Gleich mehrere bahnbrechende Ankündigungen erschüttern die Branche – und stellen die Vormachtstellung von Marktführer Nvidia infrage.
Musks TeraFab: Der 100-Milliarden-Coup
Elon Musk hat heute Pläne für einen eigenen KI-Chip vorgestellt, der die Leistung aktueller Spitzenmodelle um das Zwei- bis Dreifache übertreffen soll. Die Kosten: angeblich 90 Prozent niedriger als bei vergleichbaren High-End-Produkten. Möglich machen soll das die gemeinsame Chip-Fabrik „TeraFab“ von Tesla, SpaceX und xAI im texanischen Austin.
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Die Baukosten werden auf 50 bis 110 Milliarden Euro geschätzt. Als Partner sind Intel und der niederländische Lithografie-Spezialist ASML im Gespräch. Dessen Chef bestätigte bereits Verhandlungen über die Lieferung essenzieller Belichtungsanlagen. Der Vorstoß kommt zu einem Zeitpunkt, an dem Nvidias Börsenwert auf 4,7 Billionen Euro gestiegen ist – trotz Warnungen des Managements vor zunehmender Konkurrenz aus China.
Napier-Chip: 13-mal schneller als Nvidia
Nur einen Tag zuvor, am 15. Juni, meldete das Startup Tensordyne einen Meilenstein: Der Napier-KI-Chip ist fertig entwickelt. Gefertigt im 3-Nanometer-Verfahren bei TSMC, sitzen auf dem Chip 138 Milliarden Transistoren und 144 Gigabyte HBM3E-Speicher. Die Behauptung der Firma ist kühn: Der Napier sei 13-mal schneller und 17-mal energieeffizienter pro Berechnungsschritt als Nvidias aktuelle Blackwell-Architektur.
Das Geheimnis liegt in der Mathematik. Statt komplexer Multiplikationen nutzt der Chip logarithmische Rechenwege – einfache Additionen ersetzen aufwendige Operationen. Ergebnis: 2,1 Billiarden Rechenoperationen pro Sekunde. Ein komplettes Rack schafft 1.300 Berechnungsschritte pro Sekunde für Modelle mit zwei Billionen Parametern.
Die Beta-Phase startet im ersten Quartal 2027, die Auslieferung folgt drei Monate später. Partner wie Broadcom, HPE und Juniper helfen bei der Markteinführung.
Samsung sticht TSMC aus
Der Wettbewerb verändert auch die Beziehungen zwischen Chip-Designern und Herstellern. Samsung Foundry hat heute Großaufträge von Google und Neuralink an Land gezogen – vor allem, weil TSMC an Kapazitätsgrenzen stößt.
Samsung fertigt künftig den Ein-/Ausgabe-Chip für Googles zehnte TPU-Generation „Icefish“ im 2-Nanometer-Verfahren. Die Rechenkerne bleiben bei TSMC in 1,4 Nanometern. Neuralink wiederum lässt seine 4-Nanometer-Gehirnimplantate ab Ende 2027 bei Samsung produzieren.
Übernahmegerüchte um KI-Startup
Qualcomm verhandelt angeblich über die Übernahme des RISC-V-Spezialisten Tenstorrent. Die Summe: zwischen 7,5 und 9,5 Milliarden Euro. Tenstorrent-Chef Jim Keller, eine Legende der Chip-Branche, hat sich auf KI-Beschleuniger auf Basis des offenen RISC-V-Standards spezialisiert. Samsung und die Investmentfirma von Jeff Bezos hatten bereits früher investiert.
China und Japan: Eigene Wege zur Chip-Souveränität
Huawei hat Ende Mai auf einer Branchenkonferenz seine „Tau Scaling Law“- und „LogicFolding“-Architektur vorgestellt. Ziel: Bis 2031 Transistordichten erreichen, die einem 1,4-Nanometer-Prozess entsprechen – und das ohne EUV-Lithografie. Die ersten Kirin-Prozessoren mit der neuen Technik sollen im Herbst 2026 auf den Markt kommen.
Alibabas Chip-Tochter T-Head meldete am 14. Juni, sie habe bereits 560.000 Zhenwu-KI-Chips an über 400 Kunden in 20 Branchen ausgeliefert. Das aktuelle M890-Modell soll die dreifache Trainingsleistung des Vorgängers bieten.
Japan wiederum pumpt weitere 3,7 Milliarden Euro in das Chip-Projekt Rapidus. Die Gesamtförderung steigt damit auf rund 15 Milliarden Euro. Rapidus will ab 2027 in Hokkaido 2-Nanometer-Chips produzieren – in Kooperation mit IBM und Fujitsu.
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Verpackungskunst und Software-Turbo
Der Wettbewerb verlagert sich zunehmend auf die Verpackungstechnik. TSMC und Samsung arbeiten an Panel-Level-Packaging (PLP) mit rechteckigen Platten. Das ermöglicht deutlich mehr Chips pro Produktionsdurchlauf als herkömmliche runde Wafer. TSMC plant den Serienstart 2027.
Auch die Software holt auf. Forscher der UC Berkeley und der University of Texas haben „Flash-KMeans“ entwickelt – eine optimierte Bibliothek für Daten-Clustering. Auf Nvidia H200-GPUs erreicht das Tool die bis zu 200-fache Geschwindigkeit bisheriger Standards. Das ermöglicht Echtzeit-Clustering in großen Sprachmodellen und Vektorsuchen – ein reiner Software-Boost für bestehende Hardware.
