Nvidia eröffnet das NVLink Fusion-Ökosystem und erweitert seine KI-Präsenz in Taiwan durch eine Partnerschaft mit Foxconn.

Nvidia hat mit der Einführung von NVLink Fusion, einer Plattform, die es Drittanbieter-Prozessoren ermöglicht, nahtlos mit Nvidia-GPUs zusammenzuarbeiten, eine bedeutende Erweiterung seiner KI-Hardwarestrategie vorgestellt.

Die NVLink-Verbindungstechnologie, die bisher auf Nvidias eigene Chips beschränkt war, wird nun auch zentrale Verarbeitungseinheiten (CPUs) und anwendungsspezifische integrierte Schaltungen (ASICs) von externen Anbietern unterstützen.

Der Schritt, der von CEO Jensen Huang während seiner Keynote auf der Computex 2025 in Taiwan angekündigt wurde, markiert eine Wende in Nvidias Ansatz – ein Ansatz, der darauf abzielt, seine Position im Zentrum der KI-Infrastruktur der nächsten Generation zu sichern, selbst in Hybridsystemen, die nicht ausschließlich auf seinen Komponenten basieren.

MediaTek, Qualcomm und andere setzen auf NVLink Fusion

Das neue NVLink Fusion-Programm hat bereits eine Reihe wichtiger Partner gewonnen. Zu den Chipherstellern, die sich der Initiative angeschlossen haben, gehören MediaTek, Marvell, Alchip, Astera Labs, Synopsys und Cadence.

Die Integration ermöglicht es Kunden wie Qualcomm Technologies und Fujitsu, ihre eigenen CPUs in KI-Rechenzentrumsumgebungen mit Nvidia-GPUs zu verbinden.

Auf diese Weise können diese Unternehmen von Nvidias Ökosystem und der Bandbreite der Verbindungen profitieren und gleichzeitig die Flexibilität bei der Hardwareentwicklung beibehalten.

Diese Entwicklung ermöglicht es Kunden, semi-kundenspezifische KI-Systeme zu entwickeln, anstatt sich ausschließlich auf Standardlösungen von Nvidia zu verlassen.

Ray Wang, ein in den USA ansässiger Technologieanalyst, merkte an, dass NVLink Fusion Nvidia dabei hilft, die Nachfrage nach Rechenzentren zu bedienen, die auf ASICs basieren, welche traditionell als Alternativen zu Nvidias Universal-Grafikprozessoren gelten.

Wang sagte, der neue Ansatz "festige Nvidia als Zentrum der KI-Fabriken der nächsten Generation", insbesondere da Technologiekonzerne wie Google, Amazon und Microsoft weiterhin eigene KI-Chips entwickelten.

Nvidia reagiert auf den Wettbewerb durch kundenspezifische Chips

Nvidia dominiert derzeit den GPU-Markt für das allgemeine KI-Training, sieht sich aber zunehmender Konkurrenz durch Hyperscaler ausgesetzt, die in kundenspezifische Siliziumchips investieren.

Die neue NVLink Fusion-Strategie scheint eine direkte Antwort darauf zu sein, die es Nvidia ermöglicht, weiterhin eine Rolle in KI-Computersystemen zu spielen, die unterschiedliche Hardware integrieren.

Laut Rolf Bulk, Aktienanalyst bei New Street Research, könnte die von NVLink Fusion gebotene Flexibilität die Nachfrage nach Nvidias eigenen CPUs verringern.

Er wies jedoch darauf hin, dass die Funktion auf Systemebene die GPUs von Nvidia für Kunden attraktiver mache, die alternative Systemarchitekturen erforschen.

Während die Technologiekonkurrenten AMD, Intel und Broadcom im Fusion-Ökosystem auffallend fehlen, könnte Nvidias Bereitschaft, mit den Chips von Wettbewerbern zusammenzuarbeiten, dazu beitragen, seine Vorherrschaft in KI-Rechenumgebungen zu festigen, selbst wenn die Architekturlandschaft fragmentierter wird.

Neue DGX Cloud-Plattform und Expansion nach Taiwan

Neben NVLink Fusion stellte Nvidia auch DGX Cloud Lepton vor, eine Plattform, die Entwicklern über einen einheitlichen globalen Marktplatz Zugriff auf Zehntausende von GPUs ermöglichen soll.

Das System zielt darauf ab, die Knappheit an Grafikprozessoren (GPUs) zu beheben und den Zugang zu Rechenkapazität im gesamten Cloud-Netzwerk von Nvidia zu optimieren.

Als regionale Stärkung kündigte Huang außerdem Pläne für ein neues Büro und ein KI-Supercomputerprojekt in Taiwan in Zusammenarbeit mit Foxconn an, offiziell bekannt als Hon Hai Technology Group.

Dieser Schritt stärkt Taiwans Rolle als globaler KI-Knotenpunkt und erweitert Nvidias Präsenz in Asien, einem wichtigen Markt für seine Lieferkette und Ökosystempartner, darunter die Chip-Gießerei TSMC.

Das kommende GB300 Grace Blackwell-System, dessen Veröffentlichung für das dritte Quartal 2025 geplant ist, wird einen Leistungssprung für KI-Arbeitslasten bieten und Nvidias sich entwickelndes Produktportfolio weiter ergänzen.