Meta, OpenAI und Microsoft gaben auf einer AMD-Konferenz bekannt, dass sie AMDs neuesten KI-Chip InstinctMI300X verwenden werden. Dies ist das bisher größte Anzeichen dafür, dass Technologieunternehmen nach Alternativen zu teuren Nvidia-Grafikprozessoren suchen, die für die Erstellung und Bereitstellung von Programmen für künstliche Intelligenz wie ChatGPT von OpenAI von entscheidender Bedeutung sind.
Wenn die neuesten High-End-Chips von AMD ausreichen, um den Bedarf von Technologieunternehmen und Cloud-Dienstleistern an der Entwicklung und Wartung von KI-Modellen zu decken, wenn sie Anfang nächsten Jahres mit der Auslieferung beginnen, könnte dies die Kosten für die Entwicklung von KI-Modellen senken und Wettbewerbsdruck auf Nvidias rasantes Umsatzwachstum bei KI-Chips ausüben.
„Das gesamte Interesse konzentriert sich auf große Prozessoren und große GPUs für Cloud Computing“, sagte AMD-CEO Lisa Su am Mittwoch.
Laut AMD basiert der MI300X auf einer neuen Architektur, die typischerweise zu erheblichen Leistungsverbesserungen führt. Sein bemerkenswertestes Merkmal ist der 192 GB hochmoderne Hochleistungs-HBM3-Speicher, der Daten schneller überträgt und größere Modelle der künstlichen Intelligenz aufnehmen kann.
Während einer Analystenveranstaltung am Mittwoch verglich CEO Lisa Su den InstinctMI300X und das darin aufgebaute System direkt mit Nvidias primärer KI-GPU, dem H100.
„Diese Leistung führt direkt zu einer besseren Benutzererfahrung“, sagte Su. „Wenn Sie eine Anfrage an das Modell stellen, möchten Sie, dass es schneller reagiert, insbesondere wenn die Antwort komplexer wird.“
Die Hauptfrage, mit der sich AMD konfrontiert sieht, ist, ob das Unternehmen, das immer auf Nvidia basiert, die Zeit und das Geld investieren wird, um einen weiteren GPU-Lieferanten hinzuzufügen. „Die Einführung von AMD erfordert noch Anstrengungen“, sagte Su Zifeng.
AMD teilte Investoren und Partnern mit, dass es seine Software-Suite namens ROCm verbessert hat, um mit der branchenüblichen CUDA-Software von Nvidia zu konkurrieren. Damit wurde ein wesentlicher Fehler behoben, der einer der Hauptgründe dafür ist, dass KI-Entwickler derzeit Nvidia bevorzugen.
Auch der Preis ist wichtig – AMD gab den Preis des MI300X am Mittwoch nicht bekannt, aber Nvidias Chips kosten rund 40.000 US-Dollar. Su Zifeng sagte Reportern, dass die Anschaffungs- und Betriebskosten der Chips von AMD niedriger sein müssten als die von Nvidia, um Kunden zum Kauf zu bewegen.
AMD sagte, es habe Vereinbarungen zur Nutzung des Chips mit einigen der Unternehmen unterzeichnet, die GPUs am dringendsten benötigen. Laut einem aktuellen Bericht des Forschungsunternehmens Omidia sind Meta und Microsoft die beiden größten Käufer von Nvidia H100-GPUs im Jahr 2023.
Meta sagte, es werde die InstinctMI300X-GPU verwenden, um KI-Inferenz-Workloads zu bewältigen, wie etwa die Verarbeitung von KI-Aufklebern, Bildbearbeitung und Betriebsassistenten. Kevin Scott, Chief Technology Officer von Microsoft, sagte, dass Microsoft den MI300X-Chip über Azure-Netzwerkdienste nutzen werde. Auch das Cloud Computing von Oracle wird diesen Chip nutzen.
OpenAI sagte, es werde AMDs GPUs in einem Softwareprodukt namens Triton unterstützen. Triton ist kein großes Sprachmodell wie GPT, wird aber in der Forschung zur künstlichen Intelligenz eingesetzt.
AMD hat noch keine großen Verkäufe des Chips prognostiziert und prognostiziert lediglich, dass der GPU-Umsatz für Rechenzentren im Jahr 2024 insgesamt etwa 2 Milliarden US-Dollar betragen wird. Nvidias Rechenzentrumsumsätze überstiegen allein im letzten Quartal 14 Milliarden US-Dollar, obwohl diese Zahl neben GPUs auch andere Chips umfasst.
Allerdings sagte AMD, dass der Gesamtmarkt für KI-GPUs in den nächsten vier Jahren auf 400 Milliarden US-Dollar steigen könnte, was dem Doppelten der bisherigen Prognose des Unternehmens entspricht. Dies sei ein Zeichen dafür, wie hoch die Erwartungen an High-End-KI-Chips seien und warum das Unternehmen nun die Aufmerksamkeit der Investoren auf seine Produktlinie lenke. Su Zifeng sagte Reportern auch, dass AMD nicht glaubt, Nvidia schlagen zu müssen, um gute Ergebnisse auf dem Markt zu erzielen.
Als sie über den Chipmarkt für künstliche Intelligenz sprach, sagte sie gegenüber Reportern: „Ich denke, es ist klar, dass Nvidia jetzt die überwiegende Mehrheit besetzen muss.“ „Wir glauben, dass diese Zahl bis 2027 400 Milliarden US-Dollar überschreiten könnte. Wir können einen guten Teil davon bekommen.“