Berichten zufolge führt CEO Sam Altman Gespräche mit Investoren aus den Vereinigten Arabischen Emiraten über die Finanzierung eines proprietären KI-Beschleunigerprojekts, das den Bedarf an Nvidia-GPUs beseitigen soll. TSMC wird als Produktionspartner gehandelt.https://www.notebookcheck.com/OpenAI-will-Abhaengigkeit-von-Nvidia-GPUs-verringern-und-plant-daher-Herstellung-eigener-KI-Chips-bei-TSMC.797171.0.html
Eher geht es um die Geld-Gier, die sie bei Nvidias Gewinne sehen, und weniger um die Nvidia-Abhängigkeit. Denn wenn sie die Nvidia-Abhängigkeit beseitigen oder verringern wollen, dann können sie auch die offenen AMD-Produkte nehmen.
AMD-GPUs sind nicht so gut für KI, deswegen ist Eigenentwicklung potenziell besser als Wechsel zu AMD.
Klar sind spezialisierte Kern-Architekturen theoretisch effizienter als Universale. Aber in der Praxis muss die Architektur nach der Architektur-Einführung dann die nächsten Jahre weiterentwickelt werden. Dabei können spezialisierte Architekturen dann nicht in andere Märkte konkurrieren.
Genauso hören wir seit 5 Jahren, dass ARM-Server-Lösungen immer kurz vor der Einführung im Server-Markt stehen. AMD hat es da einfacher, weil sie den Gaming-Desktop-Chiplet eben "im Nebenbei" im Server-Markt nutzen können. Deshalb sagt es nichts, wenn irgendwelche CPU/Cores/Architekturen in >1-2 Jahren angekündigt werden. In 1-2 Jahren ist der AI-Hype dann vorbei, wenn die Produktions-Kapaziten nicht nur von Nvidia und AMD (und Intel) weiter gesteigert wird, sowie in 1-2 Jahren man keine AI-Karte um 20-30.000 $ verkaufen kann, weil jeder schon gewisse Mengen hat.
Ein Ansatz von KI-Chips ist Tensor also Matrix, so wie Googles TPUs. Die sind durchaus für verschiedene Anwendungen einsetzbar.
Aber ja, ein Unternehmen, das sich überhaupt traut, eigene Chips zu entwickeln, sollte schon einen mittel- bis langfristigen Plan haben.
Dass AI-Karten-Nachfrage wegen Sättigung einbricht mag sein, aber schon in 1 oder 2 Jahren?! Könnte auch ein Dauerbrenner wie CPUs werden... Jedenfalls nehmen die Geschwindigkeiten oder Effizienzen noch sehr zu.
Google ist so nicht gemeint.
Also Firmen, die Mrd. $ im Rucksack für Forschung & Entwicklung haben und gleichzeitig Kunde von AI-Produkten sind. Da müssen Eigenentwicklungen nicht mal gleich-effizient sein wie die Konkurrenz.
In der Hype-Phase sprudeln immer viele vom Boden. Nur die Wenigsten schaffen es. Eher, die Dinosauriär die das Mega-Geld für weitere Jahren entwicklung haben.
Mit Hype-Phase sind Übertriebene Preise von gemeint. AI wird sicher ein Dauerbrennr werden, aber zu Server-Üblichen Preisen von 5-10.000 $, wie es jetzt CPU-Server kosten. (10.000$ für Server-CPUs sind übrigens eigentlich auch ziemlich überhöte Preise)