Der Markt für künstliche Intelligenz bereitet sich auf eine erhebliche Erschütterung vor. Der südkoreanische Startup Furiosa AI hat offiziell Pläne angekündigt, die Produktion seiner spezialisierten KI-Chips zu verdoppeln. Im kommenden Jahr plant das Unternehmen, zwischen 40.000 und 50.000 Einheiten seiner Beschleuniger zu produzieren, was mehr als das Doppelte der Werte des aktuellen Jahres (20.000 Einheiten) entspricht.

Dies ist nicht nur ein Plan zur Produktionsausweitung, sondern ein strategischer Schritt, um die Monopolstellung von NVIDIA im Segment der Inferenz herauszufordern – dem Prozess der Nutzung bereits trainierter neuronaler Netze. Die Strategie basiert auf der Weiterentwicklung der RNGD-Plattform (Renegade) und der Einführung einer neuen Generation von Beschleunigern.

Technologischer Durchbruch: Die Stork-Plattform

Ein Schlüsselelement der Ambitionen von Furiosa AI ist der Chip der dritten Generation namens Stork, der bereits im Mai vorgestellt wurde. Der Beschleuniger basiert auf dem fortschrittlichen 2-Nanometer-Prozess von Broadcom. Genau diese Technologie ermöglicht es dem Startup, von direkter Konkurrenz zu NVIDIA-Grafikprozessoren zu sprechen, wobei der Fokus auf Energieeffizienz und minimalen Kosten für die Generierung eines Tokens liegt.

Im Gegensatz zu universellen GPUs ist die Architektur von Stork vollständig auf spezifische Aufgaben der KI-Inferenz optimiert. Mit der wachsenden Beliebtheit von agentenbasierter KI (AI Agents) ändern sich die Anforderungen an die Rechenleistung: Im Vordergrund stehen nun die Geschwindigkeit des Datentransfers und die Durchsatzrate, nicht mehr allein die Anzahl der Gleitkommaoperationen.

Architektur und Speicher: Die Wette auf HBM4/E

Ingenieure von Furiosa AI haben eine Lösung entwickelt, die mehrere Silizium-Kristalle in einem einzigen Hochleistungs-Chip im System-on-Chip (SoC)-Format vereint. Das Teaser-Bild des neuen Produkts zeigt eine beeindruckende Konfiguration:

  • Zwei massive Rechen-Chiplets im 2-Nanometer-Prozess;
  • Zwei Ein-/Ausgabe-Controller;
  • 12 Speicherblöcke des Standards HBM4/E.

Falls das Unternehmen 12-lagige Module mit jeweils 36 GB pro Stapel einsetzt, ergibt dies ein koloßales Speichervolumen von insgesamt 432 GB. Eine solche Konfiguration ist für den Einsatz mit riesigen Sprachmodellen notwendig, bei denen die Zugriffsgeschwindigkeit auf Daten von kritischer Bedeutung ist.

Ökosystem von Broadcom und Software

Der Erfolg von Furiosa AI hängt maßgeblich von der Partnerschaft mit dem Riesen Broadcom ab. Neben dem 2-Nanometer-Prozess nutzt das Unternehmen Ethernet- und PCIe-Blöcke des Partners. Dies gewährleistet eine hohe Durchsatzrate und ermöglicht eine effiziente Skalierung des Netzwerks in riesigen KI-Clustern.

Hardware ist jedoch nur die halbe Miete. Furiosa AI bietet einen einzigartigen Software-Stack an, der die Komplexität der traditionellen Programmierung für GPUs eliminiert. Ihr SDK verwendet einen universellen Compiler, der hochrangigen PyTorch-Code automatisch in Anweisungen für den Chip umwandelt. Für Entwickler, die eine feine Kontrolle benötigen, steht eine Virtuelle ISA (Virtual ISA) zur Verfügung – ein deklaratives Modell, das die Verwaltung der Hardware ohne nicht-deterministische Komplexität ermöglicht.

Markt und Perspektiven

Die Nachfrage nach Lösungen von Furiosa AI wurde bereits durch reale Aufträge bestätigt. Zu den Kunden des Unternehmens zählen Technologie-Riesen wie Samsung SDS und LG AI Research. Der aktuelle Chip der zweiten Generation befindet sich bereits in der Massenproduktion, und die Lieferung von Mustern des neuen Stork-Beschleunigers ist für das erste Halbjahr 2028 geplant.

Das Unternehmen positioniert seine Lösung als umfassende Antwort auf die Herausforderungen des Zeitalters der „Token-Fabriken'. Die Kombination aus der Infrastruktur von Broadcom, der Tensor Contraction Processor-Architektur und fortschrittlicher Software ermöglicht es Furiosa AI, über die reine Chipproduktion hinauszugehen und ein fertiges Ökosystem für Rechenzentren der nächsten Generation anzubieten.