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 Wichtigste Konsumenten und Endnutzer

Der Markt für KI-Prozessoren konzentriert sich stark auf Hyperscale-Unternehmen, die über das Kapital für den Aufbau von Rechenzentren im Gigawattbereich verfügen. Zu den fünf größten Abnehmern, die derzeit die Auftragsbücher dominieren, gehören Microsoft, das für die Integration von Copilot und OpenAI enorme Rechenleistung benötigt; Meta, das massiv in den Aufbau der Infrastruktur für das Training seiner Open-Source-Serie Llama investiert; Google (Alphabet), das sowohl interne TPUs als auch externe GPUs für Gemini nutzt; Amazon Web Services (AWS), das Anthropic und seine eigene Plattform Bedrock unterstützt; und CoreWeave, ein spezialisierter Cloud-Anbieter, der sich zu einer Hauptabnehmerseite für die GPU-Vermietung entwickelt hat. Es wird prognostiziert, dass diese fünf Unternehmen im Jahr 2025 zusammen über 60 % der Käufe von High-End-KI-Beschleunigern ausmachen werden.

Im Hinblick auf die Endanwendungen dominiert weiterhin das Training großer Sprachmodelle (LLM) und beansprucht den größten Anteil der leistungsstärksten Chips. Empfehlungssysteme (wie sie beispielsweise von Meta und TikTok eingesetzt werden) und unternehmensweite Retrieval-Augmented-Generation-Workflows (RAG) gewinnen jedoch rasant an Bedeutung im Markt für KI-Prozessoren.

Wettbewerbsumfeld: Führende Hersteller und beliebte Architekturen

Auf der Angebotsseite ist der Markt für KI-Prozessoren durch ein Oligopol mit intensivem technologischen Wettbewerb gekennzeichnet. Nvidia ist weiterhin unangefochtener Marktführer und kontrolliert dank seines umfassenden CUDA-Software-Ökosystems und seiner Hardware-Leistung schätzungsweise 80 bis 90 % des Marktanteils. AMD hat sich hingegen als wichtigste Alternative etabliert, wobei die MI300-Serie bei kostenbewussten Hyperscalern immer beliebter wird. Intel agiert als drittgrößter Anbieter von Chips und positioniert seine Gaudi-3-Beschleuniger als kostengünstige Alternative für Unternehmenscluster. Die vierte wichtige Kraft ist nicht ein einzelnes Unternehmen, sondern der kollektive Aufstieg interner ASICs (anwendungsspezifische integrierte Schaltungen), die hauptsächlich von Google (TPU) und AWS (Trainium/Inferentia) entwickelt und von Partnern wie Broadcom und Marvell gefertigt werden.

Aktuell sind die Prozessoren der Nvidia H100/H200 Hopper-Serie die beliebtesten im Markt für KI-Prozessoren und gelten als Industriestandard für das Training. Der neu angekündigte Nvidia Blackwell B200 wird aufgrund seiner Inferenzfähigkeiten mit Spannung für den Einsatz im Jahr 2025 erwartet. AMDs MI300X wird häufig für speicherintensive Inferenz-Workloads eingesetzt, während Googles Trillium (TPU v6) und AWS Trainium2 die am weitesten verbreiteten Custom-Chips für interne Cloud-Workloads sind.

Geografische Hotspots als Treiber für den Einsatz

Die Geografie spielt eine entscheidende Rolle für die Verteilung des Marktes für KI-Prozessoren. Die USA bleiben das zentrale Drehkreuz für Design und Konsum, angetrieben vom Innovationsökosystem des Silicon Valley. China folgt als zweitgrößter Markt, ist aber aufgrund von Exportkontrollen gezwungen, auf heimische Alternativen (wie Huawei Ascend) und leistungsschwächere Chips zurückzugreifen. 

Saudi-Arabien und die Vereinigten Arabischen Emirate haben sich jedoch zu ernstzunehmenden neuen Konkurrenten entwickelt und nutzen ihre Staatsfonds, um Zehntausende von Hochleistungschips für den Aufbau staatlicher Cloud-Infrastrukturen zu erwerben. Japan komplettiert die Top Vier, wo erhebliche staatliche Subventionen die heimische Halbleiterindustrie stärken und so Robotik und industrielle KI unterstützen.

Auftragsbuchstatus für 2025

Mit Blick auf das Jahr 2025 zeichnet sich ein Bild extremer Knappheit im Markt für KI-Prozessoren ab. Die Lieferzeiten für Premium-GPUs wie die Nvidia H100 haben sich bei 30–40 Wochen stabilisiert, doch die kommende Blackwell B200 ist bereits für die ersten zwölf Produktionsmonate praktisch ausgebucht. SK Hynix meldet, dass die gesamte HBM-Produktion für 2025 ausverkauft ist, was bedeutet, dass die Anzahl der physisch herstellbaren Beschleuniger bereits begrenzt ist. Hyperscaler wie Microsoft und Meta haben signalisiert, dass ihre Investitionen im gesamten Jahr 2025 hoch bleiben werden, wodurch der Auftragsbestand weiterhin hoch sein dürfte. Marktteilnehmer sollten davon ausgehen, dass der Markt für KI-Prozessoren auf absehbare Zeit ein Verkäufermarkt bleiben wird, der durch hohe Durchschnittspreise und strategische Zuteilung an bevorzugte Partner gekennzeichnet ist, auch wenn die Auslieferungen mit steigenden Produktionsausbeuten zunehmen werden.

Segmentanalyse 

Hochleistungsrechner treiben die massive Hardware-Einführung voran

Basierend auf dem Prozessortyp entfallen über 35,42 % des Marktes für KI-Prozessoren auf GPUs (Grafikprozessoren). Diese Dominanz beruht auf der unübertroffenen Fähigkeit dieser Chips, parallele Verarbeitungsaufgaben zu bewältigen, die für das Training großer Sprachmodelle (LLMs) erforderlich sind. Nvidia hat seine Führungsposition weiter ausgebaut und allein im Jahr 2024 rund 2 Millionen H100-Einheiten ausgeliefert, wodurch eine massive installierte Basis für Hochleistungsrechner entstanden ist. Die Nachfrage ist so hoch, dass der H100-Prozessor dem Unternehmen voraussichtlich innerhalb eines Jahres über 50 Milliarden US-Dollar Umsatz generieren wird. Auch Wettbewerber verzeichnen einen rasanten Aufschwung: AMD hat seine Umsatzprognose für MI300-Beschleuniger im Jahr 2024 auf 5 Milliarden US-Dollar angehoben. Der Markt für KI-Prozessoren ist eindeutig durch Rechenleistung und Speicherbandbreite geprägt.

Hersteller im globalen Markt für KI-Prozessoren erweitern die physikalischen Grenzen von Silizium, um diese Dynamik aufrechtzuerhalten. Die neu vorgestellte Nvidia Blackwell B200 GPU verfügt über beeindruckende 208 Milliarden Transistoren und übertrifft damit die 80 Milliarden der Vorgängergenerationen deutlich. Dank dieser Fortschritte erreicht die B200 eine Leistung von 20 Petaflops und ist somit unverzichtbar für das Training von Modellen der nächsten Generation. Darüber hinaus reduziert die B200 den Energieverbrauch um das 25-Fache und trägt so maßgeblich zur Energieeffizienz in Rechenzentren bei. Der Markt für KI-Prozessoren boomt weiterhin, da Unternehmen wie CoreWeave 7,5 Milliarden US-Dollar an Finanzmitteln speziell für den Erwerb dieser essenziellen Hardwarekomponenten sichern.

• Nvidia lieferte im zweiten Quartal 2024 rund 900 Tonnen H100-Silizium aus.
• Der neue B200-Chip bietet eine Speicherbandbreite von 8 TB/s dank HBM3e-Technologie.
• Der Umsatz von AMD MI300 überstieg im zweiten Quartal 2024 die Marke von 1 Milliarde US-Dollar und bestätigte damit die starke Nachfrage nach alternativen Technologien.

Geräteinterferenz beschleunigt PC-Upgrades

KI-Prozessoren werden anwendungsbezogen vor allem in der Unterhaltungselektronik eingesetzt, die mit 37,46 % den größten Marktanteil hält. Der Trend, Inferenzaufgaben direkt auf den Geräten auszuführen, um Datenschutz zu gewährleisten und Latenzzeiten zu reduzieren, treibt dieses Segment an. IDC prognostiziert, dass Hersteller im Jahr 2024 rund 50 Millionen KI-PCs ausliefern werden, was den Beginn eines bedeutenden Produktlebenszyklus markiert. Die Entwicklung wird sich rasant beschleunigen, und die Auslieferungen werden voraussichtlich bis 2025 103 Millionen Einheiten erreichen. Chiphersteller reagieren aggressiv: Intel lieferte bis Ende 2024 15 Millionen Core Ultra-Chips aus, um die steigende Nachfrage nach leistungsfähigeren Laptops zu decken. Der moderne KI-Prozessor ist heute eine Standardkomponente in Unterhaltungselektronik.

Smartphones sind auch ein entscheidendes Schlachtfeld für die Integration neuronaler Verarbeitung. Samsungs Galaxy S24-Serie erreichte im ersten Quartal 2024 einen Marktanteil von 58 % im Bereich der GenAI-fähigen Smartphones und beweist damit die große Nachfrage der Verbraucher nach integrierter Intelligenz. Diese Premium-Geräte, die oft über 600 US-Dollar kosten, machten 70 % der Verkäufe in diesem Segment aus. Um fortschrittliche Funktionen wie Copilot+ zu unterstützen, benötigen PCs der nächsten Generation nun eine Rechenleistung von mindestens 40 TOPS. Apple hat nachgezogen: Der M4-Chip mit neuronaler Engine erreicht 38 Billionen Operationen pro Sekunde. Mit zunehmender Verbreitung wird der KI-Prozessor zum prägenden Merkmal moderner Unterhaltungselektronik.

• GenAI-fähige Smartphones machten im ersten Quartal 2024 6 % des weltweiten Handyabsatzes aus.
• Intel hat sich zum Ziel gesetzt, bis 2025 100 Millionen Computer mit intelligenten Funktionen auszustatten.
• Es wird erwartet, dass der Marktanteil von GenAI-Telefonen im Jahr 2024 11 % des gesamten Mobilfunkmarktes erreichen wird.

Netzwerkoptimierung erfordert Edge-Intelligenz-Infrastruktur

Gemessen an der Endnutzerbranche ist die IT- und Telekommunikationsbranche mit einem Marktanteil von 34,4 % der wichtigste Endnutzer von KI-Prozessoren. Telekommunikationsanbieter investieren massiv in die Optimierung der Netzwerkleistung und die Bewältigung des stark steigenden Datenverkehrs. Der globale Markt für künstliche Intelligenz in der Telekommunikation wird 2025 auf 2,66 Milliarden US-Dollar geschätzt, was den dringenden Automatisierungsbedarf des Sektors verdeutlicht. Verizon hat sich mit AWS zusammengetan, um speziell für Edge-Workloads entwickelte Glasfasernetze mit hoher Kapazität bereitzustellen und so die Rechenleistung näher an den Nutzer zu bringen. Der KI-Prozessor ist unerlässlich, um den für 2024 prognostizierten Anstieg des Sprachverkehrs um 24 % zu bewältigen.

Strategische Partnerschaften festigen die Vormachtstellung dieses Segments auf dem globalen Markt für KI-Prozessoren weiter. Nvidia investierte eine Milliarde US-Dollar in Nokia, um kommerzielle KI-RAN-Lösungen zu integrieren – ein deutliches Zeichen für die zunehmende Konvergenz von Telekommunikations- und Computerhardware. Die Ausgaben für GenAI-Software-Services in diesem Sektor werden bis 2025 voraussichtlich 27 Milliarden US-Dollar erreichen. Auch die Netzbetreiber blicken in die Zukunft: T-Mobile startet 2026 Tests mit KI-RAN-Technologien. Allein der nordamerikanische Edge-Markt wird 2025 auf 650 Millionen US-Dollar geschätzt. Solche Investitionen gewährleisten, dass KI-Prozessoren auch in Zukunft eine zentrale Rolle für die globale Konnektivität spielen.

• Die weltweiten Ausgaben für GenAI-Software im Telekommunikationssektor werden im Jahr 2025 voraussichtlich 37 Milliarden US-Dollar erreichen.
• Es wird prognostiziert, dass der Markt für AI-RAN bis 2030 ein Volumen von über 200 Milliarden US-Dollar erreichen wird.
• SK Telecom verdreifacht seine Investitionen in Rechenzentren, um seine globale Reichweite auszubauen.

Hyperscale-Kapitalausgaben treiben das Training generativer Modelle an

Gemessen am Bereitstellungsmodus dominiert das Cloud-/Rechenzentrumssegment mit einem Anteil von 65,56 % den Markt für KI-Prozessoren. Haupttreiber sind die enormen Investitionen von Hyperscalern, die die notwendige Infrastruktur für generative Intelligenz aufbauen wollen. Amazon plant für 2025 Investitionen in Höhe von 125 Milliarden US-Dollar, wovon ein Großteil in den Ausbau von Rechenzentren fließt. Auch Microsoft hat für das Geschäftsjahr 2025 rund 85 Milliarden US-Dollar für die Erweiterung seiner Azure-Kapazitäten bereitgestellt. Diese massiven Investitionen sichern der Cloud die zentrale Rolle beim Training der komplexesten Modelle weltweit. Der Fokus der Unternehmen auf KI-Prozessoren ist deutlich erkennbar, da sie um die Sicherung der Lieferketten konkurrieren.

Der operative Umfang in diesem Segment hat ein beispielloses Niveau erreicht. Meta Platforms präsentierte offiziell einen Trainingscluster mit 24.576 H100-GPUs und demonstrierte damit die enorme Größe moderner Implementierungen. Der Social-Media-Riese plant, bis Ende 2024 eine Rechenleistung von 600.000 H100-GPUs aufzubauen. Google rechnet für 2025 mit Investitionen zwischen 91 und 93 Milliarden US-Dollar. Die Gesamtausgaben der vier größten Technologiekonzerne werden 2025 voraussichtlich 380 Milliarden US-Dollar erreichen. Dieses finanzielle Engagement festigt die Rolle der Cloud als zentrale Triebkraft für die Nutzung und Entwicklung von KI-Prozessoren.

• Die weltweiten Ausgaben für GenAI-Serverhardware werden im Jahr 2025 voraussichtlich 180 Milliarden US-Dollar erreichen.
• AWS setzt Server ein, die Hunderttausende von kundenspezifischen Trainium2-Chips enthalten.
• Microsoft und OpenAI planen ein zukünftiges Infrastrukturprojekt im Wert von 100 Milliarden US-Dollar.

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Regionale Analyse 

Nordamerika: Massive Kapitalzuflüsse treiben die heimische Produktion und die Hyperscale-Infrastruktur voran

Nordamerika ist unbestritten das Epizentrum des Marktes für KI-Prozessoren, vor allem weil es sowohl Designzentrale als auch Produktionsstandort für die Branchenriesen ist. Mit einem dominanten Marktanteil von 46,12 % profitiert die Region von der Innovationskraft lokaler Giganten wie Nvidia, deren H100-Chip zum Industriestandard geworden ist. So lieferte Nvidia allein im Jahr 2024 rund 2 Millionen H100-Einheiten aus und generierte damit einen enormen Umsatz, der weitere Forschung und Entwicklung finanziert. Diese Konzentration an geistigem Eigentum stellt sicher, dass die Architektur zukünftiger Computer maßgeblich von US-amerikanischen Entwicklungsteams bestimmt wird.

Darüber hinaus wird diese führende Position im Markt für KI-Prozessoren durch eine beispiellose Skalierung der Infrastruktur und umfangreiche staatliche Förderung gestärkt. Das US-Handelsministerium unterstützt das Ökosystem aktiv, was sich beispielsweise in der direkten Förderung von Intel in Höhe von bis zu 8,5 Milliarden US-Dollar zur Stärkung der heimischen Fertigung zeigt. Gleichzeitig rüsten Hyperscaler ihre Hardware in Rekordgeschwindigkeit auf; die kürzliche Inbetriebnahme eines Superclusters mit 100.000 GPUs durch xAI in Memphis beweist die einzigartige Fähigkeit der Region, massive Rechenleistung sofort bereitzustellen. Folglich sichert die Kombination aus hohem Kapital, günstiger Bundespolitik und einem ausgereiften Technologie-Ökosystem Nordamerika seine Position an der Spitze der KI-Prozessor-Revolution.

Kritische Verpackungsmonopole und aufstrebende Backend-Ökosysteme treiben das Wachstum in der Region Asien-Pazifik voran

Der asiatisch-pazifische Raum hält den zweitgrößten Marktanteil am globalen Markt für KI-Prozessoren, nicht nur weil dort Chips gefertigt werden, sondern weil die Region die komplexen Backend-Technologien kontrolliert, die die Leistung moderner KI-Prozessoren bestimmen. Die Akteure müssen erkennen, dass die reine Siliziumlithografie ohne fortschrittliche Packaging-Technologien nutzlos ist – ein Bereich, in dem TSMC aus Taiwan eine entscheidende Marktstellung innehat. Die Region verfügt exklusiv über die Kapazitäten für Chip-on-Wafer-on-Substrate (CoWoS), jene spezielle 2,5D-Packaging-Technik, die für die Herstellung von Nvidias Blackwell- und AMDs MI300-Serien benötigt wird. Mit einem Investitionsbudget von 28 bis 32 Milliarden US-Dollar für TSMC im Jahr 2024 baut die Region ihre Packaging-Kapazitäten massiv aus, um den Hauptengpass in den globalen Lieferketten zu beseitigen und so die Liefergeschwindigkeit von High-End-Beschleunigern für den Rest der Welt maßgeblich zu bestimmen.

Darüber hinaus profitiert der regionale Markt für KI-Prozessoren von der Diversifizierung der Halbleiter-Wertschöpfungskette und geht über die reine Fertigung hinaus hin zu hochwertiger Montage und Prüfung. Während China Handelsbeschränkungen durch Investitionen in Höhe von 47,5 Milliarden US-Dollar in heimische Alternativen wie Huaweis Ascend-Serie abmildert, entwickeln sich Nachbarländer zu neuen führenden Anbietern im Bereich der Endmontage. Malaysia beispielsweise zieht massive Investitionen an, wie die 5,4 Milliarden US-Dollar teure Erweiterung von Infineon in Kulim belegt. Damit positioniert sich Südostasien als wichtiges Zentrum für Energiemanagement und Endmontage. Gleichzeitig steigt Indien mit Tata Electronics' 11 Milliarden US-Dollar teurem Werk in Dholera in den Markt ein. Folglich sichert sich der asiatisch-pazifische Raum seine Vormachtstellung, indem er sowohl als exklusiver Entwickler von Speicherlösungen mit hoher Bandbreite als auch als wachsende Produktionsstätte für die Endmontage globaler KI-Prozessoren fungiert.

Strategische Marktentwicklungen: Die 10 wichtigsten Meilensteine ​​im Markt für KI-Prozessoren 

• Am 19. August 2024 AMD , integrierte Rack-Scale-Lösungen anzubieten und Nvidias Infrastrukturdominanz direkt herauszufordern.
• Am 29. Oktober 2024 signalisierte OpenAI seine Unabhängigkeit, indem es eine Partnerschaft mit Broadcom und TSMC einging, um proprietäre Inferenz-Siliziumchips zu entwickeln und so eine Lieferkette parallel zu den Anbietern von Handelsprodukten zu sichern.
• Am 24. April 2024 gab Nvidia die Übernahme des Workload-Orchestrierungs-Startups Run:ai für 700 Millionen US-Dollar bekannt, um die Cluster-Effizienz zu optimieren.
• Inzwischen haben sich Konkurrenten am 30. Mai 2024 und das UALink-Konsortium (darunter Google, AMD und Intel) gegründet, um einen offenen Verbindungsstandard zu schaffen, der die Monopole proprietärer Hardware aufbricht.
• Am 2. September 2024 nahm xAI den 100.000 GPUs umfassenden Cluster „Colossus“ in Betrieb und stellte damit einen Rekord für die schnellste Bereitstellung auf dem Markt für KI-Prozessoren .
• Am 17. September 2024 starteten BlackRock und MGX eine Infrastrukturpartnerschaft im Wert von 30 Milliarden US-Dollar und sicherten damit effektiv den zukünftigen Auftragsbestand der Branche ab.
• Am 16. September 2024 schloss Intel einen Milliarden-Dollar-Vertrag mit AWS zur Herstellung kundenspezifischer KI-Fabric-Chips ab und bestätigte damit sein Foundry-Geschäft.
• Am 8. Oktober 2024 kündigte Foxconn den Bau einer riesigen GB200-Fabrik in Mexiko an, wodurch die Montage näher an die nordamerikanischen Käufer rückt.
• Am 30. September 2024 reichte Cerebras Systems seinen Antrag auf Börsengang ein und testete damit das öffentliche Interesse an Architekturen ohne GPU.
• Am 17. Februar 2024 SoftBank , 100 Milliarden US-Dollar in den Aufbau eines auf Arm basierenden KI-Halbleiter-Kraftwerks zu investieren.

Führende Unternehmen auf dem Markt für KI-Prozessoren

• Nvidia
• Intel
• Baidu
• AMD
• Google
• IBM
• Qualcomm-Technologien
• Microsoft
• Huawei
• Samsung
• Apfel
• SK Hynix Inc.
• Andere prominente Spieler

Übersicht über die Marktsegmentierung

Nach Prozessortyp

• GPU
• CPU
• FPGA
• ASIC
• NPU (Neuronale Verarbeitungseinheit)
• TPU (Tensor Processing Unit)

Nach Bereitstellungsmodus

• Cloud/Rechenzentrum
• Edge/On-Device

Von der Endbenutzerbranche

• IT & Telekommunikation
• Automobil
• Unterhaltungselektronik
• Gesundheitspflege
• BFSI
• Industriell

Auf Antrag

• Unterhaltungselektronik
• Automobil
• Gesundheitspflege
• Industrielle Automatisierung
• Luft- und Raumfahrt & Verteidigung
• Einzelhandel & Robotik

Nach Region

• Nordamerika
  • Die USA
  • Kanada
  • Mexiko
• Europa
  • Westeuropa
    • Großbritannien
    • Deutschland
    • Frankreich
    • Italien
    • Spanien
    • Restliches Westeuropa
  • Osteuropa
    • Polen
    • Russland
    • Restliches Osteuropa
• Asien-Pazifik
  • China
  • Indien
  • Japan
  • Australien und Neuseeland
  • Südkorea
  • ASEAN
  • Rest des asiatisch-pazifischen Raums
• Naher Osten und Afrika
  • Saudi-Arabien
  • Südafrika
  • Vereinigte Arabische Emirate
  • Rest von MEA
• Südamerika
  • Argentinien
  • Brasilien
  • Rest von Südamerika