#Ai Chips

Analysten von Wedbush meldeten einen kritischen Mangel an Nvidia-Chips: Die Nachfrage ist zwölfmal höher als das Angebot. 📉 Trotz eines Umsatzanstiegs von 85 % stiegen die Aktien des Unternehmens nur um 4 %. Die Zukunft des Marktes wird mit KI, Robotern und autonomen Fahrzeugen in Verbindung gebracht. 🤖🚗

Bloomberg hat Details des Schattenwettlaufs um Nvidia-Chips enthüllt: Alibaba stellte dem Startup Moonshot einen Cluster mit 20.000 H200-Beschleunigern für das Training von KI-Modellen der Kimi-Serie zur Verfügung. 🤖🇨🇳 Trotz des Embargos finden chinesische Unternehmen Umgehungswege, darunter die Anmietung von Rechenleistung in Thailand und den Einsatz von Destillationsmethoden, um mit westlichen Entwicklungen zu konkurrieren. 🇺🇸🚫

Google plant bis 2028 die Herstellung von 12 bis 15 Millionen eigener KI-Chips TPU v9, um die Produktionsmengen von Nvidia einzuholen. 🚀 Für die Umsetzung dieses ambitionierten Plans könnte die Hinzuziehung der Kapazitäten von Intel notwendig sein, da TSMC den Auftrag allein nicht bewältigen kann. 🏭

Speicherchip-Hersteller haben Milliarden in neue Fabriken investiert, getrieben vom Glauben an das ewige Wachstum der KI. Doch Analysten und Michael Burry warnen: Bis 2028 droht ein Marktzusammenbruch aufgrund von Überproduktion und der aggressiven Expansion Chinas. 📉🧠🇨🇳

Google entwickelt den revolutionären Prozessor Frozen v2, der bis zu 10-mal effizienter als aktuelle Chips sein könnte. Dies wird dem Tech-Riesen ermöglichen, die Abhängigkeit von Nvidia zu verringern und die KI-Ausgaben zu optimieren. Der Markt reagierte auf die Nachricht mit einem Anstieg der Alphabet-Aktien um 3 % 📈🤖

TSMC kann mit der enormen Nachfrage nach KI-Chips von NVIDIA und AMD nicht mithalten. Aufgrund des Kapazitätsengpasses wandern Aufträge zu Intel und anderen Herstellern ab, was die Machtverhältnisse in der Branche dauerhaft verändern könnte 📉🤖

Der südkoreanische Startup Furiosa AI bereitet einen Schlag gegen das Dominanz von NVIDIA vor. Das Unternehmen plant, die Chipproduktion auf 50.000 Einheiten zu verdoppeln und stellte den Beschleuniger Stork im 2-Nanometer-Prozess mit 432 GB Speicher vor. 🚀🇰🇷 #FuriosaAI #NVIDIA #AIchips