Nvidia steckt jüngsten Geldregen in komplett neue Chip-Kategorie
Der Chiphersteller Nvidia nutzt seine gigantischen Einnahmen der letzten Zeit, um einen komplett neuen Geschäftsbereich aufzubauen. Das Unternehmen wird künftig auch sogenannte Custom-Chips anbieten, also Halbleiter, die auf bestimmte Kundenwünsche zugeschnitten sind.
Nvidia hatte den Vorteil, passgenau zum Beginn des KI-Booms passende Prozessoren in großer Zahl liefern zu können. Die H100- und A100-Chips des Unternehmens dienen vielen dieser Großkunden als allgemeine, universell einsetzbare KI-Chips. Dadurch entfallen aktuell rund 80 Prozent der Verkäufe solcher Chips auf den GPU-Hersteller.
Wie lange eine solch beherrschende Position zu halten sein wird, ist allerdings fraglich. Denn sowohl der Konkurrent AMD als auch diverse andere Produzenten arbeiten angesichts der hohen Nachfrage ebenfalls an entsprechenden Produkten. Daher nutzt Nvidia nun also die enormen Einnahmen, um sich für die Zukunft breiter im Halbleiter-Business aufzustellen und den aktuell stark gestiegenen Börsenwert vielleicht halten oder gar ausbauen zu können.
Zu den größten Anbietern speziell gestalteter Chips gehören aktuell Broadcom und Marvell, die den überwiegenden Anteil des Gesamtumsatzes von 30 Milliarden Dollar im Jahr auf sich vereinen. Angesichts des Markteinstiegs eines Schwergewichtes wie Nvidia, dürften diese durchaus etwas in Bedrängnis kommen. Allerdings wächst der Markt auch stark und mit seiner Spezialisierung dürfte Nvidia eher eine eigene Nische abdecken.
Siehe auch:
- Nvidia baut neuen Geschäftsbereich für Custom-Chips auf
- Spezialisierung auf Chips für Cloud und KI
- Treffen mit potenziellen Großkunden bereits erfolgt
- Nvidias H100- und A100-Chips dominieren den Markt
- Konkurrenz durch AMD und andere Produzenten wächst
- Nvidia trifft sich mit ##a i="1" t="Amazon"##, Meta, Microsoft, Google
- Broadcom und Marvell führen den spezialisierten Chipmarkt an
Werte sichern
Dabei wird man allerdings nicht alles anbieten, was irgendwie möglich ist. Nvidia werde sich stattdessen auf Chips für Cloud-Betreiber und KI-Berechnungen spezialisieren, berichtet die Nachrichtenagentur Reuters unter Berufung auf neun mit den Plänen vertraute Quellen. Treffen mit potenziellen Kunden soll es bereits gegeben haben, hieß es.Nvidia hatte den Vorteil, passgenau zum Beginn des KI-Booms passende Prozessoren in großer Zahl liefern zu können. Die H100- und A100-Chips des Unternehmens dienen vielen dieser Großkunden als allgemeine, universell einsetzbare KI-Chips. Dadurch entfallen aktuell rund 80 Prozent der Verkäufe solcher Chips auf den GPU-Hersteller.
Wie lange eine solch beherrschende Position zu halten sein wird, ist allerdings fraglich. Denn sowohl der Konkurrent AMD als auch diverse andere Produzenten arbeiten angesichts der hohen Nachfrage ebenfalls an entsprechenden Produkten. Daher nutzt Nvidia nun also die enormen Einnahmen, um sich für die Zukunft breiter im Halbleiter-Business aufzustellen und den aktuell stark gestiegenen Börsenwert vielleicht halten oder gar ausbauen zu können.
Gespräche mit den Großen
Der Konzern will entsprechend auch gleich an mögliche Großkunden heran: Nvidia-Vertreter hätten sich bereits mit Managern Amazons, Metas, Microsofts, Googles und OpenAIs getroffen, um die Herstellung kundenspezifischer Chips für diese Unternehmen zu besprechen, so zwei mit den Treffen vertraute Quellen. Neben den Betreibern großer Rechenzentren hat Nvidia auch Kunden aus den Bereichen Telekommunikation, Automobil und Videospiele ins Visier genommen.Zu den größten Anbietern speziell gestalteter Chips gehören aktuell Broadcom und Marvell, die den überwiegenden Anteil des Gesamtumsatzes von 30 Milliarden Dollar im Jahr auf sich vereinen. Angesichts des Markteinstiegs eines Schwergewichtes wie Nvidia, dürften diese durchaus etwas in Bedrängnis kommen. Allerdings wächst der Markt auch stark und mit seiner Spezialisierung dürfte Nvidia eher eine eigene Nische abdecken.
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Christian KahleRedakteur für Forschung, Energie und Raumfahrt
Begleitet die IT-Branche seit dem Dotcom-Boom, Informatik studierte er in Berlin. Sein Spektrum reicht von Quantencomputern über Solarstrom bis zur Raumfahrt.
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