de.wedoany.com-Bericht: Am 24. Juni, Ortszeit USA, gab der US-Chiphersteller Qualcomm bekannt, dass Microsoft und Meta seine neuen KI-Chips einsetzen werden. Zudem entwickelt das Unternehmen für zwei weitere nicht namentlich genannte Hyperscaler maßgeschneiderte Chips. Auf dem Investorentag 2026 stellte Qualcomm das Dragonfly-Portfolio für Rechenzentren vor, darunter die Dragonfly C1000 CPU, die High-Bandwidth-Computing (HBC)-Technologie, den Dragonfly AI300 Inferenzbeschleuniger und kundenspezifische Chip-Lösungen. Ziel ist der Einstieg in den Markt für KI-Rechenzentrumsinfrastruktur.
Microsoft wird die neue High-Bandwidth-Computing-Chip-Architektur von Qualcomm übernehmen. Diese Lösung wird von Qualcomm als High Bandwidth Compute (HBC) bezeichnet und zielt auf Engpässe bei der Speicherbandbreite und dem Datentransport in KI-Inferenzszenarien ab. Laut einem Bericht von Reuters setzt Qualcomm bei dieser Chip-Kategorie auf relativ kostengünstigen Speicher, wie er in Smartphones und Laptops verwendet wird, anstatt auf das von Nvidias GPUs häufig genutzte High-Bandwidth Memory (HBM) oder den statischen Speicher (SRAM) von Cerebras Systems. Tony Pialis, Leiter des Rechenzentrumsgeschäfts von Qualcomm, erklärte, der Wert dieser Lösung liege in der vorteilhaften Balance zwischen Leistung und Kosten.
Meta hingegen wird die speziell für KI-Rechenzentren entwickelte Dragonfly C1000 CPU von Qualcomm einsetzen. Offiziellen Angaben von Qualcomm zufolge ist die Dragonfly C1000 CPU für Agent-Workloads, allgemeine Rechenaufgaben und KI-Knotenaufgaben ausgelegt. Sie verwendet einen maßgeschneiderten Oryon CPU-Kern mit einer angestrebten Taktfrequenz von über 5 GHz und einem Chiplet-Design mit mehr als 250 Kernen. Das Produkt unterstützt zudem PCIe Gen 7- und CXL-Verbindungen und soll voraussichtlich 2028 kommerziell verfügbar sein. Qualcomm gab an, dass die Dragonfly C1000 für die nächste Generation von Metas Server-Clustern vorgesehen ist und beide Unternehmen eine mehrjährige, generationenübergreifende Zusammenarbeit bei Rechenzentrums-CPUs vereinbart haben.
Diese Lieferpläne zeigen, dass Qualcomm seinen Geschäftsschwerpunkt von Smartphone-Chips auf Rechenzentrums-Chips ausweitet. Bislang war Qualcomm vor allem für Smartphone-Chips, Kommunikations-Basismodems und energieeffiziente Rechenleistung bekannt; Rechenzentren waren nicht die Haupteinnahmequelle. Mit der steigenden Nachfrage nach KI-Inferenz müssen Cloud-Anbieter ein neues Gleichgewicht zwischen Rechenleistung, Stromverbrauch, Speicherbandbreite und Bereitstellungskosten finden. Qualcomm versucht nun, seine in der Mobilfunk-Branche gesammelte Expertise im Bereich energieeffizientes Design auf Server- und KI-Infrastrukturszenarien zu übertragen.
Qualcomm gab zudem bekannt, dass das Unternehmen zwei weitere nicht namentlich genannte Hyperscaler als Kunden gewonnen hat, für die es maßgeschneiderte Chips entwickeln wird. Die entsprechenden Einnahmen sollen vor Ende dieses Jahres anlaufen. Das Geschäft mit kundenspezifischen Chips erfordert in der Regel eine gemeinsame Entwicklung von Cloud-Anbietern und Chip-Lieferanten in den Bereichen Architektur, Stromverbrauch, Speicher, Verbindungstechnik, Software-Stack und Fertigungsrhythmus. Die Entwicklungszyklen sind lang, aber sobald eine großflächige Bereitstellung erfolgt, kann sich eine kontinuierliche Lieferbeziehung etablieren. Laut Reuters treibt Qualcomm die Entwicklung von drei Arten von Rechenzentrums-Chips voran: Zentraleinheiten, Inferenzbeschleuniger und anwendungsspezifische integrierte Schaltungen (ASICs). In diesem Markt sind bereits Unternehmen wie Broadcom und Marvell aktiv.
In seinem am selben Tag veröffentlichten Wachstumsplan gab Qualcomm bekannt, dass es für das Geschäftsjahr 2029 mit Einnahmen aus dem Rechenzentrumsgeschäft von über 15 Milliarden US-Dollar rechnet. Das Umsatzziel für das Nicht-Smartphone-Geschäft wurde von zuvor 22 Milliarden auf 40 Milliarden US-Dollar angehoben. Das Unternehmen erklärte, dass KI-Berechnungen in den nächsten drei bis fünf Jahren weiterhin dezentral auf Endgeräten, am Edge und in der Cloud stattfinden werden, und dass Märkte wie Rechenzentren, Automobilindustrie, Industriesysteme, Netzwerke und Robotik in eine neue Wachstumsphase eintreten werden.
Qualcomm steht beim Einstieg in den Markt für KI-Rechenzentrums-Chips vor einem harten Wettbewerb. Nvidia bleibt im Bereich der KI-Beschleuniger führend, während Amazon und Google ebenfalls an eigenen Cloud-Chips arbeiten. Die Unterstützung durch Microsoft, Meta und zwei nicht namentlich genannte Hyperscaler verschafft Qualcomms Rechenzentrums-Roadmap eine frühe kommerzielle Bestätigung. Ob daraus jedoch skalierbare Einnahmen werden, hängt vom Fortschritt der HBC-Technologie in der Massenproduktion, dem Auslieferungsrhythmus der Dragonfly C1000, der Anpassungsfähigkeit des Software-Ökosystems und dem tatsächlichen Bereitstellungsumfang der Cloud-Anbieter ab.
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