AMD (AMD.US) übernimmt das KI-Startup Taalas für Inferenzchips, um das Produktportfolio für Rechenzentren zu vervollständigen
AMD hat bekannt gegeben, dass eine Vereinbarung zur Übernahme des in Toronto, Kanada, ansässigen KI-Inferenz-Chip-Startups Taalas getroffen wurde. Damit stärkt das Unternehmen seine Wettbewerbsfähigkeit im Bereich der Inferenzchips weiter und vervollständigt das KI-Produktportfolio für Rechenzentren.
Laut German Finance APP erweitert der US-amerikanische Chiphersteller AMD (AMD.US) seine Strategie im Bereich künstlicher Intelligenz (AI)-Chips weiter. Während die Ära der generativen AI mittlerweile im vierten Jahr angelangt ist, bleiben GPUs das zentrale Hardwareelement für AI-Training und -Inference, jedoch erkennt die Branche zunehmend, dass einzelne GPUs nicht alle AI-Anwendungsfälle abdecken können. Am Donnerstag gab AMD bekannt, dass eine Vereinbarung zur Übernahme des in Toronto ansässigen AI-Inference-Chip-Start-ups Taalas getroffen wurde, um die Wettbewerbsfähigkeit im Bereich Inference-Chips zu stärken und das eigene Portfolio an AI-Produkten für Rechenzentren zu komplettieren.
AMD hat den Transaktionswert nicht bekannt gegeben. Nach vorliegenden Informationen wurde Taalas, das 2023 gegründet wurde, mit insgesamt etwa 219 Millionen US-Dollar finanziert. Diese Übernahme erfolgt nur rund sieben Monate nach Nvidia (NVDA.US) Investition von 20 Milliarden US-Dollar in die Übernahme von Groq, einem Entwickler von Hochleistungs-AI-Chips, und zeigt, dass AI-Inference-Chips zum neuen Fokus der Branchenkonkurrenz werden.
Mit der raschen Verbreitung generativer AI-Anwendungen verschiebt sich der Branchenschwerpunkt allmählich vom Modelltraining zur Modellerkennung, also der Verarbeitung von Nutzeranfragen durch AI-Modelle im täglichen Geschäft.
Im Gegensatz zu GPUs und anderen universellen Chips entwickelt Taalas spezialisierte Inference-Beschleuniger (ASIC), die auf einzelne AI-Modelle zugeschnitten sind. Diese Chips werden von Anfang an für spezifische Modelle hardwareseitig optimiert („hard-wired“), was die Flexibilität vermindert, jedoch die Effizienz der Inferenz signifikant steigert und Kosten senkt.
Laut Taalas kann deren Technologie jedes AI-Modell innerhalb von etwa zwei Monaten in einen spezialisierten Silizium-Chip umwandeln – vom Empfang eines neuen AI-Modells bis zur vollständigen Hardware-Implementierung.
Aktuell unterstützt das Hauptprodukt von Taalas insbesondere das Llama 3.1-Modell von Meta (META.US) und arbeitet an neuen Chips für größere Modelle. Die Chips werden mit bewährten Fertigungsprozessen von TSMC (TSM.US) hergestellt und integrieren schnellen SRAM-Speicher, um die Inferenzlatenz zu reduzieren.
Branchenexperten gehen davon aus, dass diese speziellen Inference-Chips besonders für Szenarien mit niedriger Verzögerung geeignet sind, etwa AI-Chatbots, Echtzeitsuche, autonomes Fahren und smarte Assistenten, die schnelle Reaktionszeiten erfordern.
AMD-CEO Lisa Su betonte zuvor, dass sie nie an eine „One-Chip-fits-all“-Lösung im AI-Chip-Markt glaubt.
Sie erläuterte, dass GPUs aufgrund ihrer hohen Flexibilität weiterhin einen Großteil des AI-Chip-Marktes dominieren werden, da sie laufend neue AI-Modellgenerationen unterstützen können. Parallel dazu benötigen jedoch unterschiedliche Anwendungen auch spezialisierte Beschleuniger, um das AI-Computing-Ökosystem vollständig abzubilden.
Derzeit bleibt die GPU-Nachfrage stark, was Nvidia eine Marktkapitalisierung von über 5 Billionen US-Dollar und den Titel als weltweit wertvollstes börsennotiertes Unternehmen eingebracht hat.
Diese Übernahme spiegelt auch wider, dass AMD sich von der reinen GPU-Vermarktung hin zur Bereitstellung kompletter AI-Computing-Systemlösungen entwickelt.
In den letzten Jahren hat sich der Wettbewerb um AI-Rechenzentren von einzelnen Chips auf vollständige Rack-Systeme ausgeweitet. 2024 begann AMD mit der Auslieferung seines ersten AI-System-Helios auf Rack-Ebene an Kunden wie Meta und Microsoft (MSFT.US) und trat damit in direkte Konkurrenz zu Nvidia DGX-Systemen.
AMD gab an, künftig die Inference-Chips und verwandten Technologien von Taalas in die eigene Produktstrategie zu integrieren und gemeinsam mit EPYC CPUs, Instinct GPUs sowie vollständigen Systemen weiterzuentwickeln, um Kunden umfassendere AI-Infrastruktur für Rechenzentren bereitzustellen.
Tatsächlich hat AMD in letzter Zeit durch zahlreiche Übernahmen sein AI-Ökosystem verstärkt. Im Juli 2024 kündigte das Unternehmen eine Kooperation mit dem AI-Chiphersteller Cerebras an, dessen Beschleuniger in AMD-Systeme integriert werden.
AMD hat zudem mehrere AI-bezogene Akquisitionen abgeschlossen, darunter die Übernahme des AI-Modellentwicklers Silo AI für 665 Millionen US-Dollar im Jahr 2024 sowie die Übernahme des Serverherstellers ZT Systems für 4,9 Milliarden US-Dollar zur technischen Basis der Helios-Rack-Produkte. Darüber hinaus kaufte AMD im vergangenen Jahr mehrere AI-Start-ups, darunter den Inference-Softwareentwickler MK1.
Einige Analysten sind der Ansicht, dass mit der schrittweisen Umsetzung groß angelegter kommerzieller AI-Projekte und dem Anstieg der Nachfrage nach Inferenzberechnungen AMD durch die Übernahme von Taalas seinen Spezialbereich für Inference-Chips stärken und so seine Wettbewerbsfähigkeit gegenüber Nvidia im Bereich AI-Infrastruktur für Unternehmen erhöhen kann.
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