OpenAI testet Nvidia-Alternativen für KI-Chats
03.02.2026 - 18:22:12
OpenAI sucht nach schnelleren Chips für seine KI-Dienste – und stellt damit Nvidias Marktherrschaft infrage. Grund sind Performance-Probleme bei Echtzeit-Antworten.
Seit vergangenem Jahr bewertet das führende KI-Unternehmen aktiv alternative Chip-Technologien. Der Grund: Die Geschwindigkeit bestimmter Nvidia-GPUs für KI-Inferenz – also das Generieren von Antworten in Diensten wie ChatGPT – soll für komplexe Aufgaben nicht mehr ausreichen. Besonders bei Code-Generierung und Software-Kommunikation zeigen sich laut Insidern Engpässe. Die Nachricht ließ Nvidias Aktie kurzfrisitg einbrechen und zeigt, wie sensibel der Markt auf die Beschaffungsentscheidungen der KI-Giganten reagiert.
Der Flaschenhals bei Echtzeit-KI
Die Branche verschiebt ihren Fokus: Statt reiner Rechenpower für das Training von Modellen geht es nun um Effizienz und minimale Latenz für den Live-Betrieb. Bei Millionen von Anfragen pro Tag zählt jede Millisekunde – für die Nutzererfahrung und die Betriebskosten.
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Das technische Problem liegt vermutlich in der Speicherarchitektur. Herkömmliche GPUs nutzen oft externen Arbeitsspeicher. Das kann zum Engpass werden, wenn das KI-Modell ständig Daten abrufen muss. Alternativ-Designs, die OpenAI prüft, integrieren großen High-Speed-SRAM-Speicher direkt auf dem Prozessor. Dieser On-Chip-Speicher könnte die Antwortzeiten spürbar verkürzen.
Diversifizierung und die Suche nach Alternativen
OpenAI verhandelt bereits mit anderen Playern. Gespräche gab es mit Chip-Startups wie Cerebras und Groq, die spezielle KI-Hardware entwickeln. Mit Cerebras wurde im Januar 2026 sogar eine kommerzielle Vereinbarung geschlossen.
Die Konkurrenzdynamik ist heftig: Die Gespräche mit Groq endeten angeblich, nachdem Nvidia selbst einen Lizenzdeal mit dem Startup sicherte. OpenAI sucht nun Hardware für schätzungsweise 10 % seines künftigen Inferenz-Bedarfs. Diese Menge könnte für Nvidias Wettbewerber die Tür öffnen.
Branchenweite Folgen und Nvidias Reaktion
Trotz der Tests betont OpenAI weiter die enge Partnerschaft mit Nvidia. Ein Sprecher erklärte, man setze für den Großteil der Inferenz-Kapazität auf Nvidia, dessen Hardware das beste Preis-Leistungs-Verhältnis biete. CEO Sam Altman nannte Nvidias Chips öffentlich die „besten der Welt“ und kündigte an, noch „sehr lange ein riesiger Kunde“ zu bleiben.
Nvidia verteidigt seine Position: Kunden wählten seine Plattform aufgrund der überlegenen Performance und der Gesamtkosten im Großbetrieb. Doch der Trend zur Diversifizierung ist klar. KI-Firmen wollen die Abhängigkeit von einem einzigen Anbieter reduzieren und die Performance für spezifische Aufgaben optimieren. OpenEIs Prüfung von Alternativen ist ein Stresstest für Nvidias Marktführung.
Was bedeutet das für die KI-Hardware?
Die kommenden Monate werden zeigen, wie sich die Neuausrichtung auswirkt. Die Partnerschaft mit Cerebras wird als Fallstudie für alternative Architekturen im Großmaßstab genau beobachtet. Der Druck auf alle Hardware-Anbieter wächst: Sie müssen nicht nur Rechenpower, sondern auch latenzoptimierte und kosteneffiziente Inferenz-Lösungen liefern.
Nvidias Dominanz im Trainingsmarkt ist zwar nicht in Gefahr. Doch im schnell wachsenden Inferenz-Markt sieht sich der Konzern erstmals einer ernsthaften Herausforderung gegenüber. OpenEIs Suche nach mehr Geschwindigkeit könnte die Wettbewerbslandschaft für die Hardware der nächsten KI-Generation neu ordnen.
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