Nvidia öffnet AI-Chip-Ökosystem für Rivalen, während es die globale Dominanz vorantreibt

Nvidia-CEO Jensen Huang eröffnete Asiens wichtigste Tech-Veranstaltung, Computex, in Taiwan, mit dem Fokus auf die Verbesserung der Produktleistung und die Stärkung seiner Position als führender Wettbewerber im globalen Chip- und Computing-Markt.

Huang enthüllte auch, dass die Nvidia-Aktien nach seinem Deal-making-Besuch im Nahen Osten, wo er einer Geschäftsdelegation mit US-Präsident Donald Trump angehörte, stark stiegen.

Nvidia präsentiert technologische Fortschritte

Bei seiner Rückkehr nach Taiwan präsentierte Huang wichtige Fortschritte im Nvidia-Ökosystem, mit Fokus auf seine aufgerüsteten Beschleunigerchips, kritische Chips, die KI-Anwendungen und -Dienste antreiben und skalieren.

Huang begann mit einem Update zu den nächsten Generation GB300-Systemen des Unternehmens für KI-Arbeitslasten, die er für das dritte Quartal dieses Jahres ankündigte.

Sie werden die aktuellen Top-Grace-Blackwell-KI-Systeme verbessern, die von großen Cloud-Service-Anbietern installiert werden. Nach Huangs Argumentation müssen neue Märkte, die geschaffen werden müssen, bei Nvidia beginnen, das er als das Herzstück des Computer-Ökosystems beschreibt.

Der führende Chip-Lieferant enthüllte die neueste Welle von Technologien, um den Anstieg der Nachfrage nach KI-Computing aufrechtzuerhalten und seine Produkte an der Spitze der Action zu halten. Das Unternehmen brachte eine neue Version kompletter Computer für Rechenzentrumskunden auf den Markt.

NVLink-Fusion-Produkte werden es Kunden ermöglichen, ihre eigenen Central Processing Units (CPUs) mit Nvidias KI-Chips zu verwenden oder Nvidias CPUs mit KI-Beschleunigern eines anderen Anbieters zu nutzen.

Bisher hat der Chip-Hersteller solche Systeme nur auf Basis seiner eigenen Komponenten bereitgestellt. Diese Offenheit in seinen Designs, die kritische Konnektivitätskomponenten umfasst, die eine Hochgeschwindigkeitsverbindung zwischen Prozessoren und Beschleunigern sicherstellen, bietet seinen Rechenzentrumskunden mehr Flexibilität und ermöglicht einen gewissen Wettbewerb, während die Technologie des Unternehmens an der Spitze bleibt.

Große Kunden wie Microsoft Corp. und Amazon.com Inc. versuchen jedoch, ihre eigenen Prozessoren und Beschleuniger zu entwickeln, was Nvidias Bedeutung in Rechenzentren verringern könnte.

Im Gegenteil, einige Tech-Unternehmen haben sich mit dem führenden Chip-Lieferanten zusammengeschlossen, um das Ökosystem zu stärken. Huang erklärte, dass MediaTek Inc., Marvell Technology Inc. und Alchip Technologies Ltd. benutzerdefinierte KI-Chips mit Nvidia-Prozessor-basierter Hardware entwickeln werden. Qualcomm Inc. und Fujitsu Ltd. beabsichtigen, benutzerdefinierte Prozessoren zu entwickeln, die mit den Beschleunigern des Chip-Herstellers in Computersystemen funktionieren.

Dies folgt auf Nvidias Ankündigung von Plänen, Technologie an Dritte zu verkaufen, die Chip-zu-Chip-Kommunikation ermöglichen, eine Schlüsselvoraussetzung für die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Tools.

Nvidia wird nichts unversucht lassen, um seine globale Dominanz zu wahren

Während seiner Keynote im Taipei Music Center, wo normalerweise die Computex AI-Ausstellung stattfindet, enthüllte Huang die Pläne des Unternehmens, ein neues Taiwan-HQ in den nördlichen Vororten von Taipeh zu errichten und seine technologische Produktionskapazität auszubauen.

In seiner Keynote-Adresse diskutierte Huang die Bemühungen des Unternehmens in den letzten Jahren, KI-Systeme, Chips und die Software zu deren Betrieb zu schaffen.

Huang bemerkte, dass seine Präsentationen früher 90 % ihrer Zeit mit den Grafikchips des Unternehmens verbrachten, aber das habe sich geändert. Seit der Einführung von ChatGPT im Jahr 2022 hat sich Nvidia über seine Anfänge als Hersteller von Grafikchips für Videospiele hinaus entwickelt und ist zum führenden Chip-Hersteller geworden, der die KI-Euphorie angetrieben hat, die den Tech-Sektor erfasst hat.

Huang beschrieb auch, wie sich das Unternehmen auf der jährlichen Entwicklungskonferenz im März darauf einstellen würde, die Veränderung der Computing-Anforderungen von der Erstellung massiver KI-Modelle hin zur Ausführung darauf basierender Anwendungen zu bewältigen.

Er kündigte außerdem eine Handvoll neuer KI-Chips an, darunter den Blackwell Ultra, der später in diesem Jahr erscheinen wird. Nvidia plant seinerseits, auf seine Rubin-Chips eine neue Generation von Feynman-Prozessoren im Jahr 2028 zu folgen.