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Welche Schlüsseldynamiken prägen den Markt für KI-Scale-up-Interconnects?

Bandbreitenengpass treibt den KI-Verbindungsboom 2026 an

Ein Hauptgrund für den steigenden Bedarf an Konnektivität für KI-Skalierung im Jahr 2026 ist die physikalische Beschränkung traditioneller Datenübertragungsarchitekturen. Da moderne KI-Modelle die Billionen-Parameter-Marke deutlich überschreiten, hat sich der primäre Systemengpass eindeutig von der reinen GPU- Rechenleistung (FLOPS) zur Netzwerkbandbreite (GB/s) verlagert. Modernes verteiltes Training erfordert eine ständige, sub-Mikrosekunden-Synchronisierung der Gradienten über Tausende von GPUs hinweg; kann das Netzwerk nicht mithalten, bleiben die teuren Rechencluster ungenutzt.

Das Training dieser massiven Modelle erzeugt mittlerweile einen aggregierten Bandbreitenbedarf zwischen den Beschleunigern von über 10 Terabit pro Sekunde (Tbps) pro Serverknoten. Herkömmliche PCIe Gen 5- und selbst die aufkommenden Gen 6-Architekturen können diese Last ohne Leistungsdrosselung nicht bewältigen.
Daher haben sich Scale-up-Fabrics mit hoher Bandbreite von optionalen Optimierungen zu absoluten Voraussetzungen entwickelt.

• NVIDIAs NVLink-C2C in den Vera Rubin NVL72-Plattformen von 2026 bietet jetzt eine bidirektionale kohärente Bandbreite von bis zu 1,8 TB/s zwischen CPUs und GPUs – etwa das Siebenfache der Bandbreite von Standard-PCIe Gen 6.
• Infrastrukturbetreiber weisen darauf hin, dass ein Server mit 8 GPUs, der Scale-Up-Verbindungen nutzt, Daten innerhalb eines Knotens mit 900 GB/s übertragen kann. Dies übertrifft die 128 GB/s-Engpässe von PCIe-gebundenen Servern bei Weitem und entscheidet effektiv darüber, ob Aufgaben wie die gemeinsame Nutzung großer KV-Caches oder Tensorparallelität überhaupt effizient ausgeführt werden können.

Hyperscaler-Investitionen und offene Standards beschleunigen Rack-Verbindungen

Der enorme Investitionszyklus der Hyperscaler im Bereich KI beschleunigt die Einführung spezialisierter Rack-Verbindungen dramatisch. In ihren letzten Geschäftsjahren investierten die fünf größten globalen Cloud-Service-Anbieter zusammen über 200 Milliarden US-Dollar in KI-Infrastruktur. Entscheidend ist, dass der Anteil dieser Ausgaben für Netzwerk- und Scale-up-Fabrics schneller wächst als die Ausgaben für GPUs selbst, da sich die zentrale Kennzahl für KI-Effizienz von der Leistung einzelner Chips hin zur Rack-Leistung pro Watt verlagert hat.

Gleichzeitig hat die massive Nachfrage von Verbrauchern und Unternehmen nach Anbietervielfalt eine Rebellion gegen die Abhängigkeit von proprietärer Hardware ausgelöst und zu einer raschen Einführung offener Verbindungsstandards geführt.

• Im April 2026 veröffentlichte das Ultra Accelerator Link (UALink) Konsortium – unterstützt von Branchengrößen wie AMD, Intel, Meta, Microsoft, Broadcom und Google – offiziell die UALink 2.0 Spezifikation.
• Die Fähigkeit von UALink, das Speicherwachstum von der Anzahl der GPUs zu entkoppeln, ermöglicht es Hyperscalern, Rechen- und Speicherpools unabhängig voneinander zu skalieren, wodurch die Kosten pro Token für die Inferenz erheblich gesenkt werden.
• Die finanziellen Auswirkungen auf auf Netzwerke spezialisierte, fabless IC-Unternehmen sind enorm. Broadcoms Umsatz schnellte auf fast 40 Milliarden US-Dollar in die Höhe, maßgeblich getrieben durch kundenspezifische Silizium- und KI-Netzwerkprodukte, während Marvell eine massive Investition von 2 Milliarden US-Dollar von NVIDIA erhielt, um sich auf kundenspezifische XPUs und die Integration von Verbindungsstandards zu konzentrieren.

Die physikalischen Grenzen von Kupfer und der Boom der Siliziumphotonik im Markt für KI-Scale-up-Verbindungen:
Der dramatischste Hardwarewandel, der die Nachfrage nach Verbindungen im Jahr 2026 antreibt, ist der rasante Übergang von elektrischer zu optischer Signalübertragung im KI-Cluster. Mit der Skalierung der Netzwerkgeschwindigkeiten zur Unterstützung von 1,6-Tbit/s-Umgebungen stößt die elektrische Signalübertragung an ihre physikalischen Grenzen. Bei 200 Gbit/s pro Lane machen Dämpfung, Signalverlust und Übersprechen passive Kupferleitungen ab einer Länge von ein bis zwei Metern praktisch unpraktisch.

Um vertikale und horizontale GPU-Konfigurationen zu einheitlichen Superbeschleunigern über mehrere Racks hinweg zu skalieren, setzen Rechenzentren verstärkt auf Siliziumphotonik und Co-Packaged Optics (CPO). 

• Daten aus dem Jahr 2026 deuten darauf hin, dass die Siliziumphotonik-Technologie bei neuen Scale-up-Implementierungen mittlerweile dominiert und fast 45 % des gesamten Umsatzes mit optischen Verbindungen in KI-Rechenzentren ausmacht.
• Anstatt steckbare Transceiver zu verwenden, integrieren die Hersteller optische I/O-Chiplets direkt in das Gehäuse. Dies ermöglicht Hunderte paralleler optischer Datenleitungen mit nahezu HBM-Latenz und umgeht die Kupferbarriere vollständig.
• Geopolitische Faktoren verstärken die Nachfrage zusätzlich: Chinesische Anbieter decken derzeit rund 60 % des weltweiten Umsatzes mit Datenkommunikations-Transceivern ab. Da photonische Chips keine EUV-Lithografie benötigen, hat dies einen geopolitischen Engpass geschaffen, der massive Investitionen in westliche Siliziumphotonik-Foundries erzwingt, um die heimischen Lieferketten für KI-Fabriken der nächsten Generation zu sichern.

Können Co-Packaged Optics und OCS die Leistungsdichtekrise im Markt für skalierbare KI-Verbindungen lösen?

Die enorme Wärme- und Energieabgabe moderner Hochgeschwindigkeitsschalter erfordert eine Transformation der physikalischen Schicht. Um im Markt wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Entwicklungsleiter hardwarebasierte Workflow-Transformationen durchführen und ihre Prozesse in Richtung Photonik weiterentwickeln.

Die Co-Packaged Optics (CPO) verkürzt den elektrischen Pfad drastisch, indem die optische Einheit direkt neben dem ASIC platziert wird. Dadurch werden elektrische Signalverluste minimiert und mit externen Indiumphosphid-Lasern Energieeffizienzen von bis zu 4 pJ/Bit erreicht. Dieser entscheidende Schritt senkt den Stromverbrauch der ASICs in Rechenzentrums-Switches von etwa 30 W pro steckbarer Schnittstelle auf nur noch 9 W.

Erschließung von KI-Verbindungsmargen durch bahnbrechende optische Schaltungstechnik

Als leistungsstarke Brücke wird Linear Drive Pluggable Optics (LPO) häufig eingesetzt, um energieintensive DSP-Chips zu ersetzen und die Latenz zu reduzieren, ohne die extreme Fertigungskomplexität von CPO in Kauf nehmen zu müssen. Der wahre Umbruch im Markt für KI-Scale-up-Verbindungen ist jedoch die optische Schaltungsvermittlung (OCS). Mithilfe von MEMS-Mikrospiegeln leitet OCS optische Datenpfade ohne optisch-elektrisch-optische Wandlung um. 

Implementierungen wie Googles Apollo ermöglichen eine 30%ige Durchsatzsteigerung, einen um 40% geringeren Stromverbrauch und vollständige Baudratenunabhängigkeit und machen die Infrastruktur damit zukunftssicher für 1,6T-Optiken. Um das Marktpotenzial voll auszuschöpfen, verlagern Hyperscaler die Siliziumphotonik von Frontpanel-Anwendungen direkt in die GPU-Schicht und nutzen dabei Near-Packaged Optics (NPO), um die Kupferbeschränkungen zu überwinden und die Optikkosten pro Bit um 40% zu senken.

Wie müssen Hyperscaler Megacluster für agentenbasierte KI neu gestalten?

Der bevorstehende Aufstieg agentenbasierter KI – die komplexe Werkzeugausführung und dynamisches Denken erfordert – zwingt Cluster-Topologien weg von stark GPU-lastigen 8:1-Verhältnissen hin zu einem engeren 1:1-Verhältnis von CPU zu GPU. Der Markt für KI-Scale-up-Interconnects ist entscheidend für die Orchestrierung dieser hochentwickelten, verteilten HPC-Systeme. 

Beispielsweise erforderte das Training von Metas Llama 3.1 die enge Integration von 16.000 GPUs, was zum Aufbau paralleler InfiniBand- und RoCE-Cluster führte, um konkurrierende Scale-Out-Netzwerktechnologien bei extrem hohen Dichten zu vergleichen. Innerhalb der Google-Ökosysteme steuern kundenspezifische Inter-Chip-Verbindungen deterministische 3D-Torus-Topologien, die TPU-Pods verbinden, während dynamisches generatives optisches Mischen den separaten Scale-Out-Datenverkehr verwaltet.

Erschließung des ROI in 100K-GPU-Megaclustern durch Envelope-First-Netzwerktopologien

Extrem hohe Leistungsanforderungen haben die Netzwerktopologien weit über einzelne Einrichtungen hinaus erweitert. Gebäudeübergreifende Netzwerke mit einer Leistung von 1 Gigawatt, die die Latenzgrenzen optischer Verbindungen ausreizen, werden zum Standard. Moderne UALink-Netzwerke nutzen zudem die Zoneneinteilung „virtueller Pods“, wodurch Verbindungsfehler durch lokale Stationsresets erfolgreich eingedämmt werden, ohne die Gradientensynchronisation im gesamten Cluster zu beeinträchtigen. 

Mit der rasant steigenden Nachfrage nach 100.000-GPU-Implementierungen setzen Cloud-Architekten im Markt für skalierbare KI-Verbindungen verstärkt auf flache, zweistufige Netzwerkarchitekturen. Dadurch werden Spine-Switches eliminiert und die Latenz zwischen den Knoten reduziert. Das Rechenzentrumsdesign wandelt sich von einem serverorientierten zu einem gebäudeorientierten Ansatz mit maßgeschneiderten Lösungen für 400-V-Stromschienen und Flüssigkeitskühlung. Infrastrukturverantwortliche müssen einen technologiegestützten Betriebsrhythmus etablieren, indem sie Hardware-Abstraktionsschichten wie PyTorch und Triton integrieren, um die Portabilität von Workloads auf heterogenen Siliziumplattformen zu gewährleisten.

Markt für KI-Scale-up-Interconnects: Hemmnisse und Wirkungsanalyse (2026–2035)

Wettbewerbsanalyse: Die fünf führenden Anbieter im Markt für KI-Scale-up-Interconnect

1. Broadcom: Führend in der Entwicklung von Switch-Silizium und Co-Packaged Optics (CPO). Das Unternehmen liefert die essenziellen, leistungsstarken Scale-up-Netzwerkarchitekturen, die XPUs innerhalb von KI-Clustern direkt miteinander verbinden.
2. Marvell: Ein dominierender Akteur im Bereich optischer Verbindungen und DSPs, der sowohl Kupfer- als auch optische Lösungen anbietet und sich gleichzeitig für offene, skalierbare Netzwerke wie UALink einsetzt.
3. Astera Labs: Agiert strategisch im Bereich der PCIe-Schnittstelle und der Scale-up-Schicht und schafft sich so einen spezialisierten, schwer zu replizierenden wirtschaftlichen Wettbewerbsvorteil für die Konnektivität von KI-Rechenzentren.
4. Credo: Spezialisiert auf aktive elektrische Kabel (AEC) und damit ein riesiger Marktanteil für Hochgeschwindigkeits-GPU- und Beschleunigerverbindungen innerhalb von Racks.
5. MaxLinear: Ein bedeutender Herausforderer im Bereich der PAM4-DSPs, der eine wichtige Säule der modernen KI-Konnektivitätsinfrastruktur darstellt.

Segmentanalyse des Marktes für KI-Scale-up-Interconnects

Nach Technologie: NVLink/NVLink Fusion dominiert den Markt 

Nvidias proprietäre Architektur gibt die technologische Richtung vor und sichert NVLink/NVLink Fusion die Marktführerschaft im Jahr 2025. Da generative Workloads sich hin zu Modellen mit Billionen von Parametern entwickeln, stoßen herkömmliche Datenleitungen an ihre Grenzen und erfordern einen Strukturwandel hin zu speicherkohärenten Netzwerken. NVLink umgeht konventionelle Netzwerkarchitekturen und schafft eine einheitliche Speicherdomäne, um die Latenz im Markt für skalierbare KI-Verbindungen drastisch zu reduzieren. 

Diese architektonische Überlegenheit führt direkt zu kürzeren Trainingszeiten. Moderne NVSwitch-Systeme festigen diese starke Position und binden Premium-Unternehmenskunden sicher an sich. Durch die Bereitstellung eines beispiellosen bidirektionalen Durchsatzes beseitigt diese Technologie schnell Datenverkehrsengpässe in hochdichten Rechenknoten.

• NVLink der fünften Generation bietet eine bidirektionale Bandbreite von 1,8 TB/s pro GPU und maximiert so den Durchsatz der Knoten.
• Die NVSwitch-Integration ermöglicht es, 576 GPUs nahtlos als eine einzige Engine zu betreiben.
• Die Protokolleffizienz reduziert den Kommunikationsaufwand im Vergleich zu Standard-Ethernet-Alternativen um 30 %.
• Die Speicherzugriffsfunktionen reduzieren den Gesamtstromverbrauch des Systems pro übertragenem Bit drastisch.

Nach Komponenten: Optische Module dominieren den Markt für KI-Scale-up-Verbindungen

Die physikalischen Grenzen von Kupfer bei 800G-Geschwindigkeiten sichern optischen Modulen die Marktführerschaft. Mit zunehmender Clusterdichte setzt der Markt auf steckbare Optiken mit linearem Antrieb, um die Lücke zwischen hoher Bandbreite und geringem Stromverbrauch zu schließen. Retimed Transceiver erzeugen übermäßige Wärmeentwicklung, während nicht-retimed Optiken den Signalweg im Markt für KI-Scale-up-Verbindungen optimieren. 

Dieser Komponentenwechsel ist weiterhin grundlegend für die Erzielung von Exascale-Effizienz. Hersteller, die Siliziumphotonik priorisieren, erzielen dank des Masseneinsatzes in GPU-Racks der nächsten Generation einen beispiellosen Marktanteil. Der Übergang zu einer 1,6-Tbit/s-Infrastruktur festigt die Position der Optik als entscheidendes Rückgrat.

• Der Einsatz von optischen 1,6T-Transceivern beschleunigt sich rasant, um die nächste Generation von Switch- Silizium.
• Die Technologie der linearen Optik reduziert den Gesamtstromverbrauch des Moduls um 50 %.
• Siliziumphotonik senkt die Herstellungskosten drastisch und verbessert gleichzeitig die Gesamtzuverlässigkeit der Komponenten.
• Hohe Nachfragespitzen bei VCSELs zur Unterstützung von Kurzstreckenverbindungen innerhalb dichter Server-Pods.

Nach Domänengröße: Kategorie über 72 (Rack-/Pod-Skala) ist marktführend 

Die exponentielle Skalierung von Basismodellen erfordert massives GPU-Clustering und sichert so, dass die Kategorie „Above 72“ im Jahr 2025 den Markt für KI-Scale-up-Interconnect anführen wird. Das Training komplexer multimodaler Netzwerke erfordert Tausende von miteinander verbundenen Beschleunigern, die synchron arbeiten. 

Folglich verlagert sich der Markt für KI-Scale-up-Interconnects weg von isolierten Servern hin zu umfassenden Pod-Scale-Architekturen. Konfigurationen wie GB200 NVL72 nutzen komplexe Kupfer-Backplanes, um 72 GPUs nahtlos zu orchestrieren. Diese Domänengröße minimiert Latenzverluste, die beim Durchlaufen herkömmlicher Netzwerk-Spine-Leitungen auftreten. Die Behandlung eines gesamten Racks als eine einzige Recheneinheit ermöglicht Betreibern beispiellose parallele Verarbeitungskapazitäten.

• NVL72-Implementierungen beseitigen die herkömmlichen Engpässe bei Top-of-Rack-Switching durch einheitliche Kupfer-Backplane-Designs.
• Pod-Scale-Konfigurationen unterstützen strikt die Isolation mehrerer Mandanten und gewährleisten gleichzeitig deterministische Kommunikationswege mit geringer Latenz.
• Die Integration einer Flüssigkeitskühlung mit hoher Dichte ermöglicht den sicheren Betrieb von 120-kW-Racks und maximiert so die Rechenleistung der Knoten.
• Flache Netzwerktopologien reduzieren insbesondere die Ost-West-Datensprünge zwischen Clustern mit mehr als 72 GPUs.

Aus Sicht des Endnutzers: Hyperscaler dominieren den Markt für KI-Scale-up-Interconnects

Unübertroffene Investitionsbudgets und der Aufbau eigener KI-Fabriken führen dazu, dass Hyperscaler den Markt vollständig beherrschen. Tier-1-Cloud-Anbieter geben die technologische Roadmap vor, indem sie massiv in kundenspezifische Chips investieren. Diese Betreiber setzen riesige Cluster ein und treiben so die immense Nachfrage am Markt an. 

Hyperscaler setzen sich für offene Konsortien wie UALink ein, um Hardware zu standardisieren und so die Abhängigkeit von proprietären Herstellern strategisch zu reduzieren. Ihre enorme Kaufkraft finanziert direkt Forschungszyklen für optische 1,6-Tbit/s- und 3,2-Tbit/s-Technologien. 

Letztendlich prägen die architektonischen Entscheidungen von Hyperscalern das gesamte Ökosystem der Lieferkette maßgeblich.

• Die vier größten Hyperscaler investieren jährlich über 200 Milliarden US-Dollar in den Ausbau ihrer KI-Infrastruktur.
• Die Unterstützung durch das UALink-Konsortium beschleunigt die kommerzielle Entwicklung von Scale-up-Netzwerkalternativen mit offenen Standards.
• Für den Einsatz kundenspezifischer KI-Beschleuniger sind zwingend maßgeschneiderte Verbindungsarchitekturen mit hoher Bandbreite erforderlich.
• Die frühzeitige Einführung von gemeinsam verpackten Optiken treibt die Effizienzsteigerung in der Massenproduktion massiv voran.

Regionale Analyse des Marktes für KI-Scale-up-Interconnects

Nordamerika wird im Jahr 2025 den Markt erobern

Nordamerika wird 2025 unbestreitbar den Markt dominieren, angetrieben durch beispiellose Investitionen führender Hyperscaler. Die USA bilden das Fundament dieser regionalen Vormachtstellung, da hier die Hauptsitze der wichtigsten Silizium-Architekten angesiedelt sind, die das technologische Ökosystem prägen. Strategische Investitionen von über 150 Milliarden US-Dollar in heimische KI-Fabriken erfordern zwingend den Einsatz von Infrastrukturen mit extrem hoher Bandbreite. 

Folglich beschleunigt der nordamerikanische Markt für KI-Scale-up-Interconnects den entscheidenden Übergang zu einer optischen 1,6-Tbit/s-Infrastruktur rasant. Diese lokale Entwicklungssynergie ermöglicht es US-Rechenzentren, dicht gepackte Rack-Scale-Konfigurationen in großem Umfang zu implementieren. Kanada unterstützt diese Entwicklung aktiv durch die Förderung spezialisierter KI-Forschungszentren und den Ausbau fortschrittlicher Colocation-Einrichtungen. 

Strategische nationale Maßnahmen fördern zudem die Rückverlagerung der Halbleiterproduktion ins Inland und sichern so die lokale Lieferkette gegen externe Störungen. Die hohe Konzentration von Entwicklern von Netzwerktechnologien führt dazu, dass dieser spezielle Markt für KI-gestützte Skalierung und Interkonnektion die globalen Architekturrahmen maßgeblich vorgibt. Durch die aktive Nutzung umfangreicher Risikokapitalressourcen entwickeln regionale Startups kontinuierlich innovative, integrierte Optiken der nächsten Generation.

 Letztlich festigt dieses beispiellose Zusammentreffen von lokaler Finanzierung, Hardware-Innovation und robuster Nachfrage von Hyperscalern Nordamerika als unbestrittenen Marktanker.

Asien-Pazifik wird als die am schnellsten wachsende Region im Markt für KI-Scale-up-Interconnects bewertet

Der asiatisch-pazifische Raum entwickelt sich rasant zum am schnellsten wachsenden Gebiet des globalen Marktes, angetrieben durch den schnellen Ausbau eigener Cloud-Infrastrukturen und eine unübertroffene Kompetenz in der Hardwarefertigung. Taiwan bildet das Fundament dieses Wachstums und dominiert die Herstellung fortschrittlicher Switch-Siliziumchips und komplexer Kupfer-Backplanes für moderne Cluster. 

Folglich ermöglichen taiwanesische Foundry-Ökosysteme die physische Realisierung modernster Architekturen und treiben so den Markt für KI-basierte Skalierungs- und Verbindungstechnologien voran. Gleichzeitig fördert China massiv inländische Alternativen, um strenge Exportkontrollen zu umgehen, und investiert stark in eigene Netzwerk-IP und Siliziumphotonik . Diese enorme Binnennachfrage beschleunigt den regionalen Verbrauch im gesamten Markt drastisch. 

Darüber hinaus investieren Japan und Südkorea strategisch über 40 Milliarden US-Dollar in nationale KI-Infrastrukturinitiativen, um ihre technologische Souveränität endgültig zu sichern. Diese strategischen Investitionen fördern direkt den Einsatz dichter Beschleuniger-Pods, die ausgefeilte Verkabelungslösungen innerhalb der Racks erfordern. Durch die Monopolisierung von Fertigungslinien für optische Transceiver unterstützen südostasiatische Staaten globale Lieferketten maßgeblich und modernisieren gleichzeitig ihre lokalen Rechenzentrumstopologien. 

Letztendlich garantiert die Kombination aus unaufhaltsamer Produktionsausweitung, staatlich geförderter Modernisierung und rasant steigendem Cloud-Konsum, dass der Markt für KI-Scale-up-Interconnect im asiatisch-pazifischen Raum die höchste kumulierte Wachstumsrate erzielt.

Die 5 wichtigsten aktuellen Entwicklungen im Markt für KI-Scale-up-Interconnects

1. Fabric.AI und Kopin – 11. August 2026: Die Unternehmen bestätigten, dass ihre optische MicroLED-Verbindungsplattform Neural I/o™ weiterhin planmäßig erstmals öffentlich präsentiert werden soll. Die massiv parallele MicroLED-Architektur zielt auf höhere Gesamtbandbreite, geringeren Energieverbrauch pro Bit, reduzierte Latenz und verbesserte thermische Leistung für KI-Infrastrukturen ab.
2. Eliyan – 29. Juli 2026: Eliyan schloss eine Serie -C-Finanzierungsrunde über 145 Millionen US-Dollar ab und erreichte damit den Unicorn-Status mit einer Bewertung von rund einer Milliarde US-Dollar. Cisco Investments und Lumentum beteiligten sich an der Runde und unterstützen die Entwicklung elektrooptischer Verbindungen für KI-Infrastrukturen.
3. Astera Labs – 21. Juli 2026: Astera hat seine 3,2-T-Taurus -Smart-Retimer und Smart-Redriver vorgestellt, die mit dem OCP-Signalaufbereitungsstandard kompatibel sind. Die Produkte unterstützen 200-Gbit/s-Ethernet pro Lane, UALink und ESUN Scale-up-Konnektivität und ermöglichen gleichzeitig die flexible „Smart Swap“-Funktion auf Boardebene.
4. Mixx Technologies – 23. Juli 2026: Mixx hat Sophic Silicon Technologies übernommen und ist eine Partnerschaft mit Kaynes Semicon eingegangen, um seine HBxIO™ Multi-Terabit-, Ultra-High-Radix-Co-Packaged-Optical-Interconnect-Plattform für Hyperscale-KI-Training und -Inferenz weiterzuentwickeln.
5. Chelsio Communications – 16. Juli 2026: Chelsio hat seine T7 AI Interconnect Platform der siebten Generation, die 400Gb Ethernet, iWARP/RoCEv2 RDMA, SmartNICs, Speichercontroller und DPUs für skalierbare KI-Infrastrukturen kombiniert.

Führende Unternehmen im Markt für KI-Scale-up-Verbindungen

• NVIDIA
• Broadcom
• Marvell Technology
• Astera Labs
• Credo Technology
• Alchip
• Kadenz
• Synopsys
• AMD
• Enfabrica
• Amphenol
• TE-Konnektivität
• Molex
• Rambus
• Micas-Netzwerke
• Weitere prominente Spieler

Marktsegmentierungsübersicht

Durch Technologie

• NVLink / NVLink Fusion
• UALink
• Ethernet-basierte Skalierung
• Eigene Stoffe

Nach Komponente

• Schaltsilikon
• Link-Controller & IP
• Retimer und Redriver
• Kupferverkabelung & Backplanes
• Optische Module

Nach Domänengröße

• Bis zu 8 Beschleuniger
• 8-72 Beschleuniger
• Über 72 (Rack-/Pod-Skala)

Vom Endbenutzer

• KI-Chip-Anbieter
• Hyperscaler
• Server-OEMs
• Neocloud-Anbieter

Nach Region

• Nordamerika
  • Die USA.
  • Kanada
  • Mexiko
• Europa
  • Westeuropa
    • Großbritannien
    • Deutschland
    • Frankreich
    • Italien
    • Spanien
    • Übriges Westeuropa
  • Osteuropa
    • Polen
    • Russland
    • Übriges Osteuropa
• Asien-Pazifik
  • China
  • Indien
  • Japan
  • Australien und Neuseeland
  • Südkorea
  • ASEAN
  • Übriges Asien-Pazifik
• Naher Osten und Afrika (MEA)
  • Saudi-Arabien
  • Südafrika
  • VAE
  • Rest von MEA
• Südamerika
  • Argentinien
  • Brasilien
  • Restliches Südamerika