OpenAI baut eigene KI-Chips. Erstes Design für dieses Jahr geplant

OpenAI arbeitet daran, seine Abhängigkeit von Nvidia GPUs zu reduzieren, indem es einen eigenen KI-Chip entwickelt. Das Unternehmen steht kurz vor dem Abschluss des Designs für seinen ersten Chip und plant, diesen von Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. (TSMC) fertigen zu lassen. Die Massenproduktion ist für 2026 geplant.

Die Herstellung eines solchen Chips ist kostspielig, und es gibt keine Garantie dafür, dass das Modell auf Anhieb funktioniert Sollte es zu Problemen kommen, wären eine Fehleranalyse und ein erneuter Tape-out erforderlich. Mit "Tape-out" bezeichnet man den ersten Abschnitt des Designs für Chips, der vor dem Start der Produktion stattfindet. Gelingt der erste Tape-out dagegen, könnte dies OpenAI dazu verhelfen, eigene KI-Chips im großen Stil produzieren zu lassen, was dem Unternehmen zudem Vorteile bei Verhandlungen mit anderen Chipherstellern verschaffen würde. OpenAI soll außerdem planen, noch leistungsfähigere Prozessoren mit erweiterten Fähigkeiten zu entwickeln.

Das Team, das diesen Chip entwickelt, wird von Richard Ho geleitet, der zuvor bei Google tätig war und dort an der Entwicklung von Googles TPUs beteiligt war. Mit etwa 40 Mitarbeitern ist das OpenAI-interne Entwicklungsteam kleiner als die entsprechenden Abteilungen von Google oder Amazon.. Die Entwicklung eines KI-Chips kann bis zu 500 Millionen Dollar kosten. Dazu kommen die Kosten für passende Software und Peripherie.

Die Entwicklung eigener Chips ist mit einigen Herausforderungen verbunden. Es ist ein teurer und zeitaufwendiger Prozess, und der Erfolg ist nicht garantiert. OpenAI muss ein kompetentes Team aufbauen, um mit anderen Technologieunternehmen zu konkurrieren.

Auch andere große Technologieunternehmen wie Microsoft und Meta haben Schwierigkeiten bei der Entwicklung eigener Chips. Nvidia dominiert derzeit den Markt für GPUs mit einem Anteil von etwa 80 Prozent.

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Auch bringt die Eigenentwicklung einige Risiken für OpenAI mit sich. So zeigte sich zum Beispiel zuletzt am Beispiel von DeepSeek-R1, dass leistungsfähige Modelle auch mit Hilfe von Prozessoren entwickelt werden können, die nicht zur neuesten Generation gehören – zumindest gibt es entsprechende Vermutungen. Milliardenschwere Investitionen in die Entwicklung neuer Chips könnten sich daher möglicherweise als überteuert erweisen.

Für OpenAI ergeben sich durch die Entwicklung eigener Chips verschiedene Chancen. Zunächst einmal könnte das Unternehmen die Abhängigkeit von Nvidia reduzieren und gleichzeitig seine Verhandlungsposition gegenüber anderen Chipherstellern verringern.

Zudem könnte OpenAI spezielle Chips entwickeln, die speziell auf die Bedürfnisse der unternehmenseigenen Anwendungen zugeschnitten sind.

Nicht zu vergessen sind potentielle Kosteneinsparungen, die sich zumindest langfristig ergeben könnten.

Was denkt Hardwarewartung 24?

Der Schritt, eigene Hardware zu entwickeln, war nicht nur zu erwarten, sondern ist aus aktueller Sicht der einzige Weg zur Profitabilität. Für das Jahr 2024 soll OpenAI einen Umsatz von knapp 4 Milliarden Dollar erzielt und dabei einen Verlust von 5 Milliarden Dollar verzeichnet haben – das entspricht Gesamtkosten von 9 Milliarden Dollar.

Es ist anzunehmen, dass etwa 80 % dieser Kosten auf Compute-Kosten entfallen. Das bedeutet, dass rund 7 Milliarden Dollar hierfür aufgewendet werden, die an Microsoft fließen.

Aus den Quartalszahlen geht hervor, dass Microsoft eine Rohmarge von knapp 50 % auf seine Cloud-Produkte erzielt. Das heißt, von den 7 Milliarden Dollar Compute-Kosten betragen die tatsächlichen, internen Kosten für Microsoft circa 3,5 Milliarden Dollar. Davon entfallen rund 80 % – also etwa 2,8 Milliarden Dollar – auf Hardwarekosten.

Da Microsoft überwiegend NVIDIA‑GPUs einsetzt und NVIDIA eine Rohmarge von etwa 75 % auf seine Produkte erzielt, liegen die reinen Herstellungskosten der Hardware bei rund 25 % des Verkaufspreises. Das entspricht 25 % von 2,8 Milliarden Dollar, also etwa 700 Millionen Dollar.

Würde OpenAI die Chips selbst entwickeln, herstellen und in einem eigenen Rechenzentrum betreiben, so würden – bei entsprechender Kostenstruktur – anstelle der 7 Milliarden Dollar nur die reinen Herstellungskosten von ca. 700 Millionen Dollar anfallen. Bleiben die übrigen, nicht direkt mit den Compute-Kosten verbundenen Ausgaben (in diesem Beispiel ca. 2 Milliarden Dollar) unverändert, würden sich Gesamtkosten von rund 2,7 Milliarden Dollar ergeben. Bei einem Umsatz von 4 Milliarden Dollar ergäbe sich damit ein Gewinn (EBIT) von 1,3 Milliarden Dollar, was einer EBIT-Marge von etwa 32,5 % entspricht.

Mit weiter steigenden Umsätzen und einem entsprechenden operativen Hebel könnten sogar operative Margen von über 50 % erreicht werden – sodass OpenAI langfristig unabhängiger von externen Investoren agieren könnte.

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