Meta befindet sich laut Branchenkennern in fortgeschrittenen Gesprächen über die Übernahme des südkoreanischen KI-Chip-Startups FuriosaAI. Der mögliche Abschluss des Deals könnte bereits in diesem Monat erfolgen, da Meta und andere Tech-Giganten nach Alternativen zu Nvidias Chips suchen.
Berichten zufolge hat Nvidia Schwierigkeiten, die Marktnachfrage zu befriedigen.
einem exklusiven -Bericht vom Mittwoch gehört Meta unter der Führung von CEO Mark Zuckerberg zu mehreren Unternehmen, die an einer Übernahme von FuriosaAI interessiert sind. Das in Seoul ansässige Startup ist auf die Entwicklung von KI-Chips spezialisiert.
FuriosaAI wurde 2017 von dem ehemaligen Samsungtronund AMD-Ingenieur June Paik gegründet und hat bedeutende Unterstützung von Investoren erhalten. Zu diesen gehören der südkoreanische Internetriese Naver und die Risikokapitalgesellschaft DSC Investment.
FuriosaAI gab letzte Woche bekannt, 2 Milliarden Won (1,4 Millionen US-Dollar) von CRIT Ventures erhalten zu haben, einem Unternehmen unter der Leitung des ehemaligen Com2us-CEO Jaejoon Song. Insgesamt hat das Startup rund 170 Milliarden Won (115 Millionen US-Dollar) an Risikokapital eingesammelt. Die aktuelle Marktbewertung ist jedoch unbekannt.
Die Übernahme würde, sofern sie zustande kommt, Meta helfen, weniger abhängig von Nvidias KI-Hardware zu werden. Aus diesem Grund haben auch große Cloud- und KI-Unternehmen wie Google und Amazon ihre Entwicklung eigener Chips beschleunigt.
FuriosaAI behauptet, der RNGD-Chip sei „besser“ als Nvidias Top-Produkte
FuriosaAI sorgte im vergangenen August mit der Markteinführung seines RNGD-Chips für Schlagzeilen, der in Zusammenarbeit mit dem taiwanesischen Halbleiterunternehmen Global Unichip Corp. entwickelt wurde. Der für KI-Inferenzaufgaben konzipierte RNGD ist im Vergleich zu den H100-Grafikprozessoren (GPUs) von Nvidia effizienter.
Laut Herstellerangaben arbeitet RNGD mit einer thermischen Verlustleistung (TDP) von nur 150 Watt, im Vergleich zu High-End-GPUs, die bis zu 1.200 Watt verbrauchen können. FuriosaAI behauptet, der Chip liefere bei der Ausführung komplexer KI-Modelle eine dreimal höhere Leistung pro Watt als Nvidias H100 .
Darüber hinaus verfügt der Chip Berichten zufolge über HBM3, einen Speicher mit hoher Bandbreite von SK Hynix, und ist für den Einsatz in großflächigen KI-Systemen konzipiert. Da die KI-Modelle Llama 2 und das kommende Llama 3 von Meta eine fortschrittliche Rechenleistung benötigen, hat das Unternehmen ein großes Interesse an solcher Hardware. Die Serienproduktion von RNGD ist für die zweite Jahreshälfte 2024 geplant.
Mehrere Organisationen, darunter das KI-Forschungslabor von LG und die Saudi Arabian Oil Co., haben Interesse an dem KI-Produkt bekundet.
Saudi Aramco unterzeichnete eine Absichtserklärung mit FuriosaAI und Cerebras Systems, einem weiteren KI-Chip-Unternehmen, das von OpenAI-CEO Sam Altman unterstützt wird, um die Zusammenarbeit in den Bereichen KI und Supercomputing zu erkunden.
OpenAI wetteifert um die Entwicklung eigener KI-Chips
Einem Bericht von Reuters vom Montag zufolge finalisiert OpenAI, das Unternehmen hinter ChatGPT, das Design seines ersten kundenspezifischen KI-Chips. Die Fertigung soll in den kommenden Monaten bei Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. (TSMC) erfolgen.
Am 27. Januar erlebten Tech-Startups eine Überraschung, als DeepSeek, ein chinesischer KI-Chatbot, in den US-Markt eintrat und die Nvidia-Aktien einbrechen . OpenAI will solchen Markteinbrüchen künftig vorbeugen und plant daher, die starke Abhängigkeit des Tech-Marktes von Nvidia zu verringern.
Quellen zufolge strebt OpenAI die Massenproduktion des Chips bis 2026 an. Der Designprozess, bekannt als „Taping-Out“, kostet üblicherweise mehrere zehn Millionen Dollar und kann Monate dauern. Sollten bei der ersten Produktionscharge technische Probleme auftreten, muss das Unternehmen den Prozess möglicherweise anpassen und wiederholen, was die Produktion unter Umständen verzögern kann.
Intern OpenAI den kundenspezifischen Chip als strategischen Schritt, um sich in Verhandlungen mit bestehenden Lieferanten eine stärkere Verhandlungsposition zu verschaffen. Das Unternehmen plant, sein Design kontinuierlich zu verbessern und so im Laufe der Zeit immer leistungsfähigere Prozessoren zu entwickeln. Sollte der erste Testlauf erfolgreich sein, könnte der Technologiekonzern noch in diesem Jahr mit dem Test einer praktikablen Alternative zu Nvidias KI-Hardware beginnen.
