Der Höhenflug der Künstlichen Intelligenz wird maßgeblich von zwei Akteuren getragen: OpenAI als Software-Pionier und Nvidia als Hardware-Gigant. Doch hinter den Kulissen bröckelt die Fassade der Einmütigkeit. Wie Insider berichten, sucht OpenAI-Chef Sam Altman verstärkt nach Alternativen zu den Grafikprozessoren (GPUs) des Marktführers. Der Grund: Die aktuelle Hardware stößt bei der Geschwindigkeit komplexer KI-Antworten an ihre Grenzen.
Der Flaschenhals: Inferenz und Speichergeschwindigkeit
Im Zentrum des Konflikts steht die sogenannte Inferenz. Während das „Training“ eines Modells enorme Rechenpower benötigt, entscheidet die Inferenz darüber, wie schnell ein Nutzer eine Antwort von ChatGPT erhält. Acht Gewährsleute bestätigten gegenüber Reuters, dass OpenAI mit der Latenz der Nvidia-Chips unzufrieden sei.
Das technische Problem liegt in der Architektur:
- Nvidia: Setzt primär auf externen Speicher (HBM/DRAM). Die Daten müssen zwischen Chip und Speicher hin- und herwandern, was wertvolle Millisekunden kostet.
- OpenAI-Bedarf: Das Unternehmen sucht Prozessoren mit integriertem Speicher (SRAM). Diese Technologie ermöglicht es, Daten direkt auf dem Chip zu verarbeiten, was besonders bei der Code-Generierung und Echtzeit-Dialogen entscheidend ist.
Geplatzte Deals und strategische Manöver
Die strategische Neuausrichtung belastet bereits die finanziellen Beziehungen. Eine im September 2025 angekündigte Großinvestition von Nvidia in OpenAI – bei einer Bewertung von bis zu 100 Milliarden Dollar – gerät ins Stocken. Was innerhalb von Wochen besiegelt sein sollte, zieht sich nun seit Monaten hin.
Parallel dazu agiert OpenAI am Markt:
- Kooperationen: Verträge mit dem Rivalen AMD wurden bereits unterzeichnet.
- Startup-Flirts: OpenAI führte intensive Gespräche mit Spezialisten wie Cerebras und Groq, die für ihre extrem schnellen Inferenz-Chips bekannt sind.
- Gegenangriff von Nvidia: Jensen Huang reagiert gewohnt defensiv und bezeichnete Berichte über Spannungen als „Unsinn“. Dennoch agiert Nvidia aggressiv: Der Konzern sicherte sich Lizenzen der Groq-Technologie und warb gezielt Top-Talente ab, was die Verhandlungen zwischen OpenAI und Groq zum Erliegen brachte.
Abhängigkeit bleibt vorerst bestehen
Trotz der Suche nach Alternativen bleibt OpenAI ein Gefangener des eigenen Erfolgs. Das Unternehmen betonte offiziell, dass man sich für den Großteil der Rechenleistung weiterhin auf Nvidia verlasse. Der Aufbau einer eigenen Chip-Infrastruktur oder der vollständige Wechsel zu Konkurrenten würde Jahre dauern und Milliarden kosten.
Dennoch ist das Signal klar: Der KI-Entwickler will sich aus der technologischen Umklammerung Nvidias befreien, um die nächste Generation seiner Modelle – etwa für autonomes Programmieren – schneller und effizienter auf den Markt zu bringen.
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Technikaffin seit den Zeiten von Amiga 500 und C64 – mittlerweile aber eher mit deutlichem Fokus auf die Bereich Mobilfunk und Telekommunikation. Die ersten Artikel im Telco Bereich habe ich bereits 2006 geschrieben, seit dem bin ich dem Thema treu geblieben und nebenbei läuft mittlerweile auch noch ein Telefon- und Smartphone Museum um die Entiwcklung zu dokumentieren.