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Seit OpenAI im Jahr 2022 seinen Chatbot mit generativer KI, ChatGPT, auf den Markt brachte, haben wir bereits so einige Wunder der künstlichen Intelligenz erlebt.
Damit die Grenzen der KI immer weiter ausgedehnt werden können, sind jedoch nicht nur riesige Datenmengen erforderlich, sondern auch fortschrittliche Chips, die die Rechenanforderungen erfüllen können.
Vom Training riesiger neuronaler Netze bis hin zum Betrieb komplexer Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Spracherkennung, maschineller Übersetzung und autonomer Systeme – KI-Chips sind der Kern des KI-Gehirns.
Im Zuge der explosionsartigen Entwicklung dieses Bereichs haben viele Unternehmen, die für die Herstellung traditioneller Zentraleinheiten (engl. Central Processing Units, CPUs) bekannt sind, ihren Schwerpunkt auf spezialisierte Prozessoren für KI-Workloads verlagert – und so entstehen immer neue Anbieter.
Angesichts des Ansturms auf diese Spezialprozessoren hat der Markt laut MarketDigits im Jahr 2022 einen Umsatz von 15,9 $ Milliarden erzielt und wird bis 2030 voraussichtlich 207 $ Milliarden erreichen.
Da viele Konzerne um die Vorherrschaft wetteifern, ist es für Firmen und Privatpersonen gleichermaßen wichtig zu verstehen, wer diese Akteure sind und welche Rolle sie bei der Gestaltung der Zukunft von KI spielen.
Wichtigste Erkenntnisse
- Der Markt für KI-Chips wächst weiter, angetrieben von Unternehmen wie SambaNova, Cerebras Systems, Qualcomm, IBM, Intel, AMD und Nvidia.
- Der Umsatz wird bis 2030 voraussichtlich 207 $ Milliarden erreichen, wobei diese Firmen um die Entwicklung von Chips für fortschrittliche KI-Aufgaben kämpfen.
- Nvidia dominiert mit einem Marktanteil von 95 %, während Neueinsteiger wie SambaNova ein schnelles Wachstum verzeichnen.
- Mit zunehmendem Wettbewerb ist in der gesamten Branche mit ständigen Innovationen zu rechnen.
Die größten Hersteller von KI-Chips 2024
In der folgenden Übersicht werden die führenden KI-Chiphersteller im Jahr 2024 vorgestellt, einschließlich ihrer neuesten KI-Flaggschiffe, Marktposition und mehr.
7. SambaNova
SambaNova Systems ist ein 2017 gegründetes KI-Startup mit Sitz in Palo Alto.
Das Unternehmen hat sich auf die Entwicklung von Hardware-Software-Systemen spezialisiert, die generative KI-Workloads in Rechenzentren und in der Cloud ermöglichen.
Im Jahr 2023 kündigte die Firma die Veröffentlichung ihres neuesten KI-Chips SN40L an, ein Beweis für ihre Reife für den KI-Chip-Markt.
Im vergangenen Februar stellte SambaNova Samba-1 vor – ein generatives KI-Modell mit einer Billion Parametern, das mehr als 50 generative Open-Source-KI-Modelle umfasst.
Der Erfolg des Unternehmens bei der Sicherung von über 1,1 $ Milliarden an Finanzmitteln zeigt das Vertrauen der Branche in seine Vision und Fähigkeiten. 2024 verfügt SambaNova Systems über eine Marktkapitalisierung von rund 5,1 $ Milliarden.
6. Cerebras Systems
Cerebras Systems steht seit seiner Gründung im Jahr 2015 an der Spitze der KI-Chiptechnologie. Im April 2021 stellte das Unternehmen ein KI-Chipmodell vor, den Cerebras WSE-2.
Der WSE-2 mit 850.000 Kernen und 2,6 Billionen Transistoren war ein großer Sprung nach vorn gegenüber seinem Vorgänger, dem WSE-1, der 1,2 Billionen Transistoren und 400.000 Rechenkerne hatte.
Im vergangenen März kündigte das Unternehmen die Veröffentlichung des neuesten KI-Chips, WSE-3, seiner dritten Generation von Wafer Scale KI-Megachips, an.
Nach Angaben des Herstellers verfügt der WSE-3 über 4 Billionen Transistoren und kann generative KI-Aufgaben mit mehreren Billionen Parametern bewältigen.
Kürzlich ging die Firma Partnerschaften mit Qualcomm zur Entwicklung fortgeschrittener KI-Modelle sowie mit zahlreichen Pharmakonzernen ein, darunter AstraZeneca und GlaxoSmithKline.
Cerebras Systems ist nach wie vor ein privates Unternehmen und erwägt einen Börsengang in der 2. Hälfte 2024.
Bei der Finanzierungsrunde 2021 wurde es mit über 4 $ Milliarden bewertet.
5. Qualcomm
Qualcomm ist ein wichtiger Akteur in der Halbleiterindustrie, bekannt für die Entwicklung der CDMA-Technologie (Code Division Multiple Access), die als Grundlage für alle 3G-Netze weltweit diente.
Die Snapdragon-Chipsätze von Qualcomm sind in vielen Mobilfunkgeräten rund um den Globus zu finden.
Der Snapdragon 8s Gen 3, der im Oktober 2023 vorgestellt wurde, ist der neueste KI-Flaggschiff-Chip von Qualcomm.
Nach Angaben des Unternehmens soll der Chip innovative KI-Funktionen und Features für Android-Flaggschiff-Smartphones bieten.
Auf dem diesjährigen MWC2024 in Barcelona gab der Konzern auf X bekannt, dass er im Oktober 2024 einen fortschrittlicheren KI-Chip, den Snapdragon 8s Gen 4, einführen wird.
In der Ankündigung hieß es, dass der Chip mehr KI-Fähigkeiten für Android-Geräte bringen werde.
Der in San Diego ansässige Chiphersteller hat derzeit eine Marktkapitalisierung von rund 191,16 $ Milliarden (Stand: April 2024), wobei der Aktienkurs bei 173,29 $ je Titel liegt.
4. IBM
Die International Business Machines Corporation (IBM) ist weithin bekannt für ihre Beiträge zur Technologie, wie z. B. den Geldautomaten, die Magnetstreifenkarte, die Programmiersprache SQL, den UPC-Strichcode usw.
Das Unternehmen machte 2023 auf sich aufmerksam, als es North Pole vorstellte, seinen neuen KI-Flaggschiff-Chip auf Basis der 12-nm-Verarbeitungstechnologie.
Laut IBM ist der Chip 25-mal energieeffizienter und bietet eine deutlich geringere Latenzzeit als ein 12-nm-GPU.
Im 4. Quartal 2023 wies IBM eine Gesamtverschuldung von 59,93 $ Milliarden aus, gegenüber 54,01 $ Milliarden im Vorjahr. Nach den jüngsten Daten beträgt die Marktkapitalisierung von IBM etwa 167,10 $ Milliarden.
Der Aktienkurs liegt bei rund 182,27 $ je Wertpapier. Der Umsatz des Konzerns soll mit einer Rate von 4,17 % von 61,86 $ Milliarden im Jahr 2023 auf 64,44 $ Milliarden im Jahr 2024 und dann auf 67,38 $ Milliarden im Jahr 2025 steigen.
3. Intel
Die Erwähnung von Intel kommt einem angesichts der langen Tradition des Unternehmens in der Computerbranche sehr bekannt vor.
Gegründet im Juli 1968 in Kalifornien, ist Intel einer der weltweit größten Hersteller von Halbleiterchips, die in einer Vielzahl von elektronischen Geräten zum Einsatz kommen.
Da sich die KI-Ära immer noch in einem Boom-Zyklus befindet, unternimmt Intel gezielte Anstrengungen, um auf dem schnell wachsenden KI-Chip-Markt wieder Fuß zu fassen.
Nach Problemen mit seinem vorherigen Ponte Vecchio Chip kündigte Intel kürzlich seinen neuen KI-Chip Gaudi 3 an, der nach eigenen Angaben eine bis zu 1,7-fache Trainingsleistung, 50 % bessere Inferenzen und 40 % mehr Effizienz als die marktführenden H100-Prozessoren von Nvidia bieten wird.
Dieser Chip wird voraussichtlich im 2. Quartal 2024 für OEMs verfügbar sein.
Während sich die langfristigen Schulden von Intel im Jahr 2023 auf 49,3 $ Milliarden belaufen, was einen deutlichen Anstieg gegenüber 42,1 $ Milliarden 2022 darstellt, werden die Einnahmen des Unternehmens voraussichtlich von 54,23 $ Milliarden im Jahr 2023 auf 58,56 $ Milliarden 2024 steigen.
Zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Artikels liegt die Marktkapitalisierung des Konzerns bei 150,9 $ Milliarden. Die Aktie notiert bei 36 $.
Im Februar 2024 schloss Intel mit Microsoft eine Partnerschaft für ein kundenspezifisches Chipgeschäft im Wert von etwa 15 $ Milliarden.
Dies führte zu Intels Zusammenarbeit mit UMC zur Entwicklung einer 12-Nanometer-Prozessplattform.
2. AMD
Auch Advanced Micro Devices (AMD) hat in dem Bereich der KI-Chips große Fortschritte gemacht.
Im vergangenen Dezember zeigte der Konzern, dass er auf dem KI-Halbleitermarkt eine ernstzunehmende Größe ist.
Er stellte den Grafikprozessor MI300X und die APU MI300A vor, die nach eigenen Angaben einen 1,6-fachen Vorsprung vor den konkurrierenden GPUs von Nvidia hatten.
Zur weiteren Stärkung seiner Position hat sich AMD mit Unternehmen für maschinelles Lernen wie Hugging Face zusammengetan, um Datenwissenschaftlern die Möglichkeit zu geben, ihre Hardware effizienter zu nutzen.
Obwohl der Wettbewerb zwischen AMD und NVIDIA intensiv ist, liegt AMDs aktuelle Marktkapitalisierung von etwa 263,88 $ Milliarden und sein Aktienkurs von 163,28 $ pro Titel weit unter dem von Nvidia.
Die für 2023 gemeldeten Gesamtschulden von AMD belaufen sich auf 3 $ Milliarden. Allerdings wird für den Chipproduzenten eine Umsatzwachstumsrate von 25,99 % prognostiziert, d. h. von 22,68 $ Milliarden im Jahr 2023 auf 26,06 $ Milliarden 2024.
1. Nvidia
Nvidia wurde im April 1993 gegründet und ist weithin bekannt für die Entwicklung und Bereitstellung von Grafikprozessoren (GPUs) für Spiele sowie für andere Märkte wie Data Science, maschinelles Lernen und KI-gestützte Anwendungen.
Neben Tesla, das die KI-Chips des Unternehmens in autonomen Fahrzeugen einsetzt, werden Nvidia-Grafikprozessoren auch häufig in Rechenzentren zur Beschleunigung von KI-Workloads verwendet, unter anderem von Google, Amazon und Microsoft.
Laut The Economist dominieren Nvidia-Prozessoren derzeit den KI-Chipmarkt mit einem geschätzten Anteil von 95 %. Die Marktkapitalisierung des Unternehmens beträgt etwa 2,22 $ Billionen, der Aktienkurs liegt im April 2024 bei 881 $.
Die Gesamtverschuldung des Konzerns belief sich im letzten Quartal auf 11,05 $ Milliarden, nachdem sie im Januar 2023 mit 12,03 $ Milliarden ihren Höchststand erreicht hatte.
Das Unternehmen gab kürzlich bekannt, dass es im nächsten Geschäftsjahr einen Umsatz von 110,57 $ Milliarden erzielen wird.
Es hat zudem einen neuen KI-Chip auf den Markt gebracht – Blackwell B200.
Es wird erwartet, dass dieser von vielen Tech-Riesen wie Google, Meta, Amazon Web Services, Dell Technologies, Microsoft, OpenAI, Oracle und Tesla schon bald übernommen werden wird.
Fazit
Der Markt für KI-Chips expandiert, wobei die Großunternehmen den Weg vorgeben.
Angesichts des sich verschärfenden Wettbewerbs ist mit weiteren Innovationen und Verbesserungen im KI-Sektor zu rechnen, aber auch mit neuen Startups, die den Durchbruch wagen.
Dank dieser Weiterentwicklung können verschiedene Branchen umgestaltet und die Möglichkeiten von KI-Applikationen verbessert werden.
Die Innovationen bei der Herstellung von KI-Chips sind für eine breite Palette von Anwendungen, Rechenzentren, Antriebssystemen (Automobilbau) und die Gestaltung der Zukunft der Datenverarbeitung unerlässlich.
