Millionen-Kapital für Nvidia-Schreck: KI soll Chips billiger machen

Architect Labs gab am Donnerstag bekannt, 24 Millionen US-Dollar an Startkapital eingeworben zu haben, um ein Unternehmen aufzubauen, das künstliche Intelligenz einsetzen wird, um die Entwicklung kundenspezifischer Chips zu beschleunigen und zu vereinfachen. Der amerikanische Chipriese Broadcom und sein kleinerer Konkurrent Marvell entwickeln kundenspezifische KI- und andere Allzweck-Computerchips für Cloud-Computing-Unternehmen wie Amazon und Googles Mutterkonzern Alphabet. Die von Marvell und Broadcom entwickelten Chips generieren Umsätze in Milliardenhöhe und stellen eine Alternative zu Nvidias leistungsstarker Hardware dar.

Architect Labs hat sich zum Ziel gesetzt, den Prozess zu verbilligen und zu beschleunigen, der derzeit etwa zwei Jahre dauert und Hunderte von Millionen US-Dollar an Arbeitskosten sowie Forschungs- und Entwicklungskosten verursacht. Das Unternehmen plant, Chiphersteller anzusprechen, um den Designprozess zu beschleunigen, aber auch Softwareunternehmen, die kundenspezifische Chips verwenden könnten, um ihre Anwendungen schneller oder effizienter auszuführen, sagte Architect-Mitbegründer Ebrahim Hussain in einem Interview mit Reuters.

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Hussain sagte: "Ihr größtes Problem liegt heute nicht unbedingt in der Backend-Ausführung oder im Layout. Ihre größte Herausforderung besteht darin, die Arbeitslast, die sie der Welt liefern wollen – sei es KI, Robotik oder Ähnliches –, so zu gestalten, dass die entsprechende Chiparchitektur entsteht." Das in Palo Alto, Kalifornien, ansässige Unternehmen wurde von Hussain und Aaditya Subedi gegründet und beschäftigt 18 Mitarbeiter, die sich auf die Bereiche maschinelles Lernen und Hardware verteilen.

Das Ziel, so Subedi, sei es, das Chipdesign so zugänglich zu machen, wie es TSMC aus Taiwan mit der Chipherstellung gemacht habe. Die Finanzierungsrunde des Unternehmens wurde von Kindred Ventures angeführt und umfasste Beteiligungen von TQ Ventures, Race Capital und Together Fund. Auch Jeff Dean, Chief Scientist von Google DeepMind, sowie Führungskräfte von OpenAI und Nvidia investierten in das Unternehmen.

Der Markt ist riesig, weil Cloud-Konzerne zunehmend eigene Chips entwickeln lassen. Diese Custom-Chips bringen laut Reuters bereits Umsätze in zweistelliger Milliardenhöhe und gelten als eine Alternative zu Nvidias dominierender KI-Hardware. Der Ansatz von Architect Labs liegt nicht zuerst beim klassischen Chip-Layout, sondern früher in der Wertschöpfungskette: Die KI soll helfen, aus einer konkreten Anwendung – etwa KI, Robotik oder anderen Spezial-Workloads – die passende Chiparchitektur abzuleiten. 

Das ist wichtig, weil Custom-Chips für Hyperscaler vor allem dann Sinn ergeben, wenn sie bestimmte Aufgaben schneller, sparsamer oder billiger erledigen als universelle GPUs. Genau hier liegt der Angriff auf Nvidia: Nicht jeder KI-Workload braucht zwingend eine teure Standard-GPU. Wer den Workload kennt und genug Volumen hat, kann mit einem maßgeschneiderten Chip langfristig Kosten senken – allerdings nur, wenn Designzeit und Entwicklungskosten beherrschbar bleiben.

Autor: Paul Späthling, wallstreetONLINE Redaktion

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