Nvidia und Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) sehen sich mit Produktionsproblemen bei der nächsten Generation ihrer fortschrittlichsten KI-Chips konfrontiert, was die für dieses Jahr geplanten Lieferungen gefährden könnte. Nvidias neueste Designs, die auf einem neuen Herstellungsverfahren von TSMC basieren, haben bei bestimmten Modellen der bevorstehenden Blackwell-Familie von Rechenzentrum-Chips Komplikationen verursacht, wie mit der Situation vertraute Personen berichten.
Am Montag fielen die Aktien von Nvidia im Zuge eines allgemeinen Börsenabverkaufs in den frühen Handelsstunden in New York um bis zu 15 Prozent, während TSMC an der taiwanesischen Börse um 10 Prozent nachgab. Bis 12 Uhr in New York hatte sich der Rückgang von Nvidia auf 6 Prozent moderiert.
Kunden wie Microsoft, Google, Meta und Amazon sowie KI-Start-ups wie OpenAI haben sich bereits darauf vorbereitet, Nvidias neueste Chips zu kaufen, um die nächste Generation ihrer KI-Systeme aufzubauen. Große Technologieunternehmen investieren pro Quartal Milliardenbeträge in KI-Infrastruktur und haben angekündigt, die Kapitalausgaben in den kommenden Monaten weiter zu erhöhen. Einige Analysten prognostizieren nun, dass in den nächsten fünf Jahren bis zu 1 Billion Dollar in Rechenzentren investiert werden könnten, um KI zu unterstützen.
Die Sorgen an der Wall Street über die Nachhaltigkeit des KI-Booms haben in den letzten Wochen zugenommen. Nvidias Marktwert ist seit Mitte Juni, als das Unternehmen kurzzeitig zum wertvollsten Unternehmen der Welt wurde, um etwa 750 Milliarden Dollar gesunken. Der Hedgefonds Elliott Management erklärte in einem jüngsten Brief an Investoren, dass er Nvidia und andere große Technologieaktien als überbewertet ansieht und dass KI „überbewertet sei und viele Anwendungen noch nicht marktreif seien“.
Bei der Vorstellung der neuen Chips im März erklärte Nvidia-CEO Jensen Huang, dass Blackwell doppelt so leistungsfähig für das Training von KI-Modellen sein werde wie sein Vorgänger Hopper. Im Mai sagte Huang während einer vierteljährlichen Telefonkonferenz mit Investoren und Analysten, dass Nvidia „viel Blackwell-Umsatz in diesem Jahr“ erwarten werde und letzte Woche verkündete, dass die Auslieferung von Engineering-Samples begonnen habe.
Eine mit dem Herstellungsprozess vertraute Person sagte jedoch, dass es „Schwierigkeiten“ beim Übergang zur Massenproduktion des Blackwell-Chips gebe. Diese Probleme seien auf den Interposer zurückzuführen, eine Schicht, die die verschiedenen Chips in den komplexen für KI-Anwendungen benötigten Chips verbindet.
Nvidia lehnte einen Kommentar ab, bekräftigte jedoch, dass „Blackwell-Sampling begonnen hat und die Produktion auf Kurs ist, um in der zweiten Hälfte des Jahres 2024 hochzufahren“. Die Nachfrage nach den bestehenden Hopper-Chips bleibe „sehr stark“, fügte Nvidia hinzu. TSMC reagierte nicht auf eine Anfrage zur Stellungnahme.
Die Probleme verdeutlichen die enormen technischen Herausforderungen bei der Integration der Leistung der neuesten KI-Chips in einen begrenzten Raum und könnten die Kapazitätsengpässe bei der fortschrittlichen Verpackung, der letzten Stufe der Chipproduktion, weiter verschärfen.
TSMC, der weltweit größte Chiphersteller und Nvidias alleiniger Fertigungspartner, hatte im vergangenen Jahr Schwierigkeiten, die Kapazität seiner fortschrittlichsten Produktionstechnologie schnell genug zu erhöhen, um die Nachfrage nach KI-Chips zu decken. Als das Unternehmen letzten Monat seine Ergebnisse für das zweite Quartal bekannt gab, sagte CEO CC Wei, dass das Unternehmen bis Ende dieses Jahres nicht in der Lage sein werde, Angebot und Nachfrage auszugleichen, wie ursprünglich geplant. TSMC hoffe nun, dieses Ziel „irgendwann im Jahr 2025 oder 2026“ zu erreichen, sagte Wei.
Mark Li, ein Halbleiteranalyst bei Bernstein, sagte, Nvidia müsse wahrscheinlich eine geringfügige Designänderung vornehmen, um das Problem zu beheben. Analysten von BNP Paribas erklärten, dass die Behebung solcher Probleme in der Regel zwei bis drei Monate dauere. Sie erwarten jedoch nicht, dass die Verzögerung „die mittel- bis langfristige Geschichte für Nvidia oder die KI-Adoption“ beeinflussen wird, obwohl dies positive Nachrichten für Nvidias engsten Konkurrenten AMD sein könnte.
Analysten von Citi schätzten in einer Mitteilung an Kunden, dass die Verzögerung die Rechenzentrumsumsätze von Nvidia im Quartal, das im Januar endet, um bis zu 15 Prozent reduzieren könnte, obwohl die Verkäufe im folgenden Zeitraum höher ausfallen könnten.
