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Ein weiterer Schritt für NVIDIA im Bereich KI mit der Übernahme von ARM für 40 Milliarden US-Dollar

Es war zu erwarten, dass der amerikanische Riese NVIDIA gerade ARM für die Rekordsumme von 40 Milliarden Dollar gekauft hat. Diese Übernahme birgt das Risiko, die Halbleiterindustrie aufzurütteln und ermöglicht es Nvidia gleichzeitig, große Fortschritte bei der Beherrschung der künstlichen Intelligenz zu machen.

Die Gerüchte sind wahr, das hat Nvidia, Pionier bei Grafikkarten und KI, bestätigt der Kauf des englischen Chipherstellers ARM für die Rekordsumme von 40 Milliarden Dollar. Dieser Betrag wird teilweise in Aktien und 12 Milliarden in „Bargeld“ zurückgezahlt. Diese Übernahme wird in den nächsten 18 Monaten abgeschlossen sein und die Vertragsunterzeichnung wird zu einer ersten Zahlung von 2 Milliarden US-Dollar führen.

Zu Informationszwecken stellt das Unternehmen ARM gehörte dem japanischen Riesen SoftBank Group Corp., der es 2016 selbst für 31,5 Milliarden Dollar kaufte. Dieser Rückkauf führte auch zu einer Übertragung von rund 8 % der Nvidia-Aktien an den Vision Fund von Softbank. ARM-Mitarbeiter erhalten von Nvidia Aktien im Gegenwert von 1,5 Milliarden US-Dollar. Für den Fall, dass das Unternehmen die in dieser Vereinbarung festgelegten finanziellen Ziele nicht erreicht, kann SoftBank 5 Milliarden US-Dollar an zusätzlichem Bargeld oder Aktien fordern.

Die Übernahme von ARM durch Nvidia ist einer der größten Transfers in der gesamten Halbleiterbranche weltweit. Dies wird wahrscheinlich viele Dinge auf dem Markt verändern, denn es ist wichtig zu bedenken, dass ARM der Entwickler vieler Prozessoren ist, insbesondere Smartphones, Tablets und Laptops.

Fachleute in der Branche sind sich einig, dass der Kauf von ARM durch Nvidia dem Unternehmen helfen und die Entwicklung seiner Plattform für künstliche Intelligenz beschleunigen und sie für zahlreiche Verbrauchergeräte zugänglich machen und so gleichzeitig die Einsatzmöglichkeiten von KI im Allgemeinen vervielfachen kann Public Domain.

Nvidia und ARM sind dabei, den ersten Supercomputer speziell für KI zu entwickeln

NVIDIA[/isgg] NVIDIAAI Computing wird dann für jeden auf der ganzen Welt zugänglich sein.

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Laut dem CEO des amerikanischen Unternehmens wird diese Übernahme gleichzeitig ein Segen für ARM sein, der seine Forschungs- und Entwicklungskapazitäten stärkt, aber auch seinen Zugang zu Nvidia-Technologien in Bezug auf KI und GPUs erweitert.

Während der Hauptsitz von ARM weiterhin in Cambridge, England, ansässig war, Ein neues Forschungs- und Entwicklungszentrum wird seine Türen öffnen und dessen Aufgabe es sein wird, das Wissen des Unternehmens im Bereich KI zu verbessern. Das ultimative Ziel dieser Fusion ist die erfolgreiche Entwicklung eines Supercomputers für Lernen und künstliche Intelligenz unter Verwendung der kommenden neuen Generation von ARM-Prozessoren.

Übernahme von ARM durch Nvidia: China macht den Schlag verantwortlich

Bevor diese Übernahme formalisiert wird, muss sie die Zustimmung des Vereinigten Königreichs, der Europäischen Union, der Vereinigten Staaten und auch Chinas einholen. Das Problem besteht darin, dass die aktuellen Spannungen zwischen China und den Vereinigten Staaten wahrscheinlich ein Problem darstellen werden bei dieser Entscheidungsfindung.

Tatsächlich ist die Übernahme dieses englischen Unternehmens durch Nvidia ein Erfolg dass dieser nicht nur den Besitzer wechselt, sondern auch die Staatsangehörigkeit. Für China ist dies ein echtes wirtschaftliches Problem in der Welt der Halbleiter, da es bisher die Kontrolle über ARM China hatte. Trotz dieser Problematik bleibt der CEO von Nvidia, Jensen Huang, dennoch völlig zuversichtlich und sieht keine anderen Ziele als die bisher geplanten.

Ein weiteres Risiko, das mit dieser Akquisition verbunden ist, besteht darinEine künftige Änderung des Wirtschaftsmodells könnte für seine größten Kunden und insbesondere für Apple ein Problem darstellen das seine Prozessoren in vielen Produkten einsetzt. ARM bekräftigt jedoch, dass es sein offenes Lizenzmodell nicht aufgeben wird, das es ihm ermöglicht hat, den Bekanntheitsgrad zu erlangen, den wir heute kennen.