Nvidias neue Blackwell KI-Chips durch Designproblem verzögert

MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – NVIDIA hat die Produktion seiner neuen Blackwell B200 KI-Chips um mindestens drei Monate verschoben. Der Grund ist ein Designfehler, der erst spät im Produktionsprozess entdeckt wurde.

NVIDIAs Umsatz ist im Vergleich zum Vorjahr um 262 % gestiegen, mit einer Marktkapitalisierung von 3 Billionen US-Dollar zu Beginn dieses Jahres, was den enormen Bedarf an seinen KI-Chips verdeutlicht. Der Chiphersteller und KI-Gigant könnte nun auf ein ernstes Hindernis stoßen.

Laut einem Bericht von The Information wird die Produktion der neuen Blackwell-KI-Chips aufgrund von Designfehlern um mindestens drei Monate verzögert. Diese Fehler wurden „ungewöhnlich spät im Produktionsprozess“ entdeckt.

Kunden, die die neue Blackwell-Flaggschiffserie von Chips bestellt haben, erwarteten ihre Lieferungen noch in diesem Jahr, müssen jedoch möglicherweise bis 2025 warten. Diese Verzögerung könnte zu erheblichen UNannehmlichkeiten für Kunden wie Google, Microsoft und Meta führen, die bereits Bestellungen im Wert von mehreren zehn Milliarden Dollar für NVIDIA-Chips aufgegeben haben.

Mehrere NVIDIA-Kunden planen die Einführung neuer KI-Produkte und den Aufbau von Rechenzentren bis Anfang nächsten Jahres, was durch diese Verzögerung erheblich beeinträchtigt werden könnte.

Berichten zufolge hat Google mehr als 400.000 GB200-Chips bestellt. Meta hat eine ähnliche Bestellung aufgegeben, während Microsoft mindestens 55.000 Chips für OpenAI bis zum ersten Quartal des nächsten Jahres benötigt.

Die Blackwell-KI-Chips sind die Nachfolger der äußerst beliebten NVIDIA H100-Chips, die weltweit die meisten GenAI-Anwendungen antreiben. NVIDIA stellte die Blackwell-GPUs im März vor und behauptete, sie würden im Vergleich zu den H100-Chips eine bis zu 30-fache Leistungssteigerung bei gleichzeitiger Reduzierung des Energieverbrauchs um bis zu 25 % bei bestimmten Arbeitslasten bieten.

Der Designfehler wurde Berichten zufolge vom NVIDIA-Chip-Hersteller Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) identifiziert. Derzeit werden neue Testläufe mit den KI-Chips durchgeführt.

Laut The Information betrifft der Designfehler den Prozessor-Chip, der die Blackwell-GPUs auf einem einzigen NVIDIA GB200 Superchip verbindet. NVIDIA arbeitet nun an einer Neugestaltung dieses Chips und wird voraussichtlich einige Monate benötigen, bevor es zu Produktionstests mit TSMC übergehen kann.

Es gibt Berichte, dass NVIDIA erwägt, eine Version der Blackwell-Serie mit einem einzelnen GPU zu produzieren, um seine Verpflichtungen gegenüber einigen Kunden zu erfüllen. Allerdings wäre das Risiko von Leistungseinbußen bei einem solchen Design erheblich.

NVIDIA könnte es vorziehen, die Auslieferung zu verzögern, anstatt das Risiko einzugehen, fehlerhafte oder unterperformende Produkte zu verschicken – ein Problem, das Intel mit seinen 13. und 14. Core-Prozessoren erlebt hat. Die Instabilitätsprobleme der Intel-Prozessoren haben seit Dezember 2023 für Spieler erhebliche Probleme verursacht und wurden zu einem großen Ärgernis für das Technologieunternehmen.

Während sich NVIDIA eine Verzögerung leisten könnte, wären Leistungsausfälle seiner heiß erwarteten Blackwell-Chips katastrophal. Dies wäre nicht nur ein Desaster für den Ruf des Unternehmens, sondern auch extrem kostspielig.

Ein einzelner GB200 Blackwell-Superchip kann bis zu 70.000 US-Dollar kosten, während ein kompletter Server-Rack mehr als 3 Millionen US-Dollar kosten kann. Angesichts des Volumens an Chips und Servern, die NVIDIA zu produzieren plant, könnten Probleme mit den Blackwell-Chips schwerwiegende finanzielle Folgen für das Unternehmen haben.

Die Verzögerung bei den KI-Chips kommt zu einem Zeitpunkt, an dem NVIDIA mit einem weiteren Rückschlag konfrontiert ist. Der Chip-Hersteller wird vom US-Justizministerium wegen seiner KI-Praktiken untersucht. Die Untersuchung befasst sich mit Vorwürfen, dass NVIDIA Cloud-Computing-Unternehmen unrechtmäßig dazu gedrängt habe, seine KI-Chips zu kaufen, und untersucht auch mögliche Kartellrechtsverletzungen im Zusammenhang mit der Übernahme des KI-Startups Run:ai durch NVIDIA.

Mehrere NVIDIAs Kunden investieren in die Hardwareforschung, um ihre eigenen KI-Produkte intern zu entwickeln. Daher muss NVIDIA die Auswirkungen der Verzögerung der KI-Chips minimieren, um seine führende Position auf dem Markt zu behaupten. Es steht viel auf dem Spiel für NVIDIA, und das Unternehmen muss diese Herausforderungen sorgfältig meistern, um seine Dominanz in der KI-Hardwarebranche zu sichern.