KI wird die globale Technologielandschaft im Jahr 2026 neu gestalten, sagt TrendForce

TrendForce hat 10 wichtige Technologietrends identifiziert, die die Entwicklung der Technologiebranche im Jahr 2026 bestimmen werden. Die Höhepunkte dieser Ergebnisse sind im Folgenden aufgeführt:

Der Wettbewerb um KI-Chips verschärft sich, da Flüssigkeitskühlung in Rechenzentren weit verbreitet ist
Im Jahr 2026 wird erwartet, dass die hohe Nachfrage nach dem Bau von KI-Rechenzentren – angeheizt durch erhöhte Investitionsausgaben großer nordamerikanischer CSPs und die Zunahme souveräner Cloud-Projekte weltweit – die Auslieferungen von KI-Servern im Jahresvergleich um über 20 % steigern wird.

NVIDIA, heute der führende Name im Bereich KI, wird in Zukunft einer stärkeren Konkurrenz ausgesetzt sein. AMD will NVIDIA mit der Einführung seiner MI400-Full-Rack-Lösung herausfordern, die die GB/VR-Systeme von NVIDIA widerspiegelt und sich an CSP-Kunden richtet. Unterdessen steigern große nordamerikanische CSPs ihre interne ASIC-Entwicklung. In China haben geopolitische Spannungen das Streben nach technologischer Autarkie beschleunigt, da Unternehmen wie ByteDance, Baidu, Alibaba, Tencent, Huawei und Cambricon ihre Bemühungen zur Entwicklung eigener KI-Chips verstärken. Dadurch wird sich der globale Wettbewerb verschärfen.

Die Thermal Design Power (TDP) pro Chip steigt rapide an, da KI-Prozessoren immer leistungsfähiger werden, und springt von 700 W für NVIDIAs H100 und H200 auf über 1.000 W für die kommenden B200 und B300. Dieser Anstieg der Wärmeabgabe führt zu einem weit verbreiteten Einsatz von Flüssigkeitskühlsystemen in Server-Racks, wobei die Nutzung bis 2026 voraussichtlich 47 % erreichen wird.

Microsoft hat eine fortschrittliche mikrofluidische Kühltechnologie auf Chipebene eingeführt, um die thermische Effizienz zu verbessern. Kurz- bis mittelfristig wird die Kaltplatten-Flüssigkeitskühlung die primäre Lösung bleiben, wobei CDUs von Flüssigkeit-zu-Luft- auf Flüssigkeit-zu-Flüssigkeit-Aufbauten umsteigen werden. Langfristig dürfte sich der Markt in Richtung eines detaillierteren Wärmemanagements auf Chipebene bewegen.

Bandbreitenbarrieren überwinden: HBM und optische Kommunikation definieren KI-Cluster-Architekturen neu
Der schnelle Anstieg des Datenvolumens und des Speicherbandbreitenbedarfs, der durch die Ausweitung der KI-Arbeitslasten vom Training bis zur Inferenz vorangetrieben wird, stellt das Systemdesign vor eine Herausforderung, da Engpässe bei der Übertragungsgeschwindigkeit und der Energieeffizienz aufgedeckt werden. Um diese Einschränkungen zu beseitigen, erweisen sich HBM und optische Verbindungstechnologien als entscheidende Wegbereiter für KI-Architekturen der nächsten Generation.

Aktuelle HBM-Generationen nutzen 3D-Stacking und Through-Silicon Via, um den Abstand zwischen Prozessoren und Speicher deutlich zu reduzieren und so eine höhere Bandbreite und Effizienz zu erreichen. Die kommende HBM4-Generation wird eine höhere Kanaldichte und eine größere I/O-Bandbreite einführen, um die enormen Rechenanforderungen von KI-GPUs und -Beschleunigern weiter zu unterstützen.

Da die Modellparameter jedoch die Billionen-Grenze überschreiten und GPU-Cluster exponentiell wachsen, erweist sich die Speicherbandbreite erneut als großer Leistungsengpass. Speicherhersteller gehen dieses Problem an, indem sie HBM-Stack-Architekturen optimieren, Innovationen im Verpackungs- und Schnittstellendesign einführen und gemeinsam mit Logikchips entwerfen, um die On-Chip-Bandbreite für KI-Prozessoren zu verbessern.

Während diese Fortschritte speicherbedingte Engpässe abmildern, ist die Datenübertragung zwischen Chips und Modulen zur nächsten kritischen Einschränkung der Systemleistung geworden. Um diese Grenzen zu überwinden, entstehen Co-Packaged Optics (CPO) und Siliziumphotonik (SiPh), strategische Schwerpunktbereiche für GPU-Hersteller und CSPs.

Derzeit sind steckbare optische 800G- und 1,6T-Transceiver bereits in Massenproduktion gegangen, und ab 2026 sollen SiPh/CPO-Plattformen mit noch höherer Bandbreite in KI-Switches eingesetzt werden. Diese optischen Kommunikationstechnologien der nächsten Generation ermöglichen Datenverbindungen mit hoher Bandbreite und geringem Stromverbrauch und optimieren die Bandbreitendichte und Energieeffizienz des Gesamtsystems, um den steigenden Leistungsanforderungen der KI-Infrastruktur gerecht zu werden.

Insgesamt entwickelt sich die Speicherbranche rasch in Richtung Bandbreiteneffizienz als zentralen Wettbewerbsvorteil. Fortschritte in der optischen Kommunikation – konzipiert für die Datenübertragung über Chips und Module hinweg – erweisen sich als die effektivste Lösung, um die Einschränkungen herkömmlicher elektrischer Schnittstellen bei der Datenübertragung über große Entfernungen und mit hoher Dichte zu überwinden. Infolgedessen werden Hochgeschwindigkeitsübertragungstechnologien zu einer wichtigen Säule der Entwicklung der KI-Infrastruktur.