KI-Computing: Nvidia reagiert auf KI-Computing-Ankündigungen von Huawei
Huaweis Unternehmenschef Eric Xu hat auf Hausmesse Huawei Connect in Shanghai KI-Superpods und KI-Supercluster angekündigt, die die leistungsstärksten der Welt sein sollen und damit auch vor vergleichbaren Produkten des US-Konkurrenten Nvidia liegen. Nvidia nimmt die Herausforderung sehr ernst.
Ein Nvidia-Sprecher erklärte CNBC(öffnet im neuen Fenster) auf Anfrage: "Der Wettbewerb ist unbestreitbar angekommen und gewinnt an Dynamik. Die Kunden werden den besten Technologie-Stack wählen, um die weltweit beliebtesten kommerziellen Anwendungen und Open-Source-Modelle auszuführen."
Huawei-CEO Xu stellte in seiner Rede zunächst die Roadmap für Huaweis KI-Rechen-GPUs bis zum Jahr 2028 vor. Für das kommende Jahr sind zwei Varianten des Ascend 950 geplant, 2027 sollen der Ascend 960 und 2028 der Ascend 970 folgen. "Wir werden einen einjährigen Release-Zyklus einhalten und mit jedem Release die Rechenleistung verdoppeln" , erklärte Xu(öffnet im neuen Fenster) , der zugleich erstmals ankündigte, selbst entwickelte HBM-Technologie (High Bandwidth Memory) einzusetzen.
Huawei seit vielen Monaten im Stealth-Modus
Huawei wird damit laut Reuters(öffnet im neuen Fenster) unabhängig von den südkoreanischen HBM-Zulieferern SK Hynix and Samsung Electronics, die aufgrund der US-Sanktionen viele chinesische Firmen nicht mehr beliefern dürfen.
Huawei lud nicht wie sonst üblich die Fachpresse aus vielen Ländern zu dem Event ein. Lediglich zwei große westliche Agenturen bekamen Informationen. Zum Branchenevent Global MBB Forum (MBBF) 2025 wurde die Presse gar nicht eingeladen. Dieser "Stealth-Modus" werde im Vorstand des Konzerns derzeit wieder verstärkt kontrovers diskutiert, deutete Xu an.
Während Huawei auf Chipebene auf absehbare Zeit weiter hinter Nvidia liegen wird, da die modernsten Fertigungstechnologien wie EUV-Lithographie wegen US-Sanktionen in China nicht zum Einsatz kommen können, setzt man darauf, bei größeren KI-Infrastrukturen, allen voran KI-Superpods, durch Quantität und bestimmte Neuentwicklungen in anderen Bereichen nicht nur zu Nvidia aufzuschließen, sondern den US-Konkurrenten sogar zu überholen.
Xu bezeichnete Superpods in seiner Rede als "wichtigsten Formfaktor von Produkten für groß angelegte KI-Infrastrukturen" , die auf dem Weg seien, "die neue Norm zu werden" . Ein Superpod sei eine einzelne logische Maschine, die aus mehreren physischen Maschinen bestehe, die als eine einzige lernen und "denken" könnten.
Atlas 950 Superpod im nächsten Jahr
Auf Basis der Ascend-950-Chipserie plant Huawei, im nächsten Jahr Atlas 950 Superpod herauszubringen. Xu zog dabei einen direkten Vergleich mit der US-Konkurrenz: "Nvidia plant, sein NVL144-System in der zweiten Hälfte des Jahres 2026 auf den Markt zu bringen. Unser Atlas 950 Superpod wird 56,8-mal mehr NPUs als GPUs haben und eine 6,7-mal höhere Rechenleistung bieten. Unser Superpod wird über eine 15-mal größere Speicherkapazität von 1.152 TB und eine Interconnect-Bandbreite von 16,3 PB/s verfügen – das ist 62-mal mehr als das Vergleichsprodukt."
Auch gegenüber Nvidias NVL576, das für 2027 angekündigt ist, ist der Atlas 950 Superpod laut Xu noch überlegen, wobei Huawei für diesn Zeitpunkt bereits den Atlas 960 Superpod plant, der über die doppelte Rechenleistung, Speicherkapazität und Interconnect-Bandbreite des Atlas 950 SuperpdD verfügen soll. Auf Basis der beiden Superpods kündigte Xu den Atlas 950 Supercluster mit über 500.000 NPUs und das Atlas 960 Supercluster mit über 1.000.000 NPUs an.
Als große Innovation, die maßgeblich zur Leistungsstärke der KI-Superpods und KI-Supercluster beiträgt, stellte Xu Unified Bus vor(öffnet im neuen Fenster) , das laut Xu ein bahnbrechendes Verbindungsprotokoll für Superpods darstellt: "Unsere Interconnect-Technologie kombiniert im Wesentlichen die Zuverlässigkeit von Kupfer mit optischer Reichweite. Um eine hohe Bandbreite und niedrige Latenzzeiten zu gewährleisten, haben wir Technologien für die Aggregation mehrerer Ports und eine hohe Packungsdichte, eine Peer-to-Peer-Architektur und ein einheitliches Protokoll entwickelt. All dies zusammen sorgt für eine Bandbreite von TB/s und eine Latenzzeit von 2,1 Mikrosekunden." Xu lud Industriepartner dazu ein, dieses Protokoll zu übernehmen, um gemeinsam ein offenes Unified-Bus-Ökosystem zu schaffen.
Lieferketten bleiben Geheimsache
Offen blieben bei Xus Präsentation Fragen der Lieferkette, der Energieeffizienz und des Platzbedarfs der vorgestellten Infrastrukturen. Zur Chip-Lieferkette macht Huawei seit Beginn der US-Sanktionen keinerlei Angaben mehr, aber die Financial Times(öffnet im neuen Fenster) meldete erst im August, dass die chinesischen Halbleiterfertigungskapazitäten derzeit massiv ausgebaut würden. Huawei rückt damit viel näher an den chinesischen Staat, der mit dem privatwirtschaftlichen IT-Konzern seine eigene IT-Branche im Bereich Prozessorfertigung und Speicher errichtet und dafür gigantische Summen ausgibt.
Huaweis Ankündigung kommt nur wenige Tage nach einem Verbot chinesischer Behörden in der nationalen Wirtschaft, weiter Nvidia-Beschleuniger zu kaufen. Dies spricht dafür, dass der KI-Computing-Bedarf Chinas tatsächlich zunehmend durch eigene Infrastruktur gedeckt werden kann.
Der Preis der schlechteren Qualität auf Einzelchip-Ebene könnte auch in einem höheren Energie- und Platzbedarf und einem höheren Platzbedarf im Rechenzentrum im Vergleich zu Nvidia bestehen. In China selbst dürfte dies aber ein lösbares Problem sein, da erneuerbare Energien weiter stark ausgebaut werden und gleichzeitig große Kapazitäten bei fossilen und nuklearen Kraftwerken bestehen.
Interessant waren Bemerkungen Xus gleich zu Anfang seiner Rede, in der er eine enge Zusammenarbeit von Huawei- und Deepseek-Teams andeutete, was zu Spekulationen führen dürfte, dass Huawei-Hardware und Deepseek-Software künftig in der Entwicklung aufeinander abgestimmt werden, um ein stärker integriertes chinesisches KI-System zu schaffen.