Sechs Unternehmen versuchen, ihre eigenen KI-Chips zu entwickeln und Nvidias Griff auf den Chipmarkt zu lockern. Google $GOOGL und Amazon $AMZN liefern ihre bereits in großem Maßstab aus. Microsoft $MSFT und Meta $META bringen ihre eigenen Chips erst jetzt in die Produktion. OpenAI und Tesla $TSLA befinden sich nur im Designstadium und liegen Jahre hinter ihren Konkurrenten, nicht Monate.
Jedes Unternehmen hat einen anderen Partner und einen anderen Zeitplan gewählt, um die Lücke zu schließen. Google entwirft seine Chips mit Broadcom $AVGO, einem Chipdesign- und Netzwerkanbieter, und stellt sie bei TSMC $TSM her, der taiwanesischen Firma, die für nahezu alle Firmen auf dieser Liste Chips herstellt. Tesla ist der Außenseiter und setzt auf eine eigene Chipfabrik, anstatt einen Platz in der TSMC-Linie.
Nvidias aktuelle Marktposition gibt ihm Einfluss. Bloomberg Intelligence prognostiziert dass das Unternehmen 70% bis 75% des KI-Chipmarktes bis 2030 halten wird. Diese Dominanz drängt die Unternehmen dazu, Milliarden auszugeben, um stattdessen benutzerdefinierte Chips zu entwerfen.
Google ist sieben Generationen tief in seinem eigenen KI-Chip-Programm. Das Unternehmen kündigte früher in diesem Jahr seine neueste Version namens Ironwood an. Ironwood ist für Inferenz gebaut – die Arbeit, ein bereits trainiertes KI-Modell auszuführen – und Google kann bereits bis zu 9.216 Ironwood-Chips in einem einzigen Cluster verknüpfen, um diese Arbeit im großen Maßstab auszuführen. Jeder Google Cloud-Kunde in Nordamerika und Europa kann bereits darauf zugreifen.
Amazon ist Google dicht auf den Fersen. Seine Tochtergesellschaft Annapurna Labs kündigte an, dass Trainium3, der neueste in seiner vierten Generation von KI-Trainingschips, im Dezember 2025 zum Verkauf stand. Es ist auch der erste Chip von AWS, der auf einem fortschrittlicheren Fertigungsprozess als alle Vorgänger gebaut wurde, ungefähr im gleichen Maßstab wie die neuesten Handy-Chips von heute. Der Chip unterstützt auch PyTorch, die Software, die die meisten Entwickler bereits verwenden, um KI-Modelle zu erstellen. Entwickler können auf die Chips von Amazon umsteigen, ohne Code neu schreiben zu müssen.
Die Unterstützung für PyTorch verwandelt sich für Amazon in echte Einnahmen. Amazon-CEO Andy Jassy sagte Ende 2025, dass Trainium2, die vorherige Generation, keine Kapazität mehr hatte. Er sagte, es habe sich zu einem Multimilliarden-Dollar-Geschäft mit einer vierteljährlichen Wachstumsrate von 150 % entwickelt. Amazons nächster Chip, Trainium4, der die dreifache Leistung seines Vorgängers bietet, könnte später in diesem Jahr erscheinen.
Microsoft bewegt sich genauso schnell und baut wie Google für Inferenz statt für Training. Es angekündigt Maia 200, ein Chip, der für diese Arbeit entwickelt wurde, im Januar 2026, und der Chip erreicht bereits eine Handvoll US-Rechenzentren. Microsoft sagt, dass Maia 200 eine 30 % bessere Leistung pro Dollar als die schnellste Hardware in seiner Flotte bietet. Der Chip wird die neuesten Modelle von OpenAI sowie Microsofts eigene KI-Produkte wie Copilot antreiben.
Microsoft überspringt Nvidias spezialisierte Netzwerktechnologie und verbindet seine Chips mit Standard-Ethernet, der gleichen Art von Netzwerk, die bereits in den meisten Rechenzentren zu finden ist. Eine benutzerdefinierte Software-Schicht läuft auf diesem Netzwerk und skaliert auf Cluster von 6.144 Chips.
Meta geht einen anderen Weg mit seinem Chip-Programm, genannt MTIA, kurz für Meta Training and Inference Accelerator. Meta hat gesagt dass seine frühen MTIA-Chips für die spezifische Aufgabe entwickelt wurden, Inhalte zu bewerten und zu empfehlen. Diese Chips verwendeten einfacheren, billigeren Speicher anstelle der schnelleren Art, die in Nvidias Chips zu finden ist.
Die neueste Version, MTIA 300, befindet sich bereits in Produktion für Ranking- und Empfehlungsarbeiten. Meta plant, in den nächsten zwei Jahren drei weitere Generationen zu bauen, um generative KI-Modelle auszuführen. Der nächste, MTIA 450, kommt Anfang 2027 und verdoppelt die Geschwindigkeit, mit der der Chip Daten in den Speicher und aus diesem heraus bewegt. Sein eventueller Nachfolger, MTIA 500, wird später im nächsten Jahr erwartet und erhöht die Speichergeschwindigkeit um weitere 50 %.
OpenAI befindet sich in einem früheren Stadium als eines dieser Unternehmen. Es kündigte eine Partnerschaft mit Broadcom im Oktober 2025 an, um 10 Gigawatt kundenspezifische KI-Chips zu bauen, ein Maß dafür, wie viel Leistung die neuen Chips einmal ziehen werden, wenn sie installiert sind. Keiner dieser Chips wurde bisher ausgeliefert. Die Installation soll in der zweiten Hälfte des Jahres 2026 beginnen und bis Ende 2029 laufen. Im Gegensatz zu Google, das den Zugang zu seinen Chips über die Cloud verkauft, wird OpenAI jeden seiner Chips für sich behalten.
Tesla liegt hinter OpenAI im Chipdesign, aber voraus in einer Sache: Es hat bereits einen echten Fabrikplan, etwas, das kein anderes Unternehmen auf dieser Liste bisher bieten kann. Tesla beendete das Design seines AI5-Inferenz-Chips im April 2026, laut Reuters. Die Produktion ist in der TSMC-Fabrik in Arizona und in der Samsung-Fabrik in Texas geplant.
CEO Elon Musk sagt, der neue Chip biete etwa die fünffache Rechenleistung des aktuellen AI4-Setups. Er sagt auch, dass er die Leistung des Nvidia $NVDA H100, des Chips, den ein Großteil der Industrie als Benchmark betrachtet, bei den Aufgaben, für die Tesla seine Chips tatsächlich einsetzt, erreicht. Tesla zielt auf Mitte 2027 für die Massenproduktion. Der Chip selbst soll KI direkt in Autos und Optimus, dem humanoiden Roboter des Unternehmens, laufen lassen, anstatt in einem Rechenzentrum.
Das größere Ziel des Unternehmens liegt außerhalb des Chips selbst. SpaceX, Musks weiteres Unternehmen, reichte im Mai Pläne für eine 55 Milliarden Dollar teure Chipfertigungsanlage in Texas namens Terafab ein, Reuters berichtete. Die Gesamtinvestition in das Werk könnte 119 Milliarden Dollar erreichen.
Das Werk würde ein von Intel $INTC lizenziertes Herstellungsverfahren nutzen. Sein ganzes Ziel ist es, Tesla zu helfen zu vermeiden vollständig in TSMCs Schlange zu warten. Jedes andere Unternehmen auf dieser Liste steht immer noch in dieser Schlange.
Broadcom braucht kein einzelnes Unternehmen, um dieses Rennen zu gewinnen, da es bereits bezahlt wird, egal ob Googles Chips oder die von OpenAI versendet werden. Das Unternehmen berichtete 5,2 Milliarden US-Dollar an KI-bezogenen Einnahmen für das dritte Quartal seines Geschäftsjahres 2025.
Musks Chip-Unternehmen und seine Raketenfirma bauen jetzt dieselbe Fabrik aus demselben Grund. Aber SpaceX hat bereits zugegeben, dass es möglicherweise nicht gelingt. Teslas AI5-Chip könnte letztendlich doch auf TSMC und Samsung angewiesen sein.
