Die folgenden Inhalte dienen ausschließlich zu Informationszwecken und stellen keine Anlageberatung dar. Der Autor hält keine finanziellen Positionen in den hier besprochenen Aktien.
Einblicke in den chinesischen KI-GPU-Markt
Aktuelle Analysen von US-Brokern zeigen mehrere wichtige Trends im Wettbewerbsumfeld von Grafikprozessoren (GPUs) für künstliche Intelligenz (KI) in China auf. Während inländische Hersteller stark aufsteigen, stehen etablierte westliche Unternehmen wie NVIDIA vor zunehmenden regulatorischen Herausforderungen.
早安！9/3 外電綜合整理- AI供應鏈追蹤報導:美系大行觀察中國AI GPU-Standard: 1.7-Zoll-Grafikprozessor.2. NVIDIA CSP-AI-Prozessor.3. NVIDIA B40晶片的效能與價格。https://t.co/MoKPseXEU3 AI 資本支出擴張。其中，DeepSeek von DeepGEMM 於 2025 年 2…
— Shun HaYaO (@QQ_Timmy) 3. September 2025
Schlüsselfaktoren, die die KI-GPU-Landschaft prägen
Brokerberichte haben vier entscheidende Faktoren identifiziert, die das KI-GPU-Ökosystem Chinas beeinflussen:
- SMICs Produktionsherausforderungen: Die Ausbeute und Kapazität des 7-nm-Knotenprozesses von SMIC geben weiterhin Anlass zur Sorge. Insbesondere wird berichtet, dass die meisten Ascend 910C-GPU-Einheiten von Huawei 7-nm-Dies von TSMC verwenden, die Huawei durch komplexe Transaktionen mit Drittanbieter-Routing erworben hat.
- Strategien von Cloud-Service-Providern: Verschiedene chinesische Cloud-Service-Provider (CSPs) verfolgen unterschiedliche Strategien, um den Zugriff auf KI-GPUs zu sichern, insbesondere angesichts der gesetzgeberischen Bemühungen der USA wie dem Remote Access Security Act, der darauf abzielt, den Zugriff auf fortschrittliche westliche KI-Ressourcen einzuschränken.
- NVIDIAs B40 KI-GPU: Die Einführung des speziell für den chinesischen Markt entwickelten NVIDIA B40-Chips ist die neueste Entwicklung in der sich entwickelnden KI-Welt der Region. Obwohl die Trump-Regierung NVIDIA die Wiederaufnahme der Lieferung älterer H20-Modelle nach China gestattet hat, gerät dieser Chip in der chinesischen Politik zunehmend ins Visier der Kritik.
- Kapitalausgaben für KI: China strebt eine vollständige Autarkie im Bereich der KI-Computertechnik an, was erhebliche Investitionen führender Branchenakteure erfordert und somit die Kapitalallokationsstrategien im gesamten Sektor neu gestaltet.
Technologische Entwicklungen und Marktpräferenzen
Das kürzlich eingeführte DeepGEMM-KI-Modell von DeepSeek, das auf NVIDIA-GPUs trainiert wird, ist in CUDA geschrieben und kann von mehreren inländischen KI-GPU-Herstellern unter Verwendung des Speicherberechnungsformats UEBMO FP8 angepasst werden. Huaweis CloudMatrix 384 hingegen, das bis zu 384 Ascend-Chips integriert, bietet keine native Unterstützung für speichereffiziente Berechnungsformate wie FP8. Obwohl Huawei eine Problemumgehung zur Gewährleistung der Kompatibilität entwickelt hat, deuten Expertenbewertungen darauf hin, dass diese Lösung nicht optimal ist.
Alibaba entwickelt derzeit eine eigene KI-GPU, und das chinesische Unternehmen Cambricon verzeichnet aufgrund der beeindruckenden Verkaufszahlen seiner Siyuan 590 GPU derzeit ein steigendes Marktinteresse. Trotz der zunehmenden Verbreitung inländischer Alternativen deuten viele Analysen weiterhin auf eine dominante Präferenz für NVIDIA-GPUs hin.
„Auf der Grundlage von Umfragen und Gesprächen mit kleinen und mittleren KI-Entwicklern in China stellten Wertpapierfirmen jedoch fest, dass sie immer noch die H20-Chips von NVIDIA bevorzugen, da diese eine bessere Softwareunterstützung und Clusterleistung bieten.“👀 https://t.co/0yX9D7YSxl
– Jukan (@Jukanlosreve) 3. September 2025
Die GPUs von NVIDIA werden besonders wegen ihres robusten Software-Ökosystems geschätzt, insbesondere durch die CUDA-Plattform, die dank der NVLink-Verbindungstechnologie die Clusterleistung deutlich verbessert.
Wichtig ist, dass NVIDIAs RTX Pro 6000D-Systeme mit dem B40-Chip für den Verkauf in China keine zusätzliche Lizenz benötigen, da diese Produkte Standardspeicherkonfigurationen verwenden, die in erster Linie für Inferenzanwendungen und nicht für grundlegendes Modelltraining vorgesehen sind. Daher wird erwartet, dass diese Chips schnell Absatz finden, sobald sie für chinesische Unternehmen zugänglich sind.
Ausführlichere Einblicke und Updates zur sich entwickelnden KI-GPU-Landschaft in China finden Sie hier.
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