GPUs, CPUs und andere Prozessoren für KI-Workloads KI-Hardware für Datacenter: Ein Riese und viele Zwerge

Anbieter zum Thema

Q.ANT GmbH

Google Germany GmbH

Amazon Web Services EMEA SARL,

Huawei Technologies Deutschland GmbH

Fujitsu Technology Solutions GmbH

mehr weniger

NVIDIA GmbH

Intel Deutschland GmbH

Black Semiconductor GmbH

Euclyd B.V.

SiPearl

weniger

Nvidia dominiert den Markt für Datacenter-GPUs mit einem Anteil von rund 80 Prozent. Derzeit sieht es nicht danach aus, dass Konkurrenten wie AMD und Intel sowie die Hyperscaler mit eigenen KI-Prozessoren viel daran ändern können. Denn der Riese macht weiter Tempo.

In den 1960er-Jahren wurde in der damals noch jungen IT-Branche der Satz von „IBM und den sieben Zwergen“ geprägt. Die Firma war der mit Abstand größte Hersteller der damals vorherrschenden Mainframes, gefolgt von Univac, NCR, Burroughs, Honeywell, General Electric und Control Data. Heute hat Nvidia bei den für KI-Anwendungen so wichtigen Datacenter-GPUs eine ­ähnliche Stellung erreicht. Das mittlerweile wertvollste IT-Unternehmen der Welt hatte laut Silicon Analyst im vergangenen Jahr hier einen Marktanteil von etwa 75 bis 80 Prozent. Dahinter ordnen sich wieder sieben Verfolger ein: AMD, Intel und Huawei als Chiphersteller sowie Google, AWS, ­Microsoft und Meta, die selbst entwickelte GPUs und TPUs für den Einsatz in den eigenen Rechenzentren herstellen lassen. Wobei es bei AWS wohl Überlegungen gibt, die eigenen Trainium-Chips auch an Dritthersteller zu verkaufen.

Generell verschiebt sich mit Agentic AI das Verhältnis zwischen den verschiedenen Prozessortypen wieder mehr in Richtung CPU, da hier insgesamt mehr Systeme benötigt werden, diese aber mit weniger und schwächeren GPUs auskommen. Davon profitieren Intel und AMD mit ihren Xeon und Epyc-Prozessoren, aber auch Nvidia will mit den Vera-CPUs erhebliche Marktanteile gewinnen.