Das KI-Vokabular · 02 KI-Infrastruktur
Was ist ASIC?
Ein Chip, der für genau eine Aufgabe gebaut ist. In der KI sind Googles TPU und Amazons Trainium die bekanntesten Beispiele.
Ein ASIC, Application-Specific Integrated Circuit, ist ein Chip für eine einzige Aufgabe. Weil er alles weglässt, was diese Aufgabe nicht braucht, kann er viel schneller und energieeffizienter sein als ein Allzweckchip, solange die Aufgabe gleich bleibt.
In der KI bauen die großen Cloud-Anbieter eigene ASICs: Googles TPU, Amazons Trainium, Metas MTIA und Microsofts Maia. Googles erste TPU war bei Googles eigenen Inferenz-Aufgaben 29-mal schneller und über 80-mal energieeffizienter als ein Allzweckprozessor, so Hennessy und Patterson. Heute besitzt Google etwa ein Viertel der weltweiten KI-Rechenleistung, überwiegend auf eigenen TPUs (Epoch AI, 2026).
Warum es für dich wichtig ist
Eigene Chips sind ein Grund, warum die großen Clouds KI günstiger anbieten können und weniger an NVIDIA hängen. Kaufen kannst du sie meist nicht: Du nutzt sie als Dienst in der Cloud des Herstellers.
Own it
Läuft dein Modell bei einem Anbieter auf dessen eigenen Chips, frag, wie leicht du wechseln kannst. Die günstigere Option in einer Cloud kann deinen Vendor Lock-in erhöhen.
Woher es kommt
Für Chips, die für eine Aufgabe gebaut sind, argumentieren John Hennessy und David Patterson in A New Golden Age for Computer Architecture (2019). Googles Anteil an der weltweiten KI-Rechenleistung stammt von Epoch AI (April 2026).
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