Huawei plant AI SuperClusters, um Nvidia herauszufordern

Huawei intensiviert seinen Push in der KI-Hardware und zielt darauf ab, massive KI-„SuperClusters“ sowohl im Inland als auch international einzusetzen, während es versucht, Nvidias Führung im Hochleistungsrechnen zu rivalisieren.

Der Ansatz basiert nicht nur auf neuen Chips, sondern auch auf Skalierung, Geschwindigkeit und Konnektivität. Huawei räumt ein, dass seine Prozessoren pro Chip nicht so schnell sind wie die von Nvidia. Aber es glaubt, die Lücke schließen zu können, indem es Tausende, letztendlich Millionen, von Chips miteinander verbindet.

Huawei enthüllt kühnen KI-Fahrplan

Huaweis rotierender Vorsitzender Eric Xu enthüllte einen dreijährigen strategischen Plan um auf der jährlichen Huawei Connect-Konferenz darzulegen, was es braucht, damit das Unternehmen seine KI-Ziele erreicht.

Die Ascend-950-Serie wird 2026 erscheinen und zwei Modelle für verschiedene KI-Arbeitslasten liefern. Zusätzlich wird der Ascend 960 2027 erscheinen. Bis 2028 hofft Huawei, den Ascend 970 mit Interconnect-Geschwindigkeiten von vier Terabit pro Sekunde freizugeben, mehr als das Doppelte dessen, was Nvidia heute leisten kann.

Huawei kündigte auch an, dass es seinen eigenen High-Bandwidth-Speicher entwickelt hat, von dem das Unternehmen hofft, dass er die Abhängigkeit von ausländischen Lieferanten reduziert. Dieser Schritt ist wichtig, weil US-Sanktionen dem Unternehmen den Zugang zu den weltweit führenden Chip- und Speicherherstellern abgeschnitten haben. „Indem Huawei diesen Fahrplan öffentlich macht, signalisiert es dem Markt, dass es Vertrauen in seine Lieferkette hat und eine langfristige Verpflichtung zur Entwicklung eines End-to-End-Chip-Ökosystems“, schrieben Bernstein Research Analysten.

Zusätzlich zu seinem Chip-Fahrplan enthüllte das Unternehmen eine neue Generation von Atlas SuperPoD-Systemen, die die Grundlage seiner KI-Strategie bei Plattformen im Rechenzentrumsmaßstab bilden werden. Die Atlas 950 SuperPoD werden mehr als achthundert Ascend-Prozessoren umfassen, während der zukünftige Atlas 960 SuperPoD im Jahr 2027 mehr als fünfzehntausend Prozessoren umfassen wird.

Diese Systeme sind so gebaut, dass sie zu größeren Clustern aggregiert werden können. Der Atlas 950 SuperCluster wird mehr als 500.000 Ascend-Chips verwenden, und der Atlas 960 SuperCluster ist geplant, mit mehr als einer Million NPUs verbunden zu sein. Huawei hat eine Next-Generation-Interconnect-Technologie namens UnifiedBus entwickelt, um diese Skalierungen zu erreichen. Das Unternehmen sagt, seine Verbindung ermögliche Datenübertragungen, die Dutzende von Mal schneller sind als Nvidias neuestes NVLink, was Huawei den Vorteil beim Verbinden von Chips über massive Systeme hinweg verschafft.

Ein strategischer Vorstoß im Schatten des US-Technologiewettlaufs mit China

Huaweis Ankündigung ist eindeutig absichtlich. Washington versucht seit Jahren, den Zugang Chinas zu fortschrittlicher Halbleitertechnologie zu blockieren, was die Sorge schürt, dies könnte Chinas militärische und wirtschaftliche Macht stärken. Im Gegenzug hat Peking seine nationalen Champions vorangetrieben, um zu innovieren und weiter in der Wertschöpfungskette aufzusteigen.

Präsident Xi Jinping versprach umfassende staatliche Unterstützung für strategische Sektoren, einschließlich KI und Halbleitern. Anfang dieses Jahres versammelte er führende Unternehmer, darunter Ren Zhengfei, den Gründer von Huawei, um die Bedeutung der Selbstversorgung zu betonen.

Indem das Telekommunikationsausrüstungsunternehmen seine KI-Ambitionen so öffentlich macht, signalisiert es, dass es keine Absicht hat, den amerikanischen Unternehmen den zweiten Platz zu überlassen, selbst wenn es mit Sanktionen und Beschränkungen konfrontiert ist.

Huawei ist ehrgeizig, doch seine Pläne stehen vor enormen Hürden. Seine Chips sind immer noch nicht so energieeffizient wie einige von Nvidia oder AMD, und der enorme Strom- und Kühlbedarf seiner ausgedehnten Cluster wird ebenfalls eine Herausforderung darstellen. Das Software-Ökosystem hat sich zudem zugunsten von Nvidia entwickelt, das seine Dominanz über seine CUDA-Plattform über Jahre aufgebaut hat.

Trotzdem ist Huaweis Botschaft unmissverständlich: Es ist nicht mehr damit zufrieden, die stille Nummer zwei zu sein. Durch den Einsatz auf Skalierung, Geschwindigkeit und inländische Innovation zielt es darauf ab, die führende Alternative zu Nvidia in der KI-Berechnung zu sein.

Wenn es erfolgreich ist, könnte sich das Kräfteverhältnis im KI-Hardwaremarkt verschieben, mit Konsequenzen für Technologie, Wirtschaft und Geopolitik.