Oracle macht OCI zur KI-Chipdrehscheibe: Google-TPUs, NVIDIA Vera und OpenAI-Workflow

LAS VEGAS / LONDON (IT BOLTWISE) – Oracle kündigt auf seiner Oracle AI World neue KI-Partnerschaften an, die OCI als Plattform für Training, Betrieb und Verknüpfung von Modellen mit Unternehmensdaten stärken sollen. Im Fokus stehen Google TPUs, die erstmals auf einer fremden Hyperscaler-Cloud verfügbar sein werden. NVIDIA Systeme auf Basis der Vera Rubin Plattform, neue Vera CPUs sowie Intel- und Cerebras-Angebote sollen schrittweise folgen. Zusätzlich rückt Oracle mit dem Oracle AI Workspace OpenAI-gestützte Arbeitsabläufe in den Unternehmensalltag und bindet Daten- sowie Sicherheitsdienste enger in die Cloud ein.

Oracle versucht mit einer gleich mehrere Lieferanten-Taktiken umfassenden Cloud-Offensive, die KI-Infrastruktur nicht als „einmal gekauftes GPU-Setup“, sondern als modularen Baukasten zu positionieren. Auf seiner Oracle AI World in Las Vegas kündigte der Softwarekonzern eine Serie von Partnerschaften an, die Kunden künftig auf derselben Plattform unterschiedliche Chiparchitekturen für Training und Inferenz auswählen lassen sollen. Damit reagiert Oracle auf einen realen Engpass, der in vielen Unternehmen schon heute auftaucht: Teams müssen nicht nur Modelle entwickeln, sondern sie auch produktionsnah betreiben, und die Anforderungen unterscheiden sich je nach Arbeitslast – von großem Training bis zu wiederkehrenden Inferenzschritten in Agenten-Workflows.

Technisch ist der wichtigste Hebel dabei die Vereinbarung mit Google. Laut den von Oracle und Google beschriebenen Plänen wird OCI im Jahr 2027 als erste große Cloudplattform außerhalb von Googles eigenem Ökosystem bereitstellen, um Kunden die Nutzung der hauseigenen Tensor Processing Units (TPUs) zu ermöglichen. Oracle stellt dafür Energieversorgung, Kühlung und Netzwerktechnik seiner Rechenzentren bereit. Für die Praxis bedeutet das: Wer heute in einem reinen GPU-Umfeld trainiert, bekommt perspektivisch eine zweite Chipfamilie zur Auswahl, ohne seine Daten- und Betriebslogik komplett neu aufzusetzen. Google bewirbt dabei die TPU-Generation TPU 8t für Training und TPU 8i für Inferenz, wobei TPU 8t Entwicklungszyklen für Spitzenmodelle von Monaten auf Wochen verkürzen und pro Pod deutlich mehr Rechenleistung liefern soll; TPU 8i zielt auf Inferenzarbeit ab, die in vielen spezialisierten Agenten wiederholt anfällt.

Neben TPUs verbreitert Oracle auch die Auswahl im NVIDIA-Umfeld sofort. Im Rahmen der Ankündigungen sollen NVIDIAs Vera Rubin NVL72 Systeme und neue Vera CPUs ab sofort allgemein auf OCI verfügbar sein; außerdem wollen die Partner den Ausbau der OCI Supercluster mit Vera Rubin in Richtung mehrerer Gigawatt skalieren, später sollen kleinere Servervarianten mit acht Rubin-GPUs folgen. Als Referenz nennt Oracle die Nutzung durch OpenAI: Das Unternehmen habe sein GPT-6 Astra-Training und den Betrieb auf einem OCI Supercluster mit mehr als 100.000 NVIDIA Blackwell GPUs im texanischen Abilene realisiert und erweitert. Für Anwender ist die Botschaft weniger „wer hat welchen Chip“, sondern dass sich Trainings- und Betriebsarchitekturen in der Cloud konsolidieren lassen sollen, während die Beschleunigerkette nicht auf eine einzige Plattform beschränkt bleibt.

Dass Oracle zusätzlich CPUs und Inferenzchips integriert, ist ebenfalls ein bewusster Schritt in Richtung Vereinheitlichung der gesamten KI-Wertschöpfungskette. Bei Intel ist eine mehrjährige Zusammenarbeit rund um die Xeon-Plattformen geplant, inklusive geplanter OCI X14 Instanzen auf Basis der Servergeneration mit dem Codenamen Diamond Rapids. Cerebras soll seine besonders schnelle Inferenz im Kalenderjahr 2027 auf OCI anbieten; die Begründung liegt laut den Aussagen in der Struktur moderner KI-Agenten: Jeder Arbeitsschritt erfordert Inferenz, und eine niedrigere Latenz kann die Menge an Aufgaben erhöhen, die ein System erledigt, ohne dass Nutzer spürbar warten müssen. Wenn Oracle diese Taktung über mehrere Chiptypen hinweg anbinden kann, verschiebt sich der Fokus in Projekten von „welcher Beschleuniger passt irgendwie“ hin zu „welcher Mix ist für Durchsatz, Latenz und Kosten am sinnvollsten“ – und genau an dieser Stelle wird Cloud-Engineering traditionell teuer.

Während Chip-Deals vor allem die Infrastruktur betreffen, verlagert Oracle mit OpenAI auch Teile der Anwendungsebene in den Vordergrund. Kernstück ist laut den Ankündigungen der Oracle AI Workspace: Mitarbeiter sollen über Plugins in ChatGPT auf Oracle Fusion Applications, NetSuite, die Oracle AI Database sowie OCI zugreifen können, um freigegebene Geschäftsprozesse anzustoßen. Dazu kommt eine Suite weiterer Produkte, die drei typische Unternehmensbedarfe abdecken sollen: Sicherheit, Low-Code-Entwicklung und schneller Einstieg. Oracle nennt dafür Oracle AI Security Mesh als verwalteten Dienst, der mit OpenAIs Cybermodellen Schwachstellen in Anwendungen und Infrastruktur finden soll, bevor Angreifer sie ausnutzen können. Ebenfalls angekündigt wird Oracle App Composer, mit dem Mitarbeiter ohne Programmierkenntnisse eigene Unternehmensanwendungen bauen sollen, die Oracle anschließend auf OCI betreibt. Für kleinere Unternehmen gibt es zudem das Oracle AI SMB Bundle, das kostenlos startet und jährlich Cloudguthaben im Wert von über 12.000 US-Dollar enthalten soll – unter anderem mit ChatGPT Business, AI Workspace, Codex sowie NetSuite QuickStart für Rechnungen und Liquiditätsplanung.

Den Datenteil setzt Oracle mit Snowflake fort. Die Snowflake AI Data Cloud soll als nativer Dienst auf OCI verfügbar werden, den Kunden direkt bei Oracle kaufen und bereitstellen können; Oracle übernehme dabei Preisgestaltung, Rabatte und Abrechnung. Zudem sollen bestehende Oracle Universal Credits für die Nutzung einsetzbar sein. Besonders relevant ist, dass die Daten innerhalb von OCI bleiben sollen, was den Datentransfer zwischen Clouds reduzieren und damit Kosten sowie Governance-Aufwände senken kann. Snowflake positioniert sich hierbei als Partner für KI-Datenplattformen und will eigene Angebote innerhalb von OCI laufen lassen, um Oracle-Datenbestände gemeinsamer Kunden für KI-Nutzung aufzubereiten.

Für Anleger dürfte der Zeitplan hinter den Schlagzeilen der entscheidende Prüfstein sein. Sofort verfügbar sind demnach vor allem NVIDIAs Vera Rubin Systeme und die Vera CPUs; Google TPUs und Cerebras-Inferenz sollen dagegen erst 2027 folgen. Die Intel-Zusammenarbeit und die OCI X14 Instanzen befinden sich noch in der Planung. Damit haben Teile der Aussagen zwar bereits strategische Signalwirkung, ihr Umsatzbeitrag hängt jedoch daran, wie schnell Oracle neue Kapazitäten operativ in den Markt bringt und ob Kunden die breitere Chipauswahl tatsächlich nutzen. Als erster Gradmesser wird der von Oracle und Google skizzierte Ausbau der TPU-Kapazitäten über mehrere Jahre gelten: Gelingt die schnelle Skalierung, kann das die Attraktivität von OCI im Wettbewerb um KI-Trainings- und Produktionsumgebungen erhöhen; bleibt die Umsetzung dagegen zäh, verschiebt sich der Nutzen für Kunden häufig in spätere Planungszyklen.

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