Qualcomm-Aktien steigen nach der Markteinführung der neuen AI200/AI250-Chips um 23 %, um Nvidia und AMD vom Thron zu stoßen

Die Qualcomm-Aktie schoss am Montag um 23 % in die Höhe, nachdem das Unternehmen angekündigt hatte, neue KI-Beschleunigerchips auf den Markt zu bringen, um Nvidia und AMD im bisher teuersten Chip-Krieg herauszufordern.

Die am 27. Oktober erfolgte Ankündigung war das bisher deutlichste Signal des Unternehmens, 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 verbaut. Sie werden ganze, flüssigkeitsgekühlte Racks in riesigen KI-Serverfarmen antreiben.

Laut CNBC stellen diese neuen Chips einen großen Schritt weg von Qualcomms üblichem Tätigkeitsfeld im Bereich mobiler und drahtloser Geräte dar. Beide Beschleuniger können ein komplettes Rack belegen, ähnlich wie die aktuellen Systeme von Nvidia und AMD, in denen 72 Chips als Einheit arbeiten.

Die Idee besteht darin, KI-Laboren und Hyperscalern die nötige Rechenleistung für die Ausführung massiver KI-Modelle zu bieten, ohne dabei auf die Lieferkette von Nvidia oder die zweitplatzierte Position von AMD angewiesen zu sein.

Qualcomm steigt mit KI-Chips für Rechenzentren in den Komplettmarkt ein

Die AI200 und AI250 basieren auf der gleichen Technologie, die auch in Qualcomms Handychips zum Einsatz kommt und als Hexagon Neural Processing Units (NPUs) bezeichnet wird.

Durga Malladi, die Geschäftsführerin des Unternehmens für Rechenzentren und Edge Computing, sagte Reportern letzte Woche: „Wir wollten uns zunächst in anderen Bereichen beweisen, und als wir dort unsere Stärke aufgebaut hatten, war es für uns ziemlich einfach, in den Bereich der Rechenzentren aufzusteigen.“

Diese Racks sind für Inferenz und nicht für Training ausgelegt. Das bedeutet, dass Qualcomm keine Chips entwickelt, die beim Training von Modellen wie den GPTs von OpenAI helfen, welche auf Nvidia-GPUs trainiert wurden.

Der Fokus liegt stattdessen darauf, diese Modelle nach dem Training schneller und kostengünstiger auszuführen. Genau dort finden die meisten realen Arbeitslasten statt.

Und hier steckt richtig viel Geld drin. McKinsey prognostiziert, dass die Welt bis 2030 6,7 Billionen US-Dollar in Rechenzentren investieren wird, der Großteil davon in KI-Hardware. Nvidia beherrscht heute über 90 % dieses Marktes und verfügt über eine Marktkapitalisierung von über 4,5 Billionen US-Dollar. Doch die Kunden werden ungeduldig.

OpenAI gab kürzlich bekannt, Chips von AMD zu beziehen und möglicherweise sogar Anteile am Unternehmen zu erwerben. Google, Amazon und Microsoft entwickeln ebenfalls eigene KI-Beschleuniger. Alle wünschen sich eine Alternative, bei der man nicht wie ein Dutzend anderer KI-Labore auf eine GPU-Lieferung von Nvidia warten muss.

Stromverbrauch, Flexibilität und Speicherkapazität zeichnen Qualcomm aus

Malladi erklärte, die Racks verbrauchten rund 160 Kilowatt, was dem Stromverbrauch von Nvidia-Racks entspreche. Qualcomm hingegen behauptet, seine Systeme seien im Betrieb günstiger, insbesondere für Cloud-Service-Anbieter.

Das Unternehmen wird die Einzelteile auch separat anbieten, sodass Kunden ihre Racks individuell zusammenstellen können. „Wir haben versucht, unseren Kunden die Möglichkeit zu geben, entweder das Komplettpaket zu kaufen oder sich ihre eigenen Komponenten zusammenzustellen“, fügte Malladi hinzu.

Auch Nvidia und AMD könnten Teile von Qualcomms Technologiepalette übernehmen. Dazu gehören die Prozessoren (CPUs), die laut Malladi als Einzelkomponenten erhältlich sein werden. Die genauen Preise für Chips, Karten und Racks wurden noch nicht bekannt gegeben. Qualcomm bestätigte auch nicht, wie viele NPUs in ein Rack passen.

Anfang des Jahres unterzeichnete Qualcomm einen Vertrag mit dem saudi-arabischen Unternehmen Humain, das Qualcomm-Inferenzchips in Rechenzentren mit einem Stromverbrauch von bis zu 200 Megawatt installieren will. Durch diesen Vertrag wurde Humain zu einem der ersten Großkunden für die Rack-Scale-Systeme.

Das Unternehmen gab außerdem an, dass seine KI-Grafikkarten 768 Gigabyte Speicher verwalten, was mehr ist als das, was Nvidia oder AMD derzeit anbieten. Es versprach zudem eine bessere Energieeffizienz und niedrigere Betriebskosten, nannte aber keine genauen Zahlen.