Korea vollzieht einen strategischen Richtungswechsel: weg vom bloßen Zukauf von KI-Chips hin dazu, sich in das komplette Rack-Design einzubetten – und <a></a> $AMD unterstützt den Schritt mit seinem ersten „Asia AI Center of Excellence“.
Die Vorgehensweise nutzt Koreas bestehende Stärke bei Speicherbausteinen, die lokale Fertigungskapazität sowie ein Netzwerk aus Startups und Universitäten. AMD Korea bezeichnete das als seltene Vorab-Wette und nicht als eine Anschlussmaßnahme nach massiven Hardware-Ausgaben.
Der Besuch von Lisa Su im März hat den Zeitplan beschleunigt. Samsung arbeitet an HBM4 und an KI-Beschleunigern der nächsten Generation. Naver Cloud optimiert AMD-CPUs, -GPUs und die dazugehörige Software. Upstage integriert seine Sprachmodelle mit AMD-Hardware. Auch Infrastruktur-Player wie Moreh und MangoBoost sind beteiligt.
Der Zeitpunkt passt zu einem breiteren Wandel vom Training hin zur Inferenz. Rechenlasten werden mittlerweile auf CPUs, GPUs und NPUs aufgeteilt, um Kosten sowie Stromverbrauch zu senken. Koreanische NPU-Unternehmen waren schon lange in der Lage, Chips zu entwickeln – die eigentliche Herausforderung bestand darin, die Interoperabilität mit ausländischen CPUs, GPUs, Netzwerken und Software in realen Rechenzentrumsumgebungen nachzuweisen.
Ein Juli-MOU mit AMD positionierte koreanische Chips als legitime Bausteine in der globalen Lieferkette – nicht nur als subventionsabhängige Projekte. Das könnte ein bedeutender Schritt in Koreas Vorhaben sein, in der KI-Infrastruktur-Lieferkette weiter nach oben zu rücken.
Die Vorgehensweise nutzt Koreas bestehende Stärke bei Speicherbausteinen, die lokale Fertigungskapazität sowie ein Netzwerk aus Startups und Universitäten. AMD Korea bezeichnete das als seltene Vorab-Wette und nicht als eine Anschlussmaßnahme nach massiven Hardware-Ausgaben.
Der Besuch von Lisa Su im März hat den Zeitplan beschleunigt. Samsung arbeitet an HBM4 und an KI-Beschleunigern der nächsten Generation. Naver Cloud optimiert AMD-CPUs, -GPUs und die dazugehörige Software. Upstage integriert seine Sprachmodelle mit AMD-Hardware. Auch Infrastruktur-Player wie Moreh und MangoBoost sind beteiligt.
Der Zeitpunkt passt zu einem breiteren Wandel vom Training hin zur Inferenz. Rechenlasten werden mittlerweile auf CPUs, GPUs und NPUs aufgeteilt, um Kosten sowie Stromverbrauch zu senken. Koreanische NPU-Unternehmen waren schon lange in der Lage, Chips zu entwickeln – die eigentliche Herausforderung bestand darin, die Interoperabilität mit ausländischen CPUs, GPUs, Netzwerken und Software in realen Rechenzentrumsumgebungen nachzuweisen.
Ein Juli-MOU mit AMD positionierte koreanische Chips als legitime Bausteine in der globalen Lieferkette – nicht nur als subventionsabhängige Projekte. Das könnte ein bedeutender Schritt in Koreas Vorhaben sein, in der KI-Infrastruktur-Lieferkette weiter nach oben zu rücken.