ÜbersichtKI-Anwendungen erfordern leistungsstarke Halbleiter, bieten so der Halbleiterindustrie hohes Wachstumspotenzial und beeinflussen die gesamte Lieferkette. Gleichzeitig kann der Einsatz von KI im Chip-Design deren Leistungsfähigkeit stark erhöhen.
Das maschinelle Lernen und sein unstillbarer Appetit auf Daten sind in hohem Maße auf Halbleiter für die Verarbeitung und Speicherung angewiesen. Die wachsende Komplexität und Nachfrage von KI-Anwendungen bedeutet, dass Halbleiter, insbesondere Grafikprozessoren (GPUs) - die leistungsstarken Motoren, die Unternehmen wie OpenAI und ihre Anwendungen, darunter ChatGPT, antreiben - immer wichtiger werden. Ursprünglich für das Rendering von Bildern in Videospielen entwickelt, haben sich GPUs aufgrund ihrer Fähigkeit, viele Berechnungen gleichzeitig auszuführen - eine Voraussetzung für das Training komplexer KI-Modelle - als die bevorzugte Hardware für KI entwickelt. Diese Verarbeitungssysteme verwalten die umfangreichen Daten, die für das Training generativer KI-Modelle erforderlich sind, die generative vortrainierte Transformer (GPTs) verwenden, und ermöglichen schnellere Antworten sowie ein besseres Sprachverständnis. Einfach ausgedrückt: Halbleiter sind das Fundament, das den reibungslosen Betrieb von KI-Anwendungen wie ChatGPT sicherstellt. Da KI-Anwendungen in Bereichen vom autonomen Fahren bis hin zur Krankheitsdiagnose weiter zunehmen, steigt die Nachfrage nach Hochleistungs-GPUs, was sie zu einem integralen Bestandteil des zukünftigen Wachstums der Halbleiterindustrie macht. Diese wachsende Nachfrage stellt eine bedeutende und vielversprechende Möglichkeit für die Unternehmen der Halbleiterindustrie dar, die sich bereits in den Gewinnen einiger von ihnen niederschlägt.
NVIDIA: Data Center / AI-Produktlinie dominiert die Umsätze
Umsatzverteilung in Mrd. US-$
Quelle: NVIDIA Finanzberichte, FY2019-2024
Diese Entwicklung wirkt sich auf die gesamte Halbleiterlieferkette aus. Eine höhere Nachfrage nach KI-Chips könnte wiederum zu einer höheren Nachfrage nach Produktions-/Fertigungsanlagen führen, die wiederum mit größerer Wahrscheinlichkeit ihre Aufträge bei den Herstellern von Halbleiterausrüstungen erhöhen würden, was einen Durchsickereffekt zur Folge hätte. Auf der anderen Seite der Lieferkette könnte diese Entwicklung die Nachfrage nach Anbietern von Halbleiterdesignsoftware und IP-Lizenzierungsunternehmen erhöhen.
Andererseits wird die KI nicht nur von Halbleitern angetrieben, sondern trägt auch zu deren Weiterentwicklung bei. Sie wird zunehmend im Chipdesign eingesetzt, einem Bereich, der aufgrund des Mooreschen Gesetzes an seine physikalischen Grenzen stößt, das besagt, dass sich die Anzahl der Transistoren auf einem Chip etwa alle zwei Jahre verdoppelt. Mit Hilfe der KI können Unternehmen exponentiell mehr Variationen des Chipdesigns erforschen und aufgabenspezifische Chips entwickeln, die auf Effizienz und Leistung in den vorgesehenen Anwendungen optimiert sind. Dieser Ansatz, der oft als „AI on the design floor“ bezeichnet wird, ermöglicht es der Industrie, die Halbleiter trotz der physikalischen Grenzen weiterzuentwickeln. Mit Hilfe der KI könnte die Halbleiterindustrie in der Lage sein, ihre positive Entwicklung fortzusetzen und den digitalen Wandel in allen Sektoren für die nächsten Jahrzehnte voranzutreiben.
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