Samsung Gaia: Neuer KI-Chip soll PCs unabhängiger machen

Bild: Samsung

Schon 2012 hatte Samsung einen eigenen Chip für PCs gebaut und in seine Notebooks eingesetzt, sich seitdem aber eher auf andere Hersteller verlassen. Jetzt nimmt der Konzern einen neuen Anlauf. Laut dem koreanischen Portal Nocutnews entwickelt Samsungs Halbleitersparte einen KI-Beschleuniger namens Gaia, gefertigt im 4-Nanometer-Verfahren. Der Chip soll in KI-PCs die KI-Berechnungen effizient erledigen.

Gaia ist kein klassischer Hauptprozessor, sondern ein dedizierter KI-Beschleuniger. Im Zentrum steht eine NPU, eine auf KI spezialisierte Recheneinheit, um die herum das Design optimiert ist. So soll der Chip KI-Aufgaben direkt auf dem Gerät übernehmen, statt sie an einen Server auszulagern. Das ist inzwischen klarer Trend in Laptops und Co.

Zuständig ist die System-LSI-Sparte, die bisher vor allem für die mobilen Exynos-Prozessoren bekannt ist. Mit Gaia würde sie ihr Feld erstmals seit Langem über das Smartphone hinaus auf PCs ausweiten. Setzt sich der Chip durch, könnte er Samsungs ohnehin starke Position bei Speicher-Chips um ein zweites Standbein ergänzen.

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Prototypen bei Kunden, viele Lücken

Erste Muster hat Samsung dem Bericht zufolge bereits an wichtige Kunden geliefert, die Quelle nennt sie aber nicht. Die Massenfertigung könnte frühestens im kommenden Jahr starten, einen offiziellen Zeitplan gibt es nicht.

Angaben zu Leistung und Stromverbrauch fehlen komplett, ein Vergleich mit Qualcomms Snapdragon-X-Chips oder Nvidias Angeboten für KI-PCs ist damit noch nicht möglich. Und bestätigt ist ohnehin nichts. Die Informationen stammen aus Branchenkreisen, zusammengetragen von Nocutnews, nicht von Samsung.

Der Vorstoß passt zu Samsungs Linie, sich unabhängiger von Zulieferern wie Qualcomm zu machen. Bislang stecken in Samsungs eigenen Notebooks vor allem Chips von Intel und Qualcomm. Gaia könnte das ändern. In seinen Fabriken fertigt Samsung auch Chips für Nvidia und Qualcomm, und zuletzt sprach sogar Anthropic mit dem Konzern über die Produktion eines eigenen KI-Chips.

via Phandroid

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