Unterschied LPU GPU: Was steckt hinter den Language Processing Units?

Unterschied LPU GPU: Die Architektur-Wende in der KI-Hardware

Zusammenfassung

Dieses Dossier analysiert den tiefgreifenden technologischen und marktstrategischen Wandel der globalen Halbleiterindustrie für Künstliche Intelligenz (KI) zum Stichtag Januar 2026. Der Fokus liegt auf der Disruption traditioneller Rechenarchitekturen durch den Übergang von einer trainingszentrierten Ära hin zu einer Phase der massiven Inferenz-Skalierung. Im Zentrum dieser Analyse steht die technologische Differenzierung zwischen Graphics Processing Units (GPUs), Tensor Processing Units (TPUs) und den neuartigen Language Processing Units (LPUs).

Ein besonderes Augenmerk gilt der strategischen Zäsur durch die Übernahme von Groq durch Nvidia im Dezember 2025 – einer Transaktion im Wert von rund 20 Milliarden US-Dollar, die als „Reverse Acqui-Hire“ strukturiert wurde, um regulatorische Hürden zu umgehen und technologische Hegemonie im Bereich der deterministischen Latenz zu sichern. Das Dossier bewertet ferner die Wettbewerbspositionen der Hyperscaler (insbesondere Google mit TPU v7 „Ironwood“), etablierter Herausforderer wie AMD sowie spezialisierter Architekturen (Cerebras, Etched, Lightmatter) und liefert eine detaillierte Marktprognose für das Jahr 2026.

1. Einleitung: Die technologische Zeitenwende im Jahr 2026

Das Jahr 2026 markiert einen Veränderung in der Entwicklung künstlicher Intelligenz, der weniger durch neue Modellarchitekturen als vielmehr durch die physikalischen Realitäten ihrer Ausführung definiert wird. Während die Jahre 2023 bis 2025 von einem Wettlauf um immer größere Basismodelle (Foundation Models) und deren Training geprägt waren, hat sich der ökonomische Schwerpunkt nun massiv in Richtung Inferenz verschoben – der produktiven Anwendung trainierter Modelle.¹ Analysten von Deloitte und IDC prognostizieren, dass im Jahr 2026 bereits zwei Drittel der globalen Rechenlast in KI-Rechenzentren auf Inferenz entfallen werden.¹

Diese Verschiebung verändert die Anforderungen an die zugrundeliegende Hardware fundamental. Das Training von Modellen profitiert von massivem Durchsatz und Parallelisierung, Aufgaben, für die GPUs ursprünglich zweckentfremdet und optimiert wurden. Die Inferenz hingegen, insbesondere bei modernen „Reasoning Models“ (wie den Nachfolgern von OpenAI o1), die komplexe Gedankenketten in Echtzeit generieren, erfordert minimale Latenz und hohe Energieeffizienz bei der sequenziellen Token-Generierung.³ Hier offenbart die klassische GPU-Architektur, die auf der von-Neumann-Architektur und komplexen Speicherhierarchien basiert, ihre Achillesferse: die „Memory Wall“.

Die Industrie steht vor dem Dilemma, dass die Rechenleistung (FLOPs) schneller gewachsen ist als die Speicherbandbreite. Dies führt dazu, dass Hochleistungschips oft untätig warten, bis Daten aus dem externen Speicher (High Bandwidth Memory, HBM) geladen sind. In diesem Kontext entstanden spezialisierte Architekturen wie die LPU von Groq, die radikal auf externen Speicher verzichten und stattdessen auf deterministische Datenflüsse setzen.⁵

Die Marktkonsolidierung erreichte ihren Höhepunkt Ende 2025, als Nvidia, getrieben von der Notwendigkeit, seine Dominanz auch im Inferenz-Zeitalter zu sichern, Groq übernahm. Dieser Schritt ist nicht nur eine defensive Maßnahme gegen einen aufstrebenden Konkurrenten, sondern ein Eingeständnis, dass die GPU-Architektur für bestimmte Echtzeit-Anwendungen physikalische Grenzen erreicht hat, die nur durch neue Ansätze überwunden werden können.⁷

2. Technologische Tiefenanalyse: Der Kampf der Architekturen

Um die strategischen Bewegungen des Marktes zu verstehen, ist eine präzise Analyse der konkurrierenden Hardware-Paradigmen unerlässlich. Wir vergleichen die drei dominanten Ansätze sowie relevante Nischentechnologien.

2.1 Die Graphics Processing Unit (GPU): Der flexible Hegemon

Die GPU ist auch 2026 noch das Rückgrat der globalen KI-Infrastruktur. Ihre Dominanz beruht auf ihrer Universalität und dem tief verwurzelten Software-Ökosystem CUDA.⁹

2.1.1 Architekturprinzip: SIMT und HBM

GPUs arbeiten nach dem Prinzip „Single Instruction, Multiple Threads“ (SIMT). Sie bestehen aus Tausenden kleiner Rechenkerne, die darauf ausgelegt sind, dieselbe Operation parallel auf vielen Datenpunkten auszuführen. Um diese Kerne mit Daten zu versorgen, verlassen sich GPUs auf High Bandwidth Memory (HBM), einen externen Speicher, der extrem hohe Übertragungsraten bietet, aber physisch vom Rechenchip getrennt ist.

Im Jahr 2026 hat Nvidia mit der Blackwell-Architektur (B200/B300) und der angekündigten Rubin-Architektur (R100) die Grenzen dieses Ansatzes erweitert. Rubin setzt auf HBM4-Speicher und eine 3-Nanometer-Fertigung bei TSMC, um die Bandbreite weiter zu erhöhen.10

2.1.2 Das Latenz- und Determinismus-Problem

Trotz roher Rechenkraft leiden GPUs unter einem inhärenten Designmerkmal: Sie sind nondeterministisch. Um die Auslastung zu optimieren, verwenden GPUs komplexe Hardware-Scheduler, Caches und Sprungvorhersagen. Diese Komponenten entscheiden zur Laufzeit dynamisch, welche Daten wann verarbeitet werden.

• Overhead: Ein erheblicher Teil der Chipfläche und des Energieverbrauchs fließt nicht in die Berechnung, sondern in die Verwaltung (Scheduling) der Berechnung.⁹
• Jitter: Die Ausführungszeit kann variieren, da Daten manchmal im schnellen Cache liegen („Cache Hit“) und manchmal aus dem langsameren HBM geholt werden müssen („Cache Miss“). Für das Training ist dies irrelevant, für Echtzeit-Inferenz jedoch problematisch.⁵

2.1.3 Strategische Positionierung

Nvidia positioniert die GPU als „One-Size-Fits-All“-Lösung. Durch Software-Optimierungen wie TensorRT-LLM und „In-Flight Batching“ versucht Nvidia, die Inferenz-Effizienz zu steigern.⁶ Dennoch bleibt die Abhängigkeit vom externen Speicher der Flaschenhals, den spezialisierte Chips angreifen.

2.2 Die Language Processing Unit (LPU): Der deterministische Spezialist

Die LPU, entwickelt von Groq unter der Leitung des ehemaligen Google-TPU-Architekten Jonathan Ross, stellt einen radikalen Gegenentwurf zur GPU dar.⁵ Sie wurde spezifisch für die sequenzielle Natur von Large Language Models (LLMs) entworfen.

2.2.1 Architekturprinzip: Software-Defined Hardware

Die LPU verzichtet auf fast alle Kontrollmechanismen einer GPU. Sie besitzt keine Hardware-Scheduler, keine Caches und keine Sprungvorhersage. Stattdessen wird die gesamte Komplexität in die Software (den Compiler) verlagert.

• SRAM statt HBM: Anstelle von langsamem externen Speicher nutzt die LPU riesige Mengen an Static Random Access Memory (SRAM) direkt auf dem Chip. SRAM ist um Größenordnungen schneller als HBM, bietet aber deutlich weniger Speicherkapazität pro Flächeneinheit.¹¹
• Temporal Instruction Set Computer (TISC): Der Compiler plant jede Datenbewegung im Voraus. Er weiß exakt, dass ein Datenpaket in Taktzyklus 100 an Recheneinheit A ankommt und in Zyklus 105 verarbeitet ist. Dies eliminiert Wartezeiten und Kollisionen vollständig.¹³

2.2.2 Performance-Charakteristika

Der Verzicht auf externen Speicher und Verwaltungs-Overhead führt zu extremen Leistungswerten in der Inferenz:

• Durchsatz: LPUs erreichen bei der Generierung von Text (Token/Sekunde) Werte, die bis zu 10-mal höher liegen als bei vergleichbaren GPU-Setups, insbesondere bei kleinen Batch-Größen (Einzelanfragen).¹⁵
• Latenz: Die „Time-to-First-Token“ ist minimal und – was für industrielle Anwendungen entscheidend ist – exakt vorhersehbar (deterministisch). Es gibt keinen „Jitter“.¹¹

2.2.3 Die Skalierungs-Herausforderung

Das Hauptproblem der LPU ist die geringe Speicherkapazität des SRAM. Ein einzelner Chip kann kein großes LLM (wie Llama 3 70B) speichern. Daher müssen Hunderte von LPUs zu einem riesigen Cluster verbunden werden, um das Modell über die Chips zu verteilen. Dies erfordert extrem leistungsfähige Interconnects, die Groq ebenfalls entwickelt hat. Für den Käufer bedeutet dies hohe Infrastrukturkosten (CapEx), da man viele Chips kaufen muss, auch wenn man die reine Rechenleistung gar nicht bräuchte, nur um genug Speicher zu haben.¹⁷

2.3 Die Tensor Processing Unit (TPU): Googles vertikale Festung

Die TPU ist ein anwendungsspezifischer Schaltkreis (ASIC), den Google seit über einem Jahrzehnt entwickelt. Sie ist das Herzstück der Google Cloud und der Grund, warum Google technologisch unabhängig von Nvidia agieren kann.⁹

2.3.1 Architekturprinzip: Systolic Arrays

Während GPUs und CPUs Daten oft Register für Register verarbeiten, nutzen TPUs sogenannte „Systolic Arrays“. Hierbei handelt es sich um ein zweidimensionales Gitter von Recheneinheiten. Daten fließen in Wellen (daher „systolisch“, wie der Herzschlag) durch das Gitter. In jedem Schritt wird eine Multiplikation und Addition durchgeführt und das Ergebnis an den Nachbarn weitergereicht.

• Effizienz: Da Zwischenergebnisse nicht ständig in den Speicher zurückgeschrieben werden müssen, ist die Energieeffizienz bei Matrixmultiplikationen extrem hoch.⁹

2.3.2 Status 2026: TPU v7 „Ironwood“

Im Jahr 2026 hat Google die siebte Generation, TPU v7 „Ironwood“, im Einsatz. Der Fokus liegt hier nicht mehr nur auf dem einzelnen Chip, sondern auf dem System:

• Optische Interconnects (OCS): Google verwendet Optical Circuit Switching, um Tausende von TPUs (bis zu 9.216 in einem Pod) dynamisch zu verbinden. Dies erlaubt eine Skalierung, die der von Nvidia-Clustern ebenbürtig oder überlegen ist.¹⁹
• Speicher: TPU v7 setzt weiterhin auf HBM, hat aber die Bandbreite massiv erhöht, um mit Nvidias Blackwell mitzuhalten. Mit 192 GB HBM pro Chip zielt Google auf das Training gigantischer Modelle ab.¹⁹

2.4 Vergleich der Schlüsselmetriken (Tabelle)

Merkmal	Nvidia GPU (Blackwell/Rubin)	Groq LPU (Gen 2/3)	Google TPU (v7 Ironwood)	Cerebras (WSE-3)
Architektur	SIMT (Parallel), Dynamisch	TISC (Deterministisch), Statisch	Systolic Array (Matrix-Flow)	Wafer-Scale (Riesen-Chip)
Primärer Speicher	HBM4 (Extern, hohe Kapazität)	SRAM (On-Chip, max. Speed)	HBM (Extern) + lokaler Cache	SRAM (On-Wafer, 44GB+)
Steuerung	Hardware-Scheduler (komplex)	Compiler (Software-definiert)	XLA-Compiler / Hardware-Mix	Graph-Compiler
Latenz	Variabel (Mikrosekunden-Jitter)	Exakt deterministisch	Moderat	Niedrig (kein Off-Chip I/O)
Energieeffizienz	Mittel (Overhead durch HBM-Zugriff)	Sehr hoch (nur bei Inferenz)	Sehr hoch (Training & Inferenz)	Extrem hoch (Daten bleiben auf Wafer)
Einsatzgebiet	Universal (Training, Inferenz, HPC)	Spezialisiert (Echtzeit-Inferenz)	Google-Ökosystem (JAX/TensorFlow)	Massive Modelle Training/Inferenz
Verfügbarkeit	Kommerziell (Kauf/Cloud)	Nvidia-lizenziert (ab 2026)	Exklusiv Google Cloud	Cloud / On-Premise Appliance

⁶

2.5 Weitere Alternativtechnologien im Jahr 2026

Neben den etablierten Größen drängen Nischentechnologien in den Markt, die spezifische physikalische Grenzen angreifen:

2.5.1 Wafer-Scale Engines (Cerebras)

Cerebras verfolgt den Ansatz, den Chip nicht aus dem Silizium-Wafer zu schneiden, sondern den gesamten Wafer als einen einzigen riesigen Prozessor (WSE-3) zu nutzen.

• Vorteil: Dies eliminiert die langsamen Verbindungen zwischen einzelnen Chips vollständig. Speicherbandbreite und Kommunikationsgeschwindigkeit sind unerreicht (27 Petabyte/s Bandbreite).²³
• Nachteil: Die physikalische Größe und der Strombedarf machen den Einsatz schwierig. Zudem ist die Fertigung extrem teuer, da ein einziger Fehler auf dem Wafer problematisch sein kann (obwohl Redundanz eingebaut ist).²⁵

2.5.2 Transformer ASICs (Etched, MatX)

Start-ups wie Etched.ai mit ihrem Chip „Sohu“ setzen alles auf eine Karte: Sie verdrahten die Transformer-Architektur (die Basis von GPT, Llama etc.) fest im Silizium.

• Vorteil: Da keine Flexibilität für andere Algorithmen vorgehalten werden muss, ist der Chip extrem klein, schnell und effizient. Etched behauptet, 10-20x schneller als Nvidia H100 zu sein.²⁶
• Risiko: Ändert sich der KI-Algorithmus weg von Transformern (z.B. hin zu State-Space-Models wie Mamba), wird der Chip nutzlos („Brick“).
  MatX, gegründet von Google-Veteranen, versucht einen Mittelweg: Eine vereinfachte Architektur, die besser skalierbar ist als Groq, aber flexibler als Etched.28

2.5.3 Photonik und Neuromorphic Computing

• Lightmatter: Nutzt Licht statt Strom für die Datenübertragung zwischen Chips. Im Jahr 2026 bringt Lightmatter seine „Passage“-Technologie auf den Markt, die als Interposer fungiert und den Flaschenhals bei der Kommunikation zwischen GPUs/XPUs löst.²⁹
• Intel Loihi 3 (Neuromorphic): Ahmt biologische Neuronen nach (Spiking Neural Networks). Diese Technologie findet 2026 ihren Nischenmarkt in der Robotik und bei Drohnen, wo Energieeffizienz wichtiger ist als rohe Rechenkraft. Für LLMs spielt sie noch keine Rolle.³¹

3. Unterschied LPU GPU – Die Übernahme von Groq durch Nvidia: Strategische Zäsur

Im Dezember 2025 kündigte Nvidia eine Transaktion an, die die Industrie erschütterte: Die De-facto-Übernahme von Groq für rund 20 Milliarden US-Dollar. Dieser Schritt ist entscheidend für das Verständnis der Marktdynamik 2026.

3.1 Die Struktur des Deals: „Reverse Acqui-Hire“

Nvidia vermied bewusst eine klassische Fusion oder vollständige Übernahme der Groq Inc., wohl wissend, dass dies sofortige Kartellverfahren nach sich ziehen würde. Stattdessen wurde ein Modell gewählt, das bereits Microsoft (mit Inflection AI) und Amazon (mit Adept AI) erprobt hatten ³³:

1. Lizenzierung: Nvidia erwirbt eine nicht-exklusive, aber unbefristete Lizenz für Groqs gesamte IP, insbesondere die LPU-Architektur und den Compiler-Stack.³⁴
2. Talent-Transfer: Groq-Gründer Jonathan Ross, Präsident Sunny Madra und der Großteil des Ingenieurteams wechseln zu Nvidia. Sie werden dort eine neue Abteilung leiten, um die LPU-Technologie in Nvidias Ökosystem zu integrieren.⁸
3. Verbleibende Hülle: Groq bleibt als rechtliche Einheit bestehen, geführt vom ehemaligen CFO Simon Edwards, und betreibt weiterhin den Dienst „GroqCloud“. Damit argumentiert Nvidia, keinen Wettbewerber vom Markt genommen zu haben, da Groq formal weiter existiert.¹²

3.2 Strategische Motivation Nvidias

Warum zahlt Nvidia 20 Milliarden Dollar – das Dreifache der letzten Bewertung von Groq ³⁸ – für ein Unternehmen mit vergleichsweise geringem Umsatz?

3.2.1 Verteidigung der Inferenz-Flanke

Nvidias Dominanz im Training (>85% Marktanteil) ist unbestritten. Doch im Inferenz-Markt, der 2026 volumenmäßig explodiert, war Groqs Architektur der GPU überlegen. Groq konnte Tokens schneller und billiger generieren. Durch die Übernahme neutralisiert Nvidia die Gefahr, dass Hyperscaler oder Großkunden für die Inferenz massenhaft zu Groq abwandern.⁸

3.2.2 Integration von Determinismus für „Physical AI“

Nvidia-CEO Jensen Huang setzt stark auf Robotik und „Physical AI“ (KI in der physischen Welt). Roboter benötigen absolut vorhersagbare Reaktionszeiten (Determinismus). Ein Roboterarm kann nicht warten, weil ein GPU-Cache gerade verfehlt wurde („Cache Miss“). Groqs deterministische Architektur ist der Schlüssel, um Nvidias Chips für sicherheitskritische Echtzeitanwendungen tauglich zu machen.³⁸

3.2.3 Talent-Monopol

Jonathan Ross ist einer der wenigen Menschen weltweit, die erfolgreich eine KI-Architektur von Grund auf neu entworfen haben (Google TPU). Ihn in den eigenen Reihen zu haben, verhindert, dass er für Konkurrenten wie AMD, Amazon oder OpenAI arbeitet. Nvidia „kauft den Architekten“ der Konkurrenz.⁸

3.3 Regulatorische Risiken und Reaktionen

Trotz der kreativen Deal-Struktur haben das US-Justizministerium (DOJ) und die FTC Untersuchungen eingeleitet. Die Behörden prüfen, ob es sich um eine illegale Umgehung des Kartellrechts handelt. Kritiker und Investoren sehen in dem Deal eine klare Wettbewerbsverzerrung, da Groq ohne sein Kern-Team langfristig nicht innovationsfähig ist („Zombie-Firma“).⁴⁰ Sollten die Regulierer 2026 hart durchgreifen, könnte dies Nvidias Integration der Technologie verzögern oder Strafzahlungen nach sich ziehen.

4. Marktprognose 2026: Die Inferenz-Ära

Das Jahr 2026 steht im Zeichen der Differenzierung. Die Vorstellung, dass ein einziger Chip (die GPU) alle Aufgaben erledigt, weicht einer spezialisierten Landschaft.

4.1 Technologische Trends

4.1.1 „Reasoning Models“ treiben Latenz-Anforderungen

Modelle wie OpenAI o1 oder Googles Gemini-Nachfolger nutzen zur Laufzeit „Chain-of-Thought“-Prozesse. Sie „denken nach“, indem sie intern Tausende von Tokens generieren, bevor sie dem Nutzer antworten. Dies erhöht die Rechenlast bei der Inferenz massiv („Test-Time Compute“). Für die User Experience ist es entscheidend, dass diese interne Generierung extrem schnell passiert. Dies validiert Groqs Ansatz der Ultra-Low-Latency und erklärt, warum Nvidia diese Technologie integrieren musste.³

4.1.2 Hybride Infrastrukturen

Rechenzentren werden 2026 zunehmend hybrid.

• Training-Cluster: Bestehen weiterhin aus Tausenden von Nvidia Blackwell/Rubin GPUs oder Google TPUs v7.
• Inferenz-Cluster: Nutzen spezialisierte Hardware. Nvidia wird voraussichtlich 2026 erste Produkte vorstellen, die LPU-Elemente (z.B. deterministisches Scheduling oder massive SRAM-Caches) in die Rubin-Architektur integrieren, um Inferenz-Workloads zu beschleunigen.³⁹

4.2 Firmenanalyse: Wer hat die Nase vorn?

Nvidia (Der Plattform-Gigant)

• Prognose 2026: Nvidia bleibt mit Abstand Marktführer, wandelt sich aber von einem Hardware-Verkäufer zu einem Plattform-Anbieter. Mit Nvidia NIMs (Inference Microservices) bietet Nvidia fertige Software-Container an, die auf jeder Nvidia-Hardware laufen.
• Rubin-Architektur: Der für 2026 angekündigte Rubin R100 Chip wird der erste sein, der potenziell Lehren aus der Groq-Akquisition zieht, wenngleich der volle Entwicklungszyklus länger dauert. Nvidia zielt auf eine 4-fache Effizienzsteigerung gegenüber Blackwell ab.¹⁰
• Umsatz: Analysten erwarten für das Fiskaljahr 2026 einen Rechenzentrumsumsatz von über 200 Milliarden Dollar, wobei der Anteil der Inferenz am Umsatz stetig wächst.⁴³

Google (Der unabhängige Rivale)

• Prognose 2026: Google ist das einzige Unternehmen, das technologisch völlig autark von Nvidia ist. Mit der TPU v7 Ironwood und dem eigenen Software-Stack (JAX) kontrolliert Google seine Kostenstruktur selbst.
• Strategie: Google verkauft keine Chips, sondern vermietet Rechenleistung. Dies erlaubt es Google, Preiskriege zu führen. Start-ups und Forscher, die Alternativen zu teuren Nvidia-Clustern suchen, werden 2026 vermehrt zur Google Cloud (GCP) abwandern.¹⁹
• Marktanteil: Während Nvidia den Verkaufsmarkt dominiert, wird Google bei den installierten Rechenkapazitäten für interne Nutzung und Cloud-Services massiv zulegen.

AMD (Die Alternative)

• Prognose 2026: AMD festigt seine Position als „Second Source“. Die Instinct MI400 Serie (CDNA Next) erscheint 2026 und attackiert Nvidia über die Speicherkapazität. Da AMDs Chips oft mehr Speicher pro Dollar bieten als Nvidia, sind sie für speicherintensive Inferenz-Aufgaben attraktiv.
• Marktanteil: Analysten sehen AMD bei ca. 10-15% Marktanteil im Rechenzentrum, getrieben durch Großaufträge von Microsoft und Meta, die Nvidias Preisdiktat brechen wollen.⁴⁵

Die Hyperscaler (AWS, Meta, Microsoft)

• AWS: Bringt 2026 Trainium3 in großen Stückzahlen. AWS zwingt seine Kunden durch Preisvorteile sanft auf die eigene Hardware.
• Meta: Der MTIA 3 übernimmt 2026 über 50% der internen Workloads (Empfehlungsalgorithmen), was Meta erlaubt, teure Nvidia-GPUs fast ausschließlich für das Training der neusten Llama-Modelle zu reservieren.⁴⁴
• Microsoft: Hatte Verzögerungen bei eigenen Chips (Maia), setzt daher 2026 noch stark auf Nvidia und AMD, während die eigene Hardware (Maia 200) langsam hochfährt.⁴⁷

4.3 Marktanteile und Ausgaben

Gartner und IDC prognostizieren, dass die Ausgaben für KI-Halbleiter 2026 weiter explodieren und die Marke von 200 Milliarden Dollar deutlich überschreiten. Der Anteil von „Accelerated Servers“ (Server mit GPU/TPU/LPU) an den gesamten Serverausgaben wird 2026 über 60% liegen.⁴⁹

5. Strategischer Ausblick und Fazit

Das Jahr 2026 ist das Jahr, in dem die KI-Hardware „erwachsen“ wird. Die wilde Experimentierphase weicht industrieller Effizienz.

Zusammenfassende Erkenntnisse:

1. Spezialisierung siegt: Die Idee, dass eine GPU alles am besten kann, ist tot. Für das Training bleibt sie König, aber für die Inferenz übernehmen spezialisierte Architekturen (LPU-Technologie in Nvidia-Chips, TPUs, ASICs).
2. Determinismus ist der neue Standard: Nvidias Übernahme von Groq beweist, dass Vorhersagbarkeit (Determinismus) für die nächste Welle der KI (Agenten, Robotik) unverzichtbar ist. Die LPU als eigenständiges Produkt mag verschwinden, aber ihr Architekturprinzip wird zum Industriestandard.
3. Die Lücke schließt sich: Während Nvidia 2024/2025 fast ein Monopol hatte, sorgt die vertikale Integration von Google (TPU) und die Reife von AMD (MI400) im Jahr 2026 für echten Wettbewerb, zumindest im Cloud-Segment.

Für Entscheidungsträger bedeutet dies: Wer 2026 KI-Infrastruktur plant, darf nicht mehr blind „nur Nvidia“ kaufen. Für Inferenz-Workloads bieten Google TPUs oder spezialisierte Cloud-Instanzen (potenziell basierend auf AMD oder AWS-Chips) oft das bessere Preis-Leistungs-Verhältnis. Wer jedoch Cutting-Edge-Forschung betreibt oder maximale Flexibilität benötigt, kommt an Nvidias Rubin-Plattform nicht vorbei.

Die Übernahme von Groq durch Nvidia wird rückblickend als der Moment gelten, in dem der Marktführer erkannte, dass er sich neu erfinden muss, um nicht Opfer seines eigenen Erfolgsmodells (der GPU) zu werden.

Anhang: Tabellarische Übersichten

Tabelle 1: Firmen und ihre Inferenz-Strategien 2026

Unternehmen	Primäre Hardware 2026	Strategie Fokus	Wettbewerbsvorteil
Nvidia	Rubin R100, Blackwell Ultra	Plattform-Dominanz, Integration von Groq-Tech	Software (CUDA), Ökosystem, Marktanteil
Google	TPU v7 Ironwood	Vertikale Integration, Cloud-Exklusivität	Kostenkontrolle, Skalierung, JAX-Optimierung
AMD	Instinct MI400	Preis-Leistung, Speicher-Kapazität	Offene Software (ROCm), Speicher pro Dollar
Groq (Nvidia)	LPU (lizenziert)	Technologie-Transfer zu Nvidia	Deterministische Latenz, Speed
AWS	Trainium3 / Inferentia3	Cloud-Kostenführerschaft	Preisvorteil für AWS-Kunden
Cerebras	WSE-3	High-End Nische, Wissenschaft	Extreme Bandbreite, Wafer-Scale

Tabelle 2: Technische Spezifikationen im Vergleich (Prognose/Stand 2026)

Spezifikation	Nvidia Blackwell B200	Google TPU v7 Ironwood	Groq LPU (Gen 2)*
Speichertyp	HBM3e (192 GB)	HBM (192 GB) + SRAM	SRAM (230MB+ pro Chip)
Bandbreite	~8 TB/s	~7.4 TB/s	80 TB/s (On-Chip)
Interconnect	NVLink (1.8 TB/s)	ICI (Optical, 9.6 Tbps)	RealScale (Chip-to-Chip)
Inferenz Llama-70B	~30-50 Tokens/s (Single)	Optimiert für Durchsatz	>300 Tokens/s (Gen 1 Wert)
Stromverbrauch	~1000-1200 W	Hocheffizient (System)	Geringer pro Token

*Hinweis: Groq LPU Werte basieren auf Gen 1/2 Daten vor vollständiger Integration in Nvidia-Produkte. ¹⁶

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Ende des Dossiers.

Referenzen

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31. Neuromorphic Robotics 2026: Brain-Inspired Chips for Real-Time Intelligence, Zugriff am Januar 4, 2026, https://robocloud-dashboard.vercel.app/learn/blog/neuromorphic-robotics-2026
32. Intel Loihi 3 Released Q1 2026 : r/intelstock – Reddit, Zugriff am Januar 4, 2026, https://www.reddit.com/r/intelstock/comments/1q0dk8d/intel_loihi_3_released_q1_2026/
33. The Nvidia-Groq Transaction: Strategic Consolidation in the Era of Inference | by Noah Bean, Zugriff am Januar 4, 2026, https://medium.com/@noahbean3396/the-nvidia-groq-transaction-031abf4f5f9f
34. A Deal With Groq Is Lifting Nvidia’s Stock as 2025 Approaches – Investopedia, Zugriff am Januar 4, 2026, https://www.investopedia.com/a-deal-with-groq-is-lifting-nvidia-s-stock-as-the-end-of-2025-approaches-nvda-11876295
35. Groq and Nvidia enter non-exclusive inference technology licensing agreement – MLQ.ai, Zugriff am Januar 4, 2026, https://mlq.ai/news/groq-and-nvidia-enter-non-exclusive-inference-technology-licensing-agreement/
36. Groq founder to join NVIDIA as companies sign AI inference licensing deal | YourStory, Zugriff am Januar 4, 2026, https://yourstory.com/2025/12/groq-founder-to-join-nvidia-as-companies-sign-ai-interface-licensing-deal
37. Groq and Nvidia Enter Non-Exclusive Inference Technology Licensing Agreement to Accelerate AI Inference at Global Scale, Zugriff am Januar 4, 2026, https://groq.com/newsroom/groq-and-nvidia-enter-non-exclusive-inference-technology-licensing-agreement-to-accelerate-ai-inference-at-global-scale
38. Benchmarking TPU, Focusing on Inference: NVIDIA Integrates Groq Technology to Reshape AI Factory Architecture – AI NEWS, Zugriff am Januar 4, 2026, https://news.aibase.com/news/24033
39. The Architect of the Intelligence Age: A Deep Dive into NVIDIA (NVDA), Zugriff am Januar 4, 2026, https://markets.financialcontent.com/wral/article/predictstreet-2026-1-2-the-architect-of-the-intelligence-age-a-deep-dive-into-nvidia-nvda
40. Nvidia’s $20 billion Groq deal looks a lot like an acquisition in disguise – Reddit, Zugriff am Januar 4, 2026, https://www.reddit.com/r/technology/comments/1pxrwdr/nvidias_20_billion_groq_deal_looks_a_lot_like_an/
41. Nvidia’s $20B antitrust loophole | Hacker News, Zugriff am Januar 4, 2026, https://news.ycombinator.com/item?id=46403559
42. DOJ launches antitrust probe of Nvidia, following complaints from rivals, report says, Zugriff am Januar 4, 2026, https://www.cbsnews.com/news/doj-investigates-nvidia-ai-chip-dominance-amid-antitrust-complaints/
43. What’s next for Nvidia stock in 2026, Zugriff am Januar 4, 2026, https://www.thestreet.com/investing/stocks/whats-next-for-nvidia-stock-in-2026
44. The Blackwell Era: Nvidia’s GB200 NVL72 Redefines the Trillion-Parameter Frontier, Zugriff am Januar 4, 2026, https://markets.financialcontent.com/wral/article/tokenring-2026-1-1-the-blackwell-era-nvidias-gb200-nvl72-redefines-the-trillion-parameter-frontier
45. AMD All-Set To Battle NVIDIA’s AI Dominance With Instinct MI400 “MI455X & MI430X” Accelerators In 2026, MI500 Is The Next Big Leap For 2027 – Wccftech, Zugriff am Januar 4, 2026, https://wccftech.com/amd-to-battle-nvidia-ai-dominance-instinct-mi400-accelerators-2026-mi500-2027/
46. NVDA vs AMD for 2026 – where’s the better value? : r/stocks – Reddit, Zugriff am Januar 4, 2026, https://www.reddit.com/r/stocks/comments/1prgjyp/nvda_vs_amd_for_2026_wheres_the_better_value/
47. Microsoft adjusts AI chip roadmap, scales back designs through 2028 – The Information, Zugriff am Januar 4, 2026, https://www.investing.com/news/stock-market-news/microsoft-adjusts-ai-chip-roadmap-scales-back-designs-through-2028–the-information-93CH-4121483
48. Microsoft’s own AI chip delayed six months in major setback — in-house chip now reportedly expected in 2026, but won’t hold a candle to Nvidia Blackwell | Tom’s Hardware, Zugriff am Januar 4, 2026, https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/microsofts-own-ai-chip-delayed-six-months-in-major-setback-in-house-chip-now-reportedly-expected-in-2026-but-wont-hold-a-candle-to-nvidia-blackwell
49. Artificial Intelligence Infrastructure Spending to Reach $758Bn USD Mark by 2029, according to IDC – MyIDC, Zugriff am Januar 4, 2026, https://my.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS53894425
50. Gartner: AI spending >$2 trillion in 2026 driven by hyperscalers data center investments, Zugriff am Januar 4, 2026, https://techblog.comsoc.org/2025/09/17/gartner-ai-spending-to-top-2-trillion-in-2026/