Jensen Huang: Nvidia und TSMC haben nie einen Vertrag unterzeichnet, der größte Burggraben ist CUDA Universal Programming GPU Installed Base

NVIDIA-CEO Jensen Huang teilte kürzlich in einem Interview den Erfolgsschlüssel des langjährigen Partners TSMC (Taiwan Semiconductor Manufacturing Company) sowie die tiefe Verbundenheit zwischen den beiden Unternehmen. Er betonte, dass die Technologie von TSMC nur die Oberfläche sei, während die wahre Grundlage für die Position des Unternehmens Qualität und Vertrauen seien. Huang wies auch darauf hin, dass die größte Schutzmauer von NVIDIA auf der installierten Basis von GPUs beruht. CUDA, die universelle Programmierung für GPUs, ist bei Entwicklern weltweit äußerst beliebt. Millionen von Entwicklern vertrauen auf die Technologie von NVIDIA und wählen sie als Plattform für Softwareentwicklung, was die Marktposition von NVIDIA weiter festigt.

TSMCs Spitzenstellung basiert auf Qualität und Kundenvertrauen

Der Erfolg von TSMC im Halbleiterbereich wird oft auf fortschrittliche Fertigungstechnologien zurückgeführt, doch Huang glaubt, dass dies ein Missverständnis ist. Er betonte, dass der wahre Unterschied in der Fähigkeit von TSMC liege, globale Geschäftsprozesse zu koordinieren. Das Unternehmen könne die wechselnden Anforderungen von Hunderten Kunden bewältigen und dabei Produktionsmenge, Ausbeute und Kosten im Gleichgewicht halten. TSMC legt großen Wert auf Kundenversprechen, was den Kunden Sicherheit gibt, ihre Aufträge vertrauensvoll an TSMC zu übergeben.

NVIDIA hat nie Verträge mit TSMC unterzeichnet

Huang betonte, dass TSMC nicht nur Spitzentechnologien wie Transistoren, Packaging und Siliziumphotonik besitzt, sondern vor allem eine Unternehmenskultur, die „Verpflichtungen ernst nimmt“. Diese Kultur schafft Vertrauen bei den Kunden, dass Wafer pünktlich geliefert werden und das Geschäft stabil bleibt. Huang erwähnte besonders, dass in den dreißig Jahren der Zusammenarbeit zwischen NVIDIA und TSMC viele Geschäfte im Wert von mehreren Milliarden Dollar ohne formelle Verträge abgeschlossen wurden. Dieses langjährige gegenseitige Vertrauen ist der Wert, der TSMC schwer zu ersetzen macht.

CUDA, die universelle Programmierung, basiert auf der installierten Basis von GPUs und ist NVIDIAs größte Schutzmauer

Auf die Frage von Moderator Lex Fridman, was die größte Schutzmauer von NVIDIA sei, antwortete Huang, dass die wichtigste Ressource nicht nur die Chip-Technologie sei, sondern die „Compute Platform“ (Rechenplattform) und insbesondere die installierte Basis (Installed Base) von GPUs.

Millionen Entwickler weltweit nutzen CUDA, um GPUs zu programmieren, was einen starken Vertrauenskreislauf schafft: Entwickler vertrauen darauf, dass NVIDIA die Plattform kontinuierlich pflegt, und veröffentlichen ihre Software bevorzugt auf CUDA, um die größte Anzahl an Cloud- und Unternehmenskunden zu erreichen. Die große Nutzerbasis und die jährlichen Updates der komplexen Systeme bilden eine Schutzmauer, die es Wettbewerbern schwer macht, diese zu überwinden.

Ein weiterer Vorteil von NVIDIA ist die vertikale Integration. Huang erklärte, dass NVIDIA komplexe Systeme vertikal integriert und diese Architektur horizontal auf verschiedene Branchen ausdehnt. Von Cloud-Giganten wie Google Cloud und Amazon AWS bis hin zu Eli Lillys biotechnologischer Forschung mit Supercomputern sowie Anwendungen in Automobilen, Robotik, Satelliten und Edge-Computing – NVIDIAs Architektur ist allgegenwärtig. Diese breite Abdeckung ermöglicht es, universelle Rechenarchitekturen zur Lösung verschiedener Branchenprobleme einzusetzen und so die Marktposition weiter zu festigen. Für Entwickler bedeutet die Unterstützung von CUDA, dass ihre Anwendungen automatisch an die unterschiedlichsten Computer- und Industriesysteme weltweit angepasst werden können. Die universelle Skalierbarkeit von CUDA ist eine wichtige Säule für NVIDIAs Führungsposition.

Huang betonte, dass mit der Weiterentwicklung der KI-Technologie die Recheneinheiten nicht mehr nur GPUs sind, sondern ganze Computer, Cluster oder sogar Infrastruktur im Gigawatt-Bereich. Der Start eines KI-Werks erfordert die Zusammenarbeit Tausender Netzwerk- und Hardware-Ingenieure, die komplexe Stromnetze und Kühlsysteme integrieren. Zukünftig hofft Huang, eine planetarische Rechenkapazität (Planetary Scale) aufzubauen.