OpenAI verbreitert seine Chip-Lieferkette
OpenAI entwickelt die nächste Generation seiner KI-Beschleuniger gemeinsam mit Samsung Electronics. Harrison Kim, General Manager von OpenAI Korea, bestätigte am 9. September 2026 eine Zusammenarbeit bei Forschung und Produktion.
Damit adressiert OpenAI einen zentralen Engpass seiner Infrastrukturstrategie. Das Unternehmen entwirft seine Chips selbst, besitzt aber keine eigenen Halbleiterfabriken. Als sogenannter Fabless-Chipentwickler ist OpenAI auf externe Fertiger und Speicherlieferanten angewiesen.
Sinngemäße Übersetzung von Harrison Kim: „Bei der gemeinsamen Produktion und Forschung an unseren Chips der nächsten Generation haben wir mit Samsung Electronics besonders große Fortschritte erzielt.“
Welche Aufgaben Samsung konkret übernimmt, ist nicht bekannt. Offen bleibt insbesondere, ob der Konzern auch die Compute-Dies fertigt oder vor allem HBM, Packaging und technische Abstimmung liefert.
HBM wird zum entscheidenden Engpass
OpenAIs erster eigener Inferenzchip trägt den Namen Jalapeño und verwendet HBM4. High-Bandwidth Memory ist besonders schneller Speicher, der direkt neben dem Rechenchip sitzt und große Datenmengen mit hoher Bandbreite bereitstellt.
Nach Angaben von OpenAI übertrifft Jalapeño Nvidias Blackwell-GPUs bei verschiedenen Inferenz-Workloads. Unabhängige Leistungsdaten und Angaben zu den Kosten im realen Rechenzentrumsbetrieb liegen allerdings nicht vor.
Der globale HBM-Markt konzentriert sich im Wesentlichen auf drei Hersteller. OpenAI konkurriert bei diesen Unternehmen mit Nvidia, AMD und großen Cloud-Anbietern um begrenzte Kapazitäten.
| Bereich | Relevante Anbieter oder Technologie | Bedeutung für OpenAI |
|---|---|---|
| HBM-Produktion | SK Hynix, Micron, Samsung Electronics | Nur drei führende Hersteller beliefern den Markt in großem Umfang |
| Aktueller OpenAI-Chip | Jalapeño mit HBM4 | Eigener Beschleuniger für KI-Inferenz |
| Nächste Generation | HBM4E als mögliche Option | Noch nicht bestätigt, frühe Abstimmung mit Speicherherstellern ist erforderlich |
| Samsung-Fertigung | 2 nm als potenzielle Option | Fertigung der Compute-Dies bislang nicht bestätigt |
| Frühere Samsung-Produktion | 8 nm für Nvidia Ampere PCIe-Karten | Beleg für Erfahrung mit komplexen Beschleunigerchips |
Samsung könnte mehr als Speicher liefern
Für die nächste Chipgeneration könnten angepasste Base-Dies relevant werden. Dabei wandern Speichercontroller oder bestimmte Logikfunktionen in die Basis des HBM-Stapels. Solche Sonderanfertigungen verlangen eine enge technische Abstimmung mit dem Speicherhersteller.
Samsung kommt zugleich als Alternative zur Fertigung bei TSMC infrage. TSMC dominiert die Produktion besonders moderner Chips, weshalb OpenAI dort mit zahlreichen Großkunden um Kapazitäten konkurriert. Wie angespannt dieser Markt ist, zeigt auch die Größenordnung der Nvidia-GPU-Bestellungen von Amazon für AWS.
Samsung ist die weltweit zweitgrößte Foundry für moderne Halbleiter. Eine Foundry produziert Chips im Auftrag anderer Entwickler. Das Unternehmen fertigt bereits KI-Beschleuniger für Rebellions, Tenstorrent und Groq, darunter den Rebel100 mit mehreren Chipbausteinen und HBM3E.
Eine Produktion von OpenAIs nächstem Chip im 2-nm-Verfahren wäre technisch eine mögliche Option. Bestätigt ist sie nicht. Ebenso nennt OpenAI keinen Zeitplan für Entwicklung, Fertigung oder Einsatz der neuen Generation.
Eigene Chips sollen Kosten und Abhängigkeiten senken
OpenAI verfolgt mit eigenen Beschleunigern vor allem ein wirtschaftliches Ziel. KI-Inferenz, also die Berechnung von Antworten mit einem bereits trainierten Modell, verursacht dauerhaft hohe Hardware- und Energiekosten. Maßgeschneiderte ASICs können bestimmte Aufgaben effizienter ausführen als universeller einsetzbare GPUs.
Zugleich reduziert eine breitere Lieferkette die Abhängigkeit von Nvidia und TSMC. Vollständig verschwindet sie nicht, denn OpenAI bleibt auf wenige hoch spezialisierte Fertigungs-, Speicher- und Packaging-Anbieter angewiesen. Auch andere Modellanbieter investieren deshalb enorme Summen in Rechenleistung, wie die geplanten 45 Milliarden Dollar Infrastrukturkosten bei Anthropic verdeutlichen.
Was die Kooperation für Unternehmen bedeutet
Für Unternehmen im DACH-Raum hat die Samsung-Kooperation zunächst keine direkten operativen Folgen. Mittelfristig können effizientere OpenAI-Chips jedoch die Verfügbarkeit, Stabilität und Preisgestaltung der API-Dienste beeinflussen. Konkrete Einsparungen hat OpenAI bislang nicht veröffentlicht.
Die Entwicklung zeigt zugleich, wie viel Kapital und industrielle Infrastruktur hinter proprietären KI-Diensten stehen. Wer Geschäftsprozesse vollständig an eine geschlossene API bindet, übernimmt damit auch deren Preis-, Kapazitäts- und Lieferkettenrisiken.
Für kritische Anwendungen bleibt deshalb eine Architektur sinnvoll, die Modelle und Anbieter austauschbar hält. Kleinere Open-Source-Modelle auf eigener Hardware können je nach Aufgabe eine Ergänzung sein. Leistungsfähigere lokale Systeme, etwa Workstations für lokale KI mit großem HBM-Speicher, machen diese Option zunehmend praktikabel, auch wenn Betrieb und Wartung weiterhin eigenes Fachwissen erfordern.