Zusammenfassung der Kerninhalte
Google hat neue Partner für seinen selbst entwickelten AI-Chip TPU gefunden (Marvell sowie laut Gerüchten AMD) und verringert damit allmählich seine Abhängigkeit von Broadcom. Die Zusammenarbeit zwischen AI-Unternehmen und Chip-Herstellern im Silicon Valley wird zunehmend diversifiziert und durch gemeinsame Beteiligungen zu einem komplexen Interessennetzwerk geknüpft. Die Auslieferungen von Googles TPU sollen in diesem Jahr um 70–80 % steigen, was die schnelle Einführung dieser Chips beschleunigt und eine Abhängigkeit von Nvidia-GPUs verhindern soll. Broadcom steht aufgrund des Verlusts von Aufträgen vor kurzfristigem Druck, während Nvidia seine Wettbewerbsfähigkeit durch technologische Vorteile aufrechterhält.
1. Wechsel der Partner bei Googles TPU: Marvell rückt nach vorne, Broadcom gerät in die Kritik
Bisher stammten Googles TPU hauptsächlich von Broadcom. Nun hat Google jedoch einen Auftrag mit Marvell abgeschlossen, der Kernkomponenten wie AI-Verarbeitungseinheiten sowie Speicher-, Netzwerk- und Speicherkontroller umfasst. Nach dieser Ankündigung stieg der Aktienkurs von Marvell um fast 10 %, während der von Broadcom um 4,6 % fiel. Es gibt auch Gerüchte, dass Google AMD zur Entwicklung der zehnten Generation von TPU einladen könnte.
Warum der Wechsel der Partner? Google möchte sich nicht auf einen einzigen Lieferanten verlassen – mehrere Partner helfen dabei, Risiken zu verteilen und Chips zu erhalten, die besser zu den eigenen Anforderungen passen (insbesondere hinsichtlich Effizienz statt reiner Rechenleistung).
2. Das „Interessennetzwerk“ im Silicon Valley: gegenseitige Beteiligungen
Die Zusammenarbeit umfasst nicht nur den Kauf von Chips, sondern auch gemeinsame Investitionen in Aktien:
- Marvell hat Google Warrants ausgegeben, mit denen es für maximal 58,97 Millionen Marvell-Aktien zu einem Preis von 206,58 US-Dollar pro Stück kaufen kann (potenzieller Wert: 12,18 Milliarden US-Dollar). Allerdings werden nur einige dieser Aktien freigeschaltet, wenn Marvell jährlich einen Umsatz von 500 Millionen US-Dollar aus der Zusammenarbeit erzielt.
- Auch AMD hatte zuvor ähnliche Vereinbarungen mit Meta: Meta konnte für 0,01 US-Dollar pro Stück 10 % der AMD-Aktien kaufen. Nvidia investierte 10 Milliarden US-Dollar in OpenAI, Google 4 Milliarden in Anthropic und AMD weitere 500 Millionen; zudem investierte Nvidia 2 Milliarden US-Dollar in Marvell.
Zweck dieser Beteiligungen? Beide Parteien sind aufeinander angewiesen: Die Chip-Hersteller erhalten stabile Aufträge, die AI-Unternehmen eine zuverlässige Lieferung – beide können nicht ohne den anderen auskommen.
3. Der „große Durchbruch“ von Googles TPU in diesem Jahr: Auslieferungen steigen um 70–80 %
Laut der Prognose von TrendForce sollen die Auslieferungen von Googles selbst entwickelten ASICs (TPUs) in diesem Jahr im Vergleich zum Vorjahr um 70–80 % steigen und etwa 70 % der eigenen AI-Server ausmachen.
Warum ist das so?
- Googles AI-Server werden schnell eingesetzt, und die TPU-Generationen wechseln häufig (jährlich): Die Leistung der achten Generation ist die des siebten Mal höher – zudem verbrauchen die neuen Chips weniger Energie.
- Viele Kunden: Google nutzt die TPU selbst und liefert sie auch an Anthropic aus; Meta erwägt den Einsatz von Googles TPU ab 2027 (Auftragswert in Milliarden US-Dollar).
- Unterstützung durch die Lieferkette: Broadcoms Anteil am fortschrittlichen Packaging-Verfahren von TSMC (CoWoS) stieg von 13 % auf 22 % – dies zeigt einen starken Anstieg der Nachfrage.
4. Googles eigene Chipentwicklung: Keine Abhängigkeit mehr von Nvidia
Früher war Google auf Nvidia-GPUs angewiesen, möchte sich jedoch nun von dieser Abhängigkeit befreien:
- Nvidia konzentriert sich auf die Gesamtrechenleistung, während Google besonders auf die Effizienz bei der Erstellung von Inhalten (z. B. Geschwindigkeit und Kosten der AI-gestützten Texterstellung sowie Bildgenerierung) sowie auf die Skalierbarkeit von Clustern (Fähigkeit, viele Chips für große Aufgaben zu nutzen) Wert legt.
- Die selbst entwickelten TPU geben Google mehr Kontrolle: Es kann die Chips nicht nur selbst verwenden, sondern auch an andere AI-Unternehmen verkaufen – ohne auf andere abhängig zu sein.
5. Probleme bei Broadcom und Nvidia’s Reaktionen
- Druck für Broadcom: Nach dem Verlust von Googles Aufträgen lag Broadcoms Prognose für den AI-Umsatz im nächsten Quartal (16 Milliarden US-Dollar) unter den Erwartungen; zudem wurde das Ziel für 2027 (10 Milliarden US-Dollar) nicht erhöht.
- Nvidias Gegenmaßnahmen: Nvidia hat die Vera Rubin-Plattform eingeführt, die sich durch besonders hohe Leistung pro Watt und niedrige Kosten auszeichnet. Diese Plattform wird bereits auf Plattformen wie Google Cloud und Microsoft Azure eingesetzt; Nvidia nutzt seine technologischen Vorteile, um seine Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten.
Durch diese Aufschlüsselung wird deutlich, wie sich Googles Strategie im Bereich der AI-Chips entwickelt, wie die Unternehmen im Silicon Valley miteinander verbunden sind und welche Kernlogiken die Branchenkonkurrenz bestimmen.