Qualcomm gab am Montag bekannt, dass es einen neuen Beschleunigungschip für künstliche Intelligenz auf den Markt bringen wird. Dieser Schritt bedeutet, dass Nvidia, das derzeit den Halbleitermarkt für künstliche Intelligenz dominiert, neue Konkurrenten hervorbringen wird. Zum Zeitpunkt der Drucklegung stiegen die US-Aktien von Qualcomm im Tagesverlauf um fast 20 %.
Die Einführung von Chips für künstliche Intelligenz markiert eine Änderung in der strategischen Ausrichtung von Qualcomm. Zuvor lag der Geschäftsschwerpunkt von Qualcomm auf der Halbleiterforschung und -entwicklung in den Bereichen drahtlose Kommunikation und mobile Geräte und war nicht am Chipmarkt für große Rechenzentren beteiligt.
Qualcomm sagte, dass der AI200-Chip, der 2026 auf den Markt kommen soll, und der AI250-Chip, der 2027 auf den Markt kommen soll, in ein komplettes flüssigkeitsgekühltes Server-Rack-System eingebaut werden können.
Der Schritt von Qualcomm steht im Einklang mit Nvidia und AMD – die beiden letztgenannten Unternehmen haben Full-Rack-GPU-Systeme (Graphics Processing Unit) auf den Markt gebracht, die bis zu 72 Chips integrieren können, um „Multi-Core-in-One“-Computerfunktionen zu erreichen. Labore für künstliche Intelligenz benötigen eine solche Rechenleistungsunterstützung, wenn sie die fortschrittlichsten KI-Modelle ausführen.
Der Rechenzentrumschip von Qualcomm basiert auf der Kerntechnologie der künstlichen Intelligenz in seinen Smartphone-Chips, nämlich der „Hexagon Neural Processing Unit“ (Hexagon NPU).
„Wir hoffen zunächst, unsere Stärke in anderen Bereichen unter Beweis zu stellen. Sobald wir in diesen Bereichen Fuß gefasst haben, wird es viel einfacher sein, in den Bereich der Chips auf Rechenzentrumsebene vorzudringen.“ Das sagte Durga Malladi, General Manager des Rechenzentrums- und Edge-Computing-Geschäfts von Qualcomm, letzte Woche in einer Telefonkonferenz mit Reportern.
Der Einstieg von Qualcomm in den Bereich Rechenzentren bedeutet, dass der am schnellsten wachsende Markt der Technologiebranche – der neue Markt für dedizierte Server-Cluster-Ausrüstung für künstliche Intelligenz – eine neue Wettbewerbslandschaft einläuten wird.
McKinsey prognostiziert, dass sich die weltweiten Investitionsausgaben für Rechenzentren bis 2030 auf nahezu 6,7 Billionen US-Dollar belaufen werden, wovon der größte Teil in Systeme mit Chips für künstliche Intelligenz als Herzstück investiert wird.
Derzeit wird die Branche immer noch von Nvidia dominiert: Seine GPU-Chips machen mehr als 90 % des Marktanteils aus, und starke Chipverkäufe haben auch dazu geführt, dass Nvidias Marktwert 4,5 Billionen US-Dollar übersteigt. Darüber hinaus stammt der Chip, den OpenAI zum Trainieren des großen Sprachmodells der GPT-Serie (die Kerntechnologie hinter ChatGPT) verwendet, von NVIDIA.
Allerdings haben die von OpenAI vertretenen Unternehmen begonnen, nach Alternativen zu suchen. Anfang des Monats kündigte das Startup Pläne an, Chips von AMD, dem zweitgrößten GPU-Hersteller der Welt, zu kaufen und möglicherweise eine Beteiligung an AMD zu übernehmen. Gleichzeitig entwickeln Technologiegiganten wie Google, Amazon und Microsoft auch exklusive Beschleunigungschips für künstliche Intelligenz für ihre Cloud-Service-Unternehmen.
Qualcomm sagte, die Kernpositionierung seiner Chips sei „Inferenz“ (d. h. das Ausführen von KI-Modellen) und nicht „Training“ (bezogen auf den Prozess der Entwicklung neuer KI-Funktionen durch Labore wie OpenAI durch die Verarbeitung von Terabytes an Daten).
Der Chiphersteller sagte, dass sein Rack-montiertes System letztendlich für Kunden wie Cloud-Dienstleister kostengünstiger in Betrieb und Wartung sein werde und der Stromverbrauch des Rack-Systems von 160 Kilowatt mit dem hohen Stromverbrauch einiger Nvidia-GPU-Racks vergleichbar sei.
Maradi gab bekannt, dass Qualcomm seine Chips für künstliche Intelligenz und andere zugehörige Komponenten auch separat verkaufen wird. Dieses Modell richtet sich insbesondere an Kunden wie Betreiber von Hyperscale-Rechenzentren – solche Kunden neigen eher dazu, ihre Rack-Systeme selbst zu entwerfen. Er sagte auch, dass andere Chiphersteller für künstliche Intelligenz wie Nvidia und AMD möglicherweise sogar Kunden einiger Komponenten des Rechenzentrums von Qualcomm (z. B. Zentraleinheiten/CPUs) werden.
„Wir haben hart daran gearbeitet, sicherzustellen, dass die Kunden flexible Wahlmöglichkeiten haben: Sie können das gesamte System wählen oder ihre eigenen Kombinationen und Kombinationen erstellen“, sagte Maradi.
Qualcomm hat noch nicht auf die konkreten Preise für Chips, Boards und Racks sowie auf die Anzahl der NPUs reagiert, die in einem einzelnen Rack untergebracht werden können. Im Mai dieses Jahres kündigte Qualcomm eine Zusammenarbeit mit der Humain Company in Saudi-Arabien an, um Inferenzchips für künstliche Intelligenz für Rechenzentren in der Region bereitzustellen. Die Humain Company hat bestätigt, Kunde von Qualcomm zu werden, und hat versprochen, genügend Systeme bereitzustellen, um den Gesamtstromverbrauch auf 200 Megawatt zu erhöhen.
Qualcomm sagte, dass seine Chips für künstliche Intelligenz im Vergleich zu anderen Beschleunigungschips in drei Aspekten Vorteile haben: Stromverbrauch, Gesamtbetriebskosten (bezogen auf die Kosten für den gesamten Lebenszyklus des Geräts) und neue Speicherverwaltungslösungen. Darüber hinaus gibt Qualcomm an, dass sein AI-Board eine Speicherkapazität von 768 Gigabyte unterstützt, was höher ist als bei ähnlichen Produkten von Nvidia und AMD.