuer und innovativer Chips. Es ist noch zu früh, um zu sagen, wer sich am Ende durchsetzen wird, aber der Wettbewerb wird zweifellos zu weiteren Innovationen führen, die der gesamten Branche zugute kommen werden.
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