OpenAIs Jalapeño-Chip setzt Nvidia unter Druck
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OpenAI bringt seinen ersten eigenen AI-Chip Jalapeño noch in diesem Jahr in die eigene Computing-Infrastruktur, berichtet CNBC. Der speziell für Inferenz-Workloads entwickelte Chip soll Nvidias Blackwell-Systeme laut OpenAI bei der Leistung pro Watt in nahezu allen getesteten Szenarien übertreffen. Analyst:innen sehen darin eine konkrete Bedrohung für Nvidias Quasi-Monopol im schnell wachsenden Inferenz-Markt. Der Konzern hinter ChatGPT entwickelt den Chip gemeinsam mit Broadcom und arbeitet bereits an den Generationen zwei und drei.
Nvidia unter Druck im Inferenz-Markt
Adrien Sanchez, Technologie-Analyst bei Yole Group, erklärt: „Ein von einem Hyperscaler entwickelter Chip kann jetzt Nvidias Blackwell-Klasse-GPUs bei der Inferenz-Effizienz erreichen oder übertreffen.“ Obwohl Nvidia nach wie vor die überwiegende Mehrheit des AI-Compute kontrolliert, stellt OpenAIs neuer Chip eine Bedrohung für Nvidias Inferenz-Margen dar. Alexander Harrowell, Senior Principal Analyst bei Omdia, bezeichnet Jalapeño als „eine beeindruckende Leistung, vor allem in Bezug auf die Effizienz“. In großem Maßstab eingesetzt würde der Chip Strom, Kühlung und Stromverteilungs-Infrastruktur einsparen.
Die Research-Firma SemiAnalysis testete Jalapeño in OpenAIs Labs und bestätigte die Überlegenheit gegenüber Blackwell, räumte aber ein, dass der Vergleich „etwas unvollständig und unfair“ sei. Der Grund: Jalapeño nutzt den neueren HBM4-Speicher, während Nvidias Rubin-Plattform die bessere Vergleichsbasis darstellt, da sie ebenfalls HBM4 verwendet. Vera-Rubin-Systeme werden bereits an Kund:innen ausgeliefert, während OpenAI noch einige Zeit bis über Engineering-Samples hinauskommt.
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Tech-Riesen setzen auf eigene AI-Chips
OpenAI reiht sich in eine wachsende Liste von Tech-Giganten ein, die eigene AI-Chips entwickeln. Im April kündigten Google neue Tensor Processing Units (TPUs) an, Meta vereinbarte den Einsatz von 1 Gigawatt an Custom-AI-Chips mit Broadcom-Technologie als Teil eines Multi-Gigawatt-Deals, und Anthropic verpflichtete sich zu über 100 Milliarden Dollar für AWS-Technologie über die nächsten zehn Jahre, inklusive Amazons Custom-AI-Chips Trainium. Startups wie Cerebras, SambaNova, D-Matrix, Etched und Fractile entwickeln ebenfalls Chips für AI-Anwendungen.
Omdia prognostiziert, dass kundenspezifische ASIC-Chips wie Jalapeño GPUs bis 2028 im Volumen übertreffen werden, auch wenn der Umsatz länger braucht, da GPUs deutlich teurer sind. „Dies ist die größte Wettbewerbsbedrohung für Nvidia, da etwa die Hälfte der Kapitalausgaben für AI-Infrastruktur von Hyperscale-Cloud-Providern stammt, die entweder ein Custom-Chip-Programm haben oder vernünftigerweise eines haben könnten“, erklärt Harrowell.
