Qualcomm-Aktie steigt um 23 % nach Einführung neuer AI200/AI250-Chips, um Nvidia und AMD zu stürzen
- Qualcomm-Aktie sprang um 23 %, nachdem das Unternehmen seine neuen AI200- und AI250-Rechenzentrumschips vorgestellt hatte.
- Die Chips werden 2026 und 2027 auf den Markt kommen und sind darauf ausgelegt, vollständig flüssigkeitsgekühlte Serverracks zu betreiben.
- Qualcomm zielt mit seinen Chips auf KI-Inferenz statt auf Training ab und bietet dabei höheren Speicher sowie niedrigere Betriebskosten.
Die Qualcomm-Aktie stieg am Montag um 23 %, nachdem das Unternehmen bekannt gab, neue KI-Beschleunigerchips auf den Markt zu bringen, um Nvidia und AMD in der teuersten Chip-Kriegsführung bisher herauszufordern.
Die Ankündigung am 27. Oktober war die lauteste Erklärung des Unternehmens bisher, dass es in den Wettlauf um Rechenzentren einsteigt.
Die beiden neuen Chips (AI200, geplant für 2026, und AI250, geplant für 2027) werden nicht in Smartphones sein. Sie werden ganze flüssigkeitsgekühlte Racks in massiven KI-Serverfarmen antreiben.
Laut CNBC sind diese neuen Chips ein großer Schritt weg von Qualcomms üblicher Komfortzone mobiler und drahtloser Geräte. Beide Beschleuniger können ein volles Rack wie die aktuellen Systeme von Nvidia und AMD füllen, die 72 Chips als einen einzigen arbeiten lassen.
Die Idee ist, KI-Laboren und Hyperscalern die Rechenleistung zu geben, die sie benötigen, um massive KI-Modelle zu betreiben, ohne auf Nvidias Lieferkette oder AMDs Platz-in-der-Reihe-Position angewiesen zu sein.
Qualcomm steigt in den Full-Rack-Kampf mit Data-Center-KI-Chips ein
Die AI200 und AI250 sind mit derselben Technologie gebaut, die sich auch in Qualcomms Telefonchips befindet, den Hexagon-Neural Processing Units (NPUs).
Durga Malladi, die General Managerin für Data Center und Edge des Unternehmens, sagte Reportern letzte Woche: „Wir wollten uns zunächst in anderen Domänen beweisen, und als wir dort unsere Stärke aufgebaut hatten, war es für uns ziemlich einfach, ein Level höher in den Data-Center-Bereich aufzusteigen.“
Diese Racks sind für Inferenz, nicht für Training ausgelegt. Das bedeutet, Qualcomm versucht nicht, Chips zu bauen, die beim Training von Modellen wie OpenAIs GPTs helfen, die auf Nvidia-GPUs trainiert wurden.
Stattdessen liegt der Fokus darauf, diese Modelle nach dem Training schneller und günstiger auszuführen. Dort finden die meisten realen Workloads tatsächlich statt.
Und hier gibt es Geld… echtes Geld. McKinsey sagt, die Welt werde bis 2030 6,7 Billionen US-Dollar für Rechenzentren ausgeben, und der Großteil davon wird in KI-Hardware fließen. Nvidia kontrolliert heute mehr als 90 % dieses Marktes und hat eine Marktkapitalisierung von über 4,5 Billionen US-Dollar. Aber die Kunden werden ungeduldig.
OpenAI hat kürzlich gesagt, dass es Chips von AMD kauft und sogar einen Anteil am Unternehmen kaufen könnte. Google, Amazon und Microsoft entwickeln alle ihre eigenen KI-Beschleuniger. Jeder möchte eine Option, die nicht darin besteht, in der Schlange hinter einem Dutzend anderer KI-Labore zu stehen, nur um eine GPU-Lieferung von Nvidia zu erhalten.
Stromverbrauch, Flexibilität und Speicher lassen Qualcomm hervorstechen
Malladi sagte, die Racks ziehen etwa 160 Kilowatt, was dem Stromverbrauch von Nvidia-Racks entspricht. Aber Qualcomm behauptet, seine Systeme seien günstiger im Betrieb, insbesondere für Cloud-Diensteanbieter.
Das Unternehmen wird auch Teile einzeln verkaufen und gibt den Kunden die Freiheit, benutzerdefinierte Racks zu bauen. „Was wir versucht haben, ist sicherzustellen, dass unsere Kunden in der Lage sind, entweder alles zu nehmen oder zu sagen: ‚Ich werde mischen und kombinieren‘“, fügte Malladi hinzu.
Sogar Nvidia und AMD könnten am Ende Teile von Qualcomms Stack kaufen. Dazu gehören seine Central Processing Units (CPUs), die Malladi als eigenständige Komponenten verfügbar machen wird. Die vollständigen Preise für Chips, Karten und Racks wurden nicht bekannt gegeben. Qualcomm bestätigte auch nicht, wie viele NPUs in ein Rack passen.
Anfang dieses Jahres unterzeichnete Qualcomm einen Deal mit Saudi-Arabiens Humain, das plant, Qualcomm-Inferenzchips in Rechenzentren zu installieren, die bis zu 200 Megawatt Strom verbrauchen. Dieser Deal machte Humain zu einem der ersten großen Kunden für die Rack-Scale-Systeme.
Das Unternehmen sagte auch, seine AI-Karten handhaben 768 Gigabyte Speicher, was mehr ist als das, was Nvidia oder AMD derzeit anbieten. Es behauptete auch eine bessere Effizienz bei Strom und Gesamtbetriebskosten, gab jedoch keine genauen Zahlen an.
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Jai Hamid
Jai Hamid berichtet seit sechs Jahren über Kryptowährungen, Aktienmärkte, Technologie, die globale Wirtschaft und geopolitische Ereignisse, die die Märkte beeinflussen. Sie hat für auf Blockchain spezialisierte Publikationen wie AMB Crypto, Coin Edition und CryptoTale Marktanalysen, Berichte über große Unternehmen, Regulierung und makroökonomische Trends verfasst. Sie hat die London School of Journalism besucht und dreimal Krypto-Marktanalysen in einem der führenden Fernsehsender Afrikas vorgestellt.
