Intel soll sich weiterhin im Rennen für Chipprojekte von Nvidia und Google befinden. Beide Firmen schauen sich angeblich Fertigungsprozesse der Intel Foundry an, scheinen aber vorerst primär am sogenannten Advanced Packaging interessiert zu sein. Darüber berichtet The Information anhand von Quellen, die mit den Verhandlungen vertraut sein sollen.
Beim Advanced Packaging setzt ein Unternehmen mehrere Chips auf einen gemeinsamen Träger. So entsteht etwa aus Compute- und Schnittstellen-Dies plus gegebenenfalls Speicherstapeln ein einzelner KI-Beschleuniger. Auftragsfertiger bieten dafür unterschiedliche Technologien an. Intel hat etwa Foveros und die Embedded Multi-Die Interconnect Bridge (EMIB) im Portfolio: Wahlweise übernehmen ganze Basis-Dies oder kleine Siliziumbrücken die Verbindung zwischen mehreren Dies.
Mehrere Millionen Google-TPUs
Die Verhandlungen mit Google sollen schon abgeschlossen sein: Ab 2028 verarbeitet Intel demnach mindestens drei Millionen Tensor Processing Units (TPUs) für Google weiter, heißt es. Der weltweit größte Chipauftragsfertiger TSMC würde dann die Dies produzieren, woraufhin Intel sie zusammen mit dem High-Bandwidth Memory (HBM) oder anderem Speicher verheiratet. Eine offizielle Bekanntgabe steht noch aus.
Nvidia könnte Intels Packaging-Expertise teilweise für die nächste KI-Beschleunigergeneration Feynman heranziehen, berichtet „The Information“. Ein Ableger soll aus vier Compute-Dies plus wahrscheinlich HBM4 bestehen. Hier wird das Packaging komplexer: Zumindest das Topmodell stapelt die Dies , anstatt sie nebeneinander auf einen Träger zu setzen.
Das Risiko für Packaging-Aufträge wäre gering, sobald die passenden Prozesse evaluiert sind. Gleichzeitig winken hier nur vergleichsweise kleine Summen. Für TSMC etwa ist Advanced Packaging Zubrot, das unter 15 Prozent des Gesamtumsatzes ausmacht . Bei Intel könnte das ausreichen, um das defizitäre Foundry-Geschäft zu stabilisieren.
Nvidia testet angeblich Intel 18A
Die große Frage lautet, ob Intel Kunden für die eigentliche Chipfertigung anlocken kann. Hier wäre das Risiko für Kunden erheblich größer, da sich erst spät im Designprozess zeigt, ob alles wie vorgesehen funktioniert. Im schlechtesten Fall ist die Ausbeute funktionstüchtiger Chips gering (Yield) und ein Chip schafft das anvisierte Performance-Ziel nicht. Die Fertigstellung und Evaluierung eines Designs sind teuer und langwierig.
Unter anderem Nvidia soll derzeit ein Chipdesign mit Intels aktuellem 18A-Fertigungsprozess testen. Das kann allerdings auch nur eine Strategie sein, um sich in Verhandlungen gegenüber TSMC besser aufzustellen.
Aufträge für weniger wichtige Chips wie Netzwerk-Switches könnten ansonsten Engpässe bei TSMC umgehen. Bei den Topmodellen erscheint ein Partnerwechsel unwahrscheinlich, da sich Intels Foundry im Gegensatz zu TSMC noch beweisen muss. Bis ein heutiger Testchip marktreif wird, wäre 18A zudem wieder veraltet. Für ein wichtiges Projekt müsste Nvidia bereits den kommenden Nachfolger 14A testen.
Vorsicht bei Investitionen geboten
Und eine weitere Frage bleibt im Raum stehen: Fast alle großen KI-Firmen investieren aktuell zwar große Summen in Rechenzentren, aber noch ist gar nicht klar, ob sich diese Investitionen jemals auszahlen werden. Bei OpenAI wird schon gemunkelt, ob die Firma die eingegangenen Verpflichtungen überhaupt bedienen kann. Google hat gerade seine Abopreise gesenkt , weil der Konzern wie alle anderen das Problem hat, zahlende Kunden für seine KI zu finden. Die hohen Kosten für den KI-Betrieb lassen sich kaum decken – und damit auch die für Chips für Rechenzentren nicht. Zumindest aktuell gehen Hersteller und Hyperscaler trotzdem jahrelange Lieferverträge ei n.
( mma )
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