SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – OpenAI plant, im Jahr 2026 seine ersten eigenen KI-Chips in Zusammenarbeit mit Broadcom zu produzieren. Diese Chips sollen intern genutzt werden, um die Abhängigkeit von NVIDIA zu reduzieren und die Effizienz der KI-Systeme zu steigern.
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OpenAI, bekannt für die Entwicklung von generativer Künstlicher Intelligenz, die menschenähnliche Antworten auf Anfragen generieren kann, plant die Einführung seiner ersten eigenen KI-Chips im Jahr 2026. Diese Entwicklung erfolgt in Zusammenarbeit mit dem US-amerikanischen Halbleitergiganten Broadcom. Ziel ist es, die Chips intern zu nutzen, um die Abhängigkeit von externen Anbietern wie NVIDIA zu verringern und die Effizienz der eigenen KI-Systeme zu steigern.
Die Entscheidung von OpenAI, eigene Chips zu entwickeln, folgt einem Trend, den auch andere Technologiegiganten wie Google, Amazon und Meta verfolgen. Diese Unternehmen haben ebenfalls begonnen, maßgeschneiderte Chips zu entwickeln, um den steigenden Anforderungen an Rechenleistung für KI-Modelle gerecht zu werden. Die Zusammenarbeit mit Broadcom soll OpenAI helfen, die Kosten zu senken und die Kontrolle über die Hardware zu erhöhen, die für das Training und den Betrieb ihrer KI-Systeme erforderlich ist.
Broadcoms CEO Hock Tan äußerte sich optimistisch über das Wachstumspotenzial im Bereich der Künstlichen Intelligenz und erwartet signifikante Umsatzsteigerungen im Geschäftsjahr 2026. Das Unternehmen hat bereits mehr als 10 Milliarden US-Dollar an Aufträgen für KI-Infrastruktur von neuen Kunden erhalten, ohne diese namentlich zu nennen. Diese Entwicklungen unterstreichen die wachsende Bedeutung von maßgeschneiderten Chips in der KI-Branche.
Die Entwicklung eigener KI-Chips ist ein strategischer Schritt für OpenAI, um die Kontrolle über die technologische Infrastruktur zu verbessern und die Effizienz der KI-Modelle zu maximieren. Durch die Zusammenarbeit mit Broadcom und die Nutzung der Fertigungskapazitäten von Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. kann OpenAI seine Innovationskraft weiter ausbauen und sich auf die nächsten Schritte in der KI-Entwicklung vorbereiten.
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