Qualcomm greift Nvidia und AMD an: KI-Chip-Offensive treibt Aktien um 23 % in die Höhe

Der Halbleiterkrieg eskaliert: Qualcomm stürmt mit neuem KI-Rechenzentrums-Chip ins Herz von Nvidias und AMDs Territorium.

Wall Street feiert den Vorstoß

Anleger jubeln - die Aktie schießt um satte 23 Prozent nach oben. Endlich ein ernstzunehmender Herausforderer für Nvidias KI-Dominanz? Oder nur wieder heiße Luft aus dem Silicon Valley?

Die KI-Chip-Schlacht ist eröffnet

Qualcomm setzt alles auf eine Karte und greift die beiden Platzhirsche direkt in deren profitabelstem Geschäftsfeld an. Während Nvidia und AMD sich in der High-End-KI gemütlich eingerichtet haben, kommt jetzt unerwarteter Gegenwind.

Die Börse belohnt den Mut - aber wie lange?

23 Prozent Kursgewinn an einem Tag sprechen eine klare Sprache. Doch erfahrene Investoren wissen: In der Halbleiterbranche zählen nicht Ankündigungen, sondern tatsächliche Lieferungen. Noch ein Hype-Zug, der bald entgleist?

Die Idee besteht darin, KI-Laboren und Hyperscalern die Leistung zu geben, die sie zum Ausführen massiver KI-Modelle benötigen, ohne auf die Lieferkette von Nvidia oder die zweitplatzierte Position von AMD angewiesen zu sein.

Qualcomm steigt mit KI-Chips für Rechenzentren in den Full-Rack-Kampf ein

AI200 und AI250 basieren auf der gleichen Technologie wie die Telefonchips von Qualcomm, den sogenannten Hexagon Neural Processing Units (NPUs).

Durga Malladi, General Manager des Unternehmens für Rechenzentren und Edge, sagte Reportern letzte Woche: „Wir wollten uns zunächst in anderen Bereichen beweisen, und nachdem wir dort unsere Stärke aufgebaut hatten, war es für uns ziemlich einfach, eine Stufe höher in die Rechenzentrumsebene aufzusteigen.“

Diese Racks sind für Inferenz und nicht für Training konzipiert. Das bedeutet, dass Qualcomm nicht versucht, Chips zu bauen, die beim Trainieren von Modellen wie den GPTs von OpenAI helfen, die auf Nvidia-GPUs trainiert wurden.

Stattdessen liegt der Fokus darauf, diese Modelle nach dem Training schneller und kostengünstiger auszuführen. Dort finden die meisten Workloads in der realen Welt tatsächlich statt.

Und hier geht es um Geld – echtes Geld. McKinsey prognostiziert, dass die Welt bis 2030 6,7 Billionen Dollar für Rechenzentren ausgeben wird, der Großteil davon für KI-Hardware. Nvidia kontrolliert heute über 90 % dieses Marktes und verfügt über eine Marktkapitalisierung von über 4,5 Billionen Dollar. Doch die Kunden werden unruhig.

OpenAI gab kürzlich bekannt, dass es Chips von AMD kauft und möglicherweise sogar einen Anteil am Unternehmen übernimmt. Google, Amazon und Microsoft entwickeln alle ihre eigenen KI-Beschleuniger. Jeder möchte eine Option, bei der man nicht hinter einem Dutzend anderer KI-Labore anstehen muss, nur um eine GPU-Lieferung von Nvidia zu erhalten.

Leistungsaufnahme, Flexibilität und Speicher zeichnen Qualcomm aus

Malladi sagte, die Racks verbrauchen rund 160 Kilowatt, was dem Stromverbrauch von Nvidia-Racks entspricht. Qualcomm behauptet jedoch, seine Systeme seien im Betrieb günstiger, insbesondere für Cloud-Service-Anbieter.

Das Unternehmen wird die Teile auch einzeln verkaufen, sodass Kunden individuelle Racks bauen können. „Wir haben versucht, sicherzustellen, dass unsere Kunden entweder alles nehmen oder sagen können: ‚Ich kombiniere alles‘“, fügte Malladi hinzu.

Sogar Nvidia und AMD könnten Teile von Qualcomms Stack kaufen. Dazu gehören auch die zentralen Prozessoren (CPUs), die laut Malladi als eigenständige Komponenten erhältlich sein werden. Die genauen Preise für Chips, Karten und Racks wurden nicht bekannt gegeben. Qualcomm hat auch nicht bestätigt, wie viele NPUs in ein Rack passen.

Anfang des Jahres unterzeichnete Qualcomm einen Vertrag mit dem saudi-arabischen Unternehmen Humain, das Qualcomm-Inferenzchips in Rechenzentren mit einer Leistung von bis zu 200 Megawatt installieren will. Durch diesen Deal wurde Humain zu einem der ersten Großkunden für die Rack-Scale-Systeme.

Das Unternehmen gab außerdem an, dass seine KI-Karten über 768 Gigabyte Speicher verfügen – mehr als das, was Nvidia oder AMD derzeit anbieten. Das Unternehmen behauptete außerdem, die Energieeffizienz und die Betriebskosten seien besser, nannte jedoch keine genauen Zahlen.

Sichern Sie sich Ihren kostenlosen Platz in einer exklusiven Krypto-Trading-Community – begrenzt auf 1.000 Mitglieder.