Chips

• US-Staatsanwälte im Southern District of New York haben drei mit Super Micro Computer verbundene Personen, darunter Mitgründer Yih-Shyan Liaw, beschuldigt, Nvidia AI-Chips nach China geschmuggelt zu haben. • Das System beinhaltete die illegale Umleitung von Halbleitern im Wert von Milliarden, die für US-Server bestimmt waren, an nicht autorisierte chinesische Einheiten, wodurch Exportkontrollen verletzt wurden. • Dieser Fall unterstreicht die verschärften Bemühungen der USA, den Transfer von KI-Technologie aufgrund nationaler Sicherheitsbedenken hinsichtlich der militärischen Fortschritte Chinas zu begrenzen.

• Samsung Electronics stellte einen Investitionsplan über 82 Milliarden Dollar für die Chipfertigung und KI-Technologie vor, während seine Gewerkschaft vor möglichen Arbeitskampfmaßnahmen warnte, was auf interne Spannungen über die Arbeitsbedingungen inmitten der Expansionspläne hindeutet. • Das Unternehmen geht davon aus, für 2026 reguläre Dividenden in Höhe von etwa 9,8 Billionen Won (rund 7,3 Milliarden Dollar) auszuschütten, wobei weitere Rückzahlungen möglich sind, sofern Überschüsse vorhanden sind. • Die massiven Kapitalzusagen von Samsung spiegeln den verschärften Wettbewerb auf den Halbleiter- und KI-Märkten wider, insbesondere da die globale Nachfrage nach Chips und KI-Infrastruktur beschleunigt zunimmt.

• Elon Musk erklärte, dass die KI-Abteilungen von Tesla und SpaceX weiterhin große Mengen an Nvidia-Chips kaufen werden, auch während Tesla seinen AI5-Chip vorantreibt, der für Edge-Compute in Optimus und Robotaxi optimiert ist. • Teslas Produktionsstätte für AI-Chips, die Terafab-Anlage, soll innerhalb von sieben Tagen ab dem 14. März in Betrieb gehen, potenziell bis zum 21. März. • Musk lobte Nvidia-CEO Jensen Huang und merkte an, dass die Effizienz von AI5 im Half-Reticle-Format den Bedarf an Fertigungskapazitäten halbieren könnte, während AI6 potenziell die Leistung von zwei AI5-Chips erreicht.

• Nvidia-CEO Jensen Huang stellt auf der GTC-Konferenz neue Chips und Software vor, um die Position des Unternehmens zu festigen, während sich die Branche vom Training riesiger Basismodelle hin zu Inference-Workloads bewegt, die reale Anwendungen antreiben. • Der strategische Schwenk zielt auf kostengünstigere KI-Implementierungen mit hohem Durchsatz in Unternehmensworkflows, autonomen Systemen und Produktintegrationen ab, anstatt nur auf medienwirksame Trainingscluster. • Die nächsten Schritte von Nvidia werden die Kosten, Geschwindigkeit und Wettbewerbsstruktur des globalen KI-Software- und Infrastrukturmarktes prägen, während die Branche in eine neue Phase der KI-Ökonomie eintritt.

NVIDIA hat die Rubin-Plattform angekündigt, die nach der Astronomin Vera Rubin benannt ist und einen Wechsel von Blackwell markiert. Sie setzt auf ein extremes Co-Design über sechs neue Chips hin, die auf 1,6-nm-Prozesse abzielen, um massive Steigerungen der Rechenleistung zu erzielen. Die ersten Rubin-Systeme werden in der zweiten Hälfte von 2026 über AWS, Microsoft und Google eingeführt, wobei Microsoft sie in seine „Fairwater“ AI-Superfactories integrieren wird. Dieser Hardware-Sprung unterstützt Edge-zentrierte KI über spezialisierte ASICs und ermöglicht Erkenntnisse in Echtzeit, während die steigende Nachfrage prognostizierte globale Rechenzentrum-Leasingwerte von über 700 Milliarden US-Dollar erwarten lässt.

ByteDance arbeitet mit Aolani zusammen, um etwa 500 Nvidia Blackwell Rechensysteme in Malaysia zu implementieren, die rund 36.000 der fortschrittlichsten B200-Chips von Nvidia umfassen, so Berichte unter Berufung auf mit der Angelegenheit vertraute Personen. Die Hardware-Bereitstellung wird auf mehr als 2,5 Milliarden US-Dollar geschätzt und stellt eine bedeutende Anstrengung des chinesischen Tech-Riesen dar, um trotz US-Exportbeschränkungen Zugang zu erstklassigen KI-Prozessoren zu erhalten. Zum KI-Portfolio von ByteDance gehören der Dola Chatbot, das Dreamina Video-Erstellungstool, der Gauth Hausaufgaben-Assistent sowie das Seedance Video-Generierungsmodell, das Aufmerksamkeit für seine Fähigkeit erregt hat, geschriebene Skripte in realistische Kurzfilmszenen zu verwandeln. Dieser Schritt unterstreicht die anhaltenden Spannungen im technologischen Wettbewerb zwischen den USA und China sowie die Exportkontrollen für fortschrittliche Halbleitertechnologie.

• Amazon Web Services begann am 13. März 2026 mit dem Einsatz von KI-Chips von Groq neben seinen Trainium2-Prozessoren in US-Rechenzentren, um die Inferenzkapazitäten zu diversifizieren. • Der Schritt ergänzt über 100.000 bereits im Einsatz befindliche Inferentia-Chips mit dem Ziel, die KI-Trainingskosten für Kunden um 50 % zu senken. • Diese Hybridstrategie stärkt die Wettbewerbsfähigkeit von AWS gegenüber Nvidia angesichts von Chipknappheit und erhöht die Skalierbarkeit für KI-Workloads in Unternehmen.