Broadcom: Meta will den Einsatz von kundenspezifischen KI-Chips erhöhen! Steigerung der Kosteneffizienz und Reduktion der NVIDIA-Abhängigkeit!

Broadcom-CEO Hock Tan hatte sich zuletzt sehr zuversichtlich für die nächsten Jahre geäußert. Die Investitionspläne in KI-Infrastruktur schaffen ein Umsatzpotenzial von 60 bis 90 Mrd. USD. Denn die Hyperscaler bauen immer größere Cluster und beginnen mit individuellen Chips, die für bestimmte KI-Workloads entwickelt sind, die Abhängigkeit von NVIDA zu reduzieren. Kundenspezifische Chips für bestimmte Aufgaben haben eine höhere Leistung und Energieeffizienz, was sie zunehmend beliebter macht und damit Broadcom als Partner wichtiger. Einsatzbeispiele sind das neuronale Netztraining zur Verbesserung des autonomen Fahrens, KI-gestützte Bilderkennung, Verarbeitung von Sensordaten für ADAS, für Spracherkennung und Übersetzung sowie für KI-gesteuerte Industrieroboter.

Meta strebt nach eigenen Angaben nach einer Kosteneffizienz. Daher will man verstärkt auf MTIAs (Meta Training and Inference Accelerator) in Bereichen setzen, in denen durch die Optimierung der Chips für spezielle Workloads niedrigere Rechenkosten erzielt werden. Beispielsweise werden sie für die Ranking- und Empfehlungsinferenz-Workloads für Anreizen genutzt. 2025 soll die Verwendung ausgeweitet werden und später auch für Trainings-Workloads für Bewertungen und Empfehlungen zum Einsatz kommen. Diese spezifischen Chips wurden mit Broadcom zusammen entwickelt. Da Meta den Einsatz ausweitet, wird Broadcom mehr Aufträge erhalten. Broadcom hilft also dabei die Rechenkosten zu senken.

Um die Rechenkosten zu senken sowie die Abhängigkeit von NVIDIA zu reduzieren, dürfte Broadcom in den nächsten Jahren mehr Deals mit anderen Hyperscalern verzeichnen. Das könnte die Aktie zu einem Favoriten unter den KI-Chipanbietern machen!