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Der weltgrößte Auftragsfertiger TSMC aus Taiwan ist aufgrund des KI-Booms praktisch an seiner Kapazitätsgrenze, sodass immer mehr Großunternehmen ihre Chips auch anderswo produzieren lassen. Einem Bericht aus Asien zufolge ist Samsung dabei der erste Ansprechpartner. Laut mit diesen Angelegenheiten vertrauten Personen verzeichnet der südkoreanische Elektronikkonzern derzeit deutlich mehr Anfragen und Aufträge zur Chipfertigung von bestehenden und neuen Kunden. Dazu sollen neben AMD, Google und Tesla auch chinesische Konzerne wie der Elektroautohersteller BYD gehören.

Vor wenigen Tagen wurde bereits berichtet, dass Google zur Fertigung einer neuen TPU-Generation neben TSMC auch Samsung nutzen könnte. Zwar soll es sich dabei nur um einen Teil der für 2028 geplanten 10. TPU-Generation Googles handeln, aber auch dies wäre für Samsung ein großer Erfolg als Auftragsfertiger. Nun meldet Nikkei Asia, dass neben Google auch Chinas führender Hersteller von Elektrofahrzeugen, BYD, mit Samsung über die Produktion kommender Halbleiter spricht. Dabei handelt es sich demnach um Chips für autonomes Fahren.

Auftraggeber aus China und den USA

„TSMC priorisiert die Fertigung in modernen Fertigungsverfahren nicht nur, weil dies die Technologieführerschaft und die langfristige Strategie des Unternehmens stärkt, sondern auch, weil diese Verfahren profitabler sind und weiterhin knapp verfügbar bleiben“, erklärt ein Manager eines chinesischen Entwicklers von Autochips, der ungenannt bleiben wollte. „Die Fertigungsausbeuten von Samsung liegen zwar weiterhin hinter denen von TSMC zurück, doch die Verfügbarkeit von Kapazitäten hat das Unternehmen zu einer zunehmend attraktiven Option gemacht.“

Einige chinesische Chipentwickler würden aufgrund der angespannten Auftragslage bei TSMC deshalb auch Samsung mit der Chipherstellung beauftragen, statt sich auf einen Auftragsfertiger zu verlassen. „Geopolitische Faktoren veranlassen auch einige US-amerikanische Kunden dazu, mehrere Auftragsfertiger für Chips zu beauftragen, sofern dies möglich ist“, fügte ein weiterer Manager aus der Chipbranche hinzu.

Das scheint die aktuelle Strategie der Branche zu sein. „Die Kapazitäten von TSMC für die Fertigung fortschrittlicher Chips sind voll ausgelastet, was es für chinesische Kunden mit geringerem Auftragsvolumen schwierig macht, neue Bestellungen zu platzieren“, erklärt eine Quelle aus der Führungsebene der Chipindustrie. „Daher haben sich einige von ihnen wegen künftiger Möglichkeiten an Samsung gewandt.“

Tesla wechselt von Samsung zu TSMC zu Samsung

Dazu gehört auch Tesla. Der US-amerikanische Elektroautohersteller lässt etwa den AI4 genannten Chip für Fahrzeuge und Roboter bei Samsung fertigen, der kommende AI5 wird dagegen von TSMC produziert. Doch bei der nächsten Generation greift Tesla wieder auf den südkoreanischen Konzern zurück und lässt die AI6-Chips im Wert von 16,5 Milliarden US-Dollar bei Samsung herstellen. Die Herstellung erfolgt dabei in einem neuen Halbleiterwerk in Texas.

Eine solche Strategie für die Chipfertigung können sich allerdings nur Großkonzerne leisten, denn die Chipentwicklung muss mit der Chipproduktion abgestimmt werden. Bei einem Wechsel des Auftragsfertigers sind deshalb enorme Investitionen erforderlich, etwa bei Forschung und Entwicklung sowie der Koordination der Lieferkette.

AMD-CPUs von Samsung angeblich ab 2028

Für Nvidia und AMD, beides Großkunden von TSMC, dürften die Vorteile der Nutzung höherer Kapazitäten bei einem anderen Fertigungspartner den Aufwand rechtfertigen. So arbeitet AMD laut Nikkei Asia aufgrund der aktuellen Kapazitätsengpässe derzeit auch mit Samsung an verschiedenen Chipprojekten. Dabei soll es um künftige Prozessoren gehen, die ab 2028 vom südkoreanischen Konzern gefertigt werden sollen.

Auf Anfragen wollten die Unternehmen dies allerdings nicht bestätigen. Samsung erklärte, sich nicht zu Kunden zu äußern. BYD lehnte eine Stellungnahme ab. Google teilte mit, dass man die Einzelheiten der eigenen Lieferkette nicht kommentiert.

(fds)

Vor zwei Jahren kamen die ersten Windows-11-Notebooks mit dem Etikett „Copilot+“ auf den Markt. Laut Microsoft startete damit eine „neue Kategorie von Windows-Rechnern, die für KI entwickelt wurden“. Eine der Voraussetzungen für das Logo Copilot+ ist eine eingebaute Neural Processing Unit (NPU), die pro Sekunde mindestens 40 Billionen 8-Bit-Ganzzahlen verarbeitet (40 Tops).

Schon nach rund zwei Jahren weicht Microsoft von dieser Vorgabe wieder ab: Das Windows App SDK 2.2 Experimental 9 führt Sprachmodelle auch auf Desktop-PCs und Notebooks ohne NPU („non-Copilot+ PCs equipped with a supported GPU“) aus, sofern diese einen Grafikprozessor (GPU) haben, der bestimmte Mindestanforderungen erfüllt. Wohl kaum zufällig muss es eine Nvidia-GPU ab der Generation GeForce RTX 3000 sein mit mindestens 6 GByte lokalem RAM (VRAM).

Auch das lokale Microsoft-Sprachmodell (Small Language Model, SLM) Phi Silica, das eigentlich für Copilot+-PCs ausgelegt ist, kann auf einer Nvidia-GPU mit denselben Mindestanforderungen laufen. Dabei erwähnt Microsoft ausdrücklich, dass in Zukunft auch AMD-GPUs möglich werden sollen.

Ungeliebtes KI-Etikett

Das Microsoft-Marketingprogramm „Copilot+“ für angeblich besonders KI-taugliche Rechner zündete nicht. Das lag vermutlich vor allem daran, dass es bis heute erst wenige Windows-Anwendungen gibt, die die NPU für attraktive Zusatzfunktionen einbinden. Jedenfalls äußerte sich ein Dell-Manager auf der US-Messe CES im Januar kritisch: „Was wir im Laufe dieses Jahres gelernt haben, insbesondere aus Verbrauchersicht, ist, dass sie nicht aufgrund der KI kaufen.“

Zum Start von Copilot+ waren wenige kompatible Notebooks lieferbar, weil Microsoft das Logo ausschließlich Windows-on-ARM-Geräten mit dem damals neuen Qualcomm Snapdragon X verlieh. Die wesentlich weiter verbreiteten x86-Rechner durften erst später dabei sein, zunächst gab es aber nur sehr wenige und teure Prozessoren dafür.

KI-Performance heute hoch genug

Alle aktuellen Mobilprozessoren für Windows-Notebooks sind Systems-on-Chip (SoCs), die CPU- und GPU-Kerne sowie mittlerweile durchgehend auch eine NPU enthalten. Bei vielen dieser SoCs liefert die integrierte GPU (IGP) deutlich mehr als 40 Tops. Daher ist schwer zu verstehen, weshalb eine zusätzliche NPU überhaupt nötig ist, außer für lange laufende Hintergrundfunktionen wie dem Entrauschen oder der Perspektivkorrektur von Webcam-Bildern bei Videokonferenzen. Eine weitere Anwendung wäre eine kontinuierlich im Hintergrund laufende Spracherkennung für die Sprachsteuerung des Notebooks.

Das auf der Microsoft Build Anfang Juni 2026 angekündigte Small Language Model (SLM) Microsoft Aion 1.0 wird in einer kommenden Version des Browsers Edge nutzbar. Laut Microsoft soll es sogar mit CPU-Kernen auskommen. Das bisher genutzte „Schreibunterstützungs-API“ Phi-4-mini setzt demnach hingegen eine GPU mit mindestens 5,5 GByte VRAM voraus.

Nvidia RTX Spark ante portas

Außerdem steht die nächste Änderung an: Notebooks und Mini-Workstations mit dem ARM-Prozessor Nvidia RTX Spark. Bei dessen Ankündigung verlor Nvidia-Boss Jensen Huang kein Wort über eine eventuell ebenfalls integrierte NPU. Stattdessen betonte er, wie nicht anders zu erwarten, die KI-Fähigkeiten der GPU.

Im CPU-Teil des RTX Spark, den Kooperationspartner MediaTek besteuert, dürfte allerdings eine NPU stecken. Ob die beim RTX Spark aktiv ist, ist aber unklar.

Was sollen Entwickler tun?

Das Hin und Her von Microsoft bei Copilot+, also beim bevorzugten Hardware-Unterbau für KI-Apps, verwirrt nicht nur potenzielle Käufer von Notebooks und PCs. Den größeren Schaden richtete es als Bremsklotz für die Verbreitung von KI in Windows-Apps an. Denn KI braucht nun einmal viel Rechenleistung. Aber Entwickler schreckt es ab, wenn sie ihren Code mühselig an zahlreiche unterschiedliche KI-Rechenwerke anpassen müssen. Daher wäre eine klare Roadmap für KI-Unterstützung in Windows wichtig.

Sterben NPUs wieder aus?

Dass KI-Funktionen auch bei Windows-Rechnern immer mehr an Bedeutung gewinnen, ist unstrittig. Nicht aber, ob sie in Zukunft auf CPU, GPU oder NPU laufen. Denn auch die IGP in einem Notebook-SoC kann KI-Berechnungen ausführen. Und falls sie entsprechend ausgelegt ist, taktet sie bei niedrigem Performancebedarf herunter, um effizienter zu rechnen.

Außerdem wollen sowohl AMD als auch Intel ihre CPU-Kerne in Zukunft um KI-Rechenwerke erweitern: „Advanced Matrix Extensions for Matrix Multiplication“ mit der nicht-intuitiven Abkürzung ACE. Der Qualcomm Snapdragon X2 hat die ARM Scalable Matrix Extension (SME). Eine ähnliche Funktion steckt in Apples M-Prozessoren ab dem M4.

Den Verweis auf Nicht-Copilot+-PCs erspähte die Website Windows Latest im GitHub-Repository des Windows App SDK 2.2 Experimental 9. Der Hinweis auf die Nvidia-GPU für Phi Silica findet sich in einer „Transparency Note“ von Microsoft.

Podcast Bit-Rauschen, Folge 2026/3 :

(ciw)