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Die nächste Runde des Wettbewerbs „Zukunft der KI“ ist eingeläutet

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Aktualisiert

Während die ersten Versuche mit personalisierten KI-Assistenten wie Rabbit R1 und Humane AI Pin nicht gerade auf Begeisterung stoßen, findet der grundlegende Kampf um die Zukunft der KI anderswo statt. Was wirklich zählt, sind extrem leistungsfähige Maschinen, die große KI-Modelle lernen und KI-Dienste über das Internet anbieten können.

Die künftige Wirtschaft der KI
Illustratives Foto, Quelle: Midjourney
  1. Rechenzentren mit KI-optimierten Chips
  2. Entwicklung eigener Chips zur KI-Beschleunigung
  3. Meta und sein eigener KI-Chip Artemis
  4. Metas Pläne für den Umstieg auf eigene Chips
  5. Huawei und seine eigenen KI-Chips im Jahr 2026
  6. Silizium-Schild und geopolitische Spannungen

Rechenzentren mit KI-optimierten Chips

Es handelt sich um riesige Rechenzentren mit Chips, die sowohl für das Training von KI-Modellen als auch für deren Betrieb (Inference) optimiert sind. In diesem Bereich dominiert derzeit Nvidia mit ihren H100-Chips und dem aufkommenden H200. Der extreme Preis dieser Chips, ihre relative Knappheit sowie der ständig wachsende Bedarf an Rechenleistung führen dazu, dass praktisch alle großen Hersteller – einschließlich Intel und AMD – eigene Hardware entwickeln.

Datenzentren
Illustratives Foto, Quelle: Midjourney

Entwicklung eigener Chips zur KI-Beschleunigung

In der Vergangenheit habe ich bereits über die Entwicklung des Google Axion-Chips berichtet, der für Google-Serverfarmen entwickelt wurde. Dieser Chip soll 30 % effizienter arbeiten als aktuelle ARM-basierte Prozessoren und bis zu 50 % effizienter sein als x86-Chips. Ziel ist es, die Anschaffungs- und Betriebskosten zu senken und eine eigene, von Nvidia unabhängige Quelle für Chips zu schaffen. Die Entwicklung und Herstellung kundenspezifischer Chips ist eine kostspielige Angelegenheit, was zeigt, wie wichtig dies für Unternehmen in Zukunft sein wird.

Die Zukunft der KI
Illustratives Foto, Quelle: Midjourney

Meta und sein eigener KI-Chip Artemis

Meta hat die Entwicklung eines Chips mit dem Codenamen Artemis angekündigt, der KI-Funktionen für Facebook, Instagram und WhatsApp bereitstellen soll. Der vollständige Name lautet Meta Training and Inference Accelerator (MTIA), ein Chip zur Beschleunigung von Lern- und Inferenzprozessen, der "die perfekte Balance zwischen Leistung und Stromverbrauch in Rechenzentren" bieten soll. Artemis wurde entwickelt, um den aggressiven Einsatz von KI-Produkten auf Meta-Plattformen zu unterstützen und gleichzeitig die Abhängigkeit von Nvidia-Grafikprozessoren zu verringern, was ein Schlüssel zur Optimierung der Betriebskosten ist.

Mark Zuckerberg
Illustratives Foto, Quelle: Midjourney

Metas Pläne für den Umstieg auf eigene Chips

Metas Ziel ist es zweifelsohne, die Kosten zu senken, insbesondere beim Stromverbrauch und bei der Anschaffung teurer Grafikprozessoren. Mark Zuckerberg hat kürzlich angekündigt, 350.000 Nvidia H100-Chips zu erwerben, um den aktuellen Bedarf an KI-Beschleunigern zu decken. Mit weiteren Übernahmen dürfte Meta bis Ende des Jahres eine Rechenkapazität erreichen, die bis zu 600.000 dieser Chips entspricht. Auch wenn Meta plant, schrittweise auf die eigenen MTIA-Chips umzusteigen, kann die vollständige Implementierung dieser proprietären Lösungen noch ein bis zwei Jahre dauern. Während dieser Übergangsphase wird das Unternehmen weiterhin die Lösungen von Nvidia nutzen, um seine wachsenden KI-Anforderungen zu erfüllen.

KI-Regulierung vs. Innovation
Illustratives Foto, Quelle: Midjourney

Huawei und seine eigenen KI-Chips im Jahr 2026

Auch Huawei bereitet seine Chips vor, die im Jahr 2026 erscheinen sollen. Dieses Unternehmen gehört zu den von den Vereinigten Staaten mit einem Embargo belegten Unternehmen, aber China ist sich sehr wohl bewusst, dass es in der Frage der KI-Entwicklung nicht zurückbleiben darf. Im Mittelpunkt des Streits steht die Situation um Taiwan, wo die USA zwar behaupten, die "Ein-China-Politik" zu unterstützen, aber auch die Unabhängigkeit Taiwans befürworten, das dank der TSMC (Taiwan Semiconductor Manufacturing Company Limited) ein äußerst wichtiger Akteur im Technologiebereich ist.

Silizium-Schild und geopolitische Spannungen

Die Tatsache, dass sich der Westen den Verlust der Produktionskapazitäten von TSMC nicht leisten kann und daher gezwungen ist, Taiwan vor einem gewaltsamen Anschluss an China zu schützen, wird mitunter als „Silizium-Schild“ bezeichnet. Angesichts der sich zuspitzenden internationalen Lage versucht die US-Regierung, China von ihren Technologien abzuschneiden – das bedeutet, dass sie nicht nur eigene Chipdesigns, sondern auch die dazugehörigen Fertigungstechnologien unter Embargo stellt. Es ist daher nur logisch, dass China nach eigenen Lösungen sucht, um diese Sanktionen zu umgehen.

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AQARA Hub M3
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Voice Assistant - Manufacturer app, OS supported: Android and iOS controls your smart home and plays music, 2 ambient sound microphones, Headphone output and Microphone mute button, language used: English, Czech and Slovak.
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Apple HomePod mini white - EU
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Work Station , NVIDIA GB10, NVIDIA GB10 128GB, RAM 128GB LPDDR5x, SSD 4000GB, Without Optical Drive, Wi-Fi, HDMI and USB-C, Case Type: SFF, NVIDIA DGX OS 7
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Work Station , Intel Core Ultra 7 265K 5,5 GHz, Intel ARC Pro B50 16GB, RAM 48GB DDR5, SSD 2000GB, Without Optical Drive, Wi-Fi, miniDisplayPort 2,1, 3× USB 3.1, Case Type: Midi Tower, Windows 11 Pro
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ASUS Ascent GX10-GG0026BN
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ASUS Ascent GX10-GG0027BN
Work Station , NVIDIA GB10, NVIDIA GB10 128GB, RAM 128GB LPDDR5x, SSD 4000GB, Without Optical Drive, Wi-Fi, USB-C and HDMI 2,1, Case Type: SFF, NVIDIA DGX OS 7
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Order Code: NRn15004
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HP ZGX Nano G1n AI
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MSI EdgeXpert MS-C931
Work Station , NVIDIA GB10 2,418 GHz, NVIDIA GB10 128GB, RAM 128GB LPDDR5x, SSD 4000GB, Without Optical Drive, Wi-Fi, HDMI, Case Type: SFF, NVIDIA DGX OS 7
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