Das Google-Team wird die Kapazität seiner KI-Infrastruktur offenbar erheblich ausbauen, sofern sich die Prognose der Analysten von Fubon Research bewahrheitet. Den Experten zufolge wird das Unternehmen die Produktion der KI-Beschleuniger der TPU-Serie so stark hochfahren, dass es im Laufe des Jahres 2028 bereits mehr solcher Prozessoren herstellen könnte als Nvidia selbst. Dazu wird laut den Analysten die Unterstützung durch TSMC jedoch nicht ausreichen; sondern wird Google für den Erfolg voraussichtlich auch die Dienste der zunehmend an Fahrt gewinnenden Intel Foundry Services in Anspruch nehmen, um im Laufe des Jahres 2028 zwischen 12 und 15 Millionen Prozessoren für KI-Beschleuniger produzieren zu lassen.
Google entwickelt die TPU-Serie bereits seit rund einem Jahrzehnt; im Laufe des Jahres 2028 werden voraussichtlich die Chips hergestellt, die die Grundlage für die TPU v9 bilden, wobei in einem einzelnen Chipgehäuse insgesamt vier Chips Platz finden können, das heißt, sie werden 2028 deutlich mehr Produktionskapazitäten beanspruchen als 2027: Die Auslastung in diesem Bereich könnte sich mehr als verdoppeln, sodass neben TSMC auf jeden Fall auch alternative Auftragsfertiger aus der Halbleiterindustrie einbezogen werden müssen – hier könnten die Intel Foundry Services ins Spiel kommen. Analysten zufolge wird auch Nvidia seine Produktion in der Zwischenzeit steigern, denn während im Laufe des Jahres 2026 voraussichtlich 8,2 Millionen KI-GPUs hergestellt werden, könnte diese Zahl bis 2028 bereits auf 12,4 Millionen ansteigen, das heißt, Google könnte selbst im schlimmsten Fall genauso viele KI-Beschleuniger herstellen wie Nvidia, aber die Chancen stehen gut, Nvidia sogar zu überholen. Es bleibt natürlich vorerst ein Rätsel, inwieweit die TPU v9 in Bezug auf Leistung und Energieeffizienz mit den Entwicklungen von Nvidia, also den KI-Beschleunigern der Rubin- und Rubin-Ultra-Serien, konkurrieren kann, aber mit der Zeit werden wir auch darauf eine Antwort erhalten.
Sicher ist jedoch, dass die Produktionskapazitäten von TSMC für die Herstellung der aus vier Chiplets bestehenden TPU v9-KI-Beschleuniger keinesfalls ausreichen werden, sodass auf jeden Fall die Dienste von Intel Foundry Services in Anspruch genommen werden müssen, auch wenn es bislang ein Rätsel bleibt, wie Google die Produktion zwischen den beiden Parteien aufteilen wird. Früheren Gerüchten zufolge gibt es in diesem Bereich bereits einige Aktivitäten, denn Brancheninformationen zufolge hat Google bereits das Intel-Team kontaktiert, um rund 3 Millionen Google-TPUs in fortgeschrittener Fertigungsphase zu erhalten. Damit können sie einerseits die Leistungsfähigkeit und die Einstellung von Intel einschätzen und sich andererseits auf das Jahr 2028 vorbereiten, wenn die bei Intel hergestellten Chips auch bei Intel in Gehäuse eingebaut werden müssen, da die EMIB/EMIB-T-Technologien von Intel und die CoWoS-L-Technologien von TSMC nicht miteinander kompatibel sind; dementsprechend müssen die betreffenden Chips von vornherein so konzipiert werden, dass sie auch die Gehäusetechnologien des jeweiligen Auftragsfertigers in der Halbleiterindustrie nutzen können. Vor diesem Hintergrund ist es nicht ausgeschlossen, dass die TPU v9 in zwei Ausführungen hergestellt wird, wobei die eine von TSMC und die andere von Intel produziert wird, was eine perfekte Zusammenarbeit ermöglichen würde.
Sollte Google den Ausbau seiner KI-Infrastruktur tatsächlich so stark vorantreiben, hätte dies zum einen zur Folge, dass das Unternehmen zum weltweit größten Nutzer von KI-Beschleunigern würde und gleichzeitig über die weltweit größte KI-Infrastruktur verfügen könnte, da die von ihm entworfenen und in Auftrag gegebenen Chips in seinen Besitz übergehen. Es ist noch unklar, ob die TPU v9 nur interne Aufgaben übernehmen wird oder ob auch externe Kunden über verschiedene Dienste darauf zurückgreifen können, aber darauf wird sich später noch eine Antwort ergeben.
Dies verdeutlicht auch, wie wichtig es für Cloud-Anbieter ist, eigene Chips und ein eigenes Software-Ökosystem zu entwickeln, da diese besser auf die aktuellen Anforderungen zugeschnitten sind und die Abhängigkeit des Unternehmens von externen Anbietern von KI-Beschleunigern und Softwareentwicklern verringern. Dass Google ein derart massives Wachstum verzeichnet, stellt im Grunde genommen keine unmittelbare Gefahr für Nvidia im Hardwarebereich dar, dagegen ist die Tatsache, dass das Google-Ökosystem nicht mehr um das Nvidia-CUDA-Ökosystem herum aufgebaut ist, umso bedrohlicher, da CUDA für Nvidia den größten Vorteil darstellt und das Unternehmen dadurch die gesamte KI-Branche vernetzt hat. Der ehemalige Chef von Intel hat bereits mehrfach darauf hingewiesen und gleichzeitig dazu aufgerufen, der Markt so schnell wie möglich Alternativen entwickeln solle, da die Vorherrschaft von Nvidia auf lange Sicht möglicherweise nicht gut für die Branche sei – und seine Ansicht wurde offenbar von mehreren Akteuren geteilt, aber das ist schon eine andere Geschichte…
