Verbesserung von Halbleiterchips durch KI und Software: Einblicke aus einem Interview mit Accenture

Accenture in der Halbleitertechnologie: Einblicke von der CES 2024

Accenture beschäftigt über 743.000 Experten im Bereich Technologieberatung in mehr als 120 Ländern. Auf der CES 2024, der bedeutenden Technologiemesse in Las Vegas, traf ich Syed Alam, den Leiter für Halbleiter bei Accenture, um über die entscheidende Rolle von Halbleiterchips in unserer technologiegetriebenen Wirtschaft zu sprechen.

Alam betonte die wachsende Verbindung zwischen künstlicher Intelligenz (KI) und der Halbleiterindustrie. Er erwartet eine Zukunft, in der Chips Billionen von Transistoren enthalten, was es einem einzelnen Ingenieur ohne KI-Unterstützung unmöglich macht, den Entwurfsprozess zu bewältigen.

Das transformative Potenzial von KI

Laut Accenture-Forschung könnte generative KI 44 % der Arbeitsstunden in verschiedenen Branchen beeinflussen, die Produktivität in 900 verschiedenen Berufsgruppen steigern und einen globalen wirtschaftlichen Wert von 6 bis 8 Billionen US-Dollar generieren. Historisch gesehen wurde die Chipindustrie durch das Mooresche Gesetz geleitet, das besagt, dass sich die Anzahl der Komponenten auf einem Chip etwa alle zwei Jahre verdoppelt. Diese Entwicklung hat jedoch in letzter Zeit stagniert, was darauf hindeutet, dass Fortschritte künftig weniger geradlinig sein werden. Unternehmen wie Nvidia, deren Bewertungen 1 Billion US-Dollar übersteigen, florieren, weil schnellere und intelligentere Chips entscheidend zur Verbesserung der KI-Fähigkeiten beitragen.

Die Konvergenz von Hardware und Software

In unserem Gespräch betonte Alam die kritische Integration von Hardware und Software bei der Entwicklung fortschrittlicher KI-Technologien. Erfolgreiche Unternehmen excelrieren in beiden Bereichen, was zu einem erheblichen Wettbewerbsvorteil im Chipdesign und in der -herstellung führt. Nvidia beispielsweise hat einen leistungsstarken Prozessor entwickelt und gleichzeitig in die CUDA-Softwarearchitektur investiert, was die Bedeutung eng integrierter Systeme verdeutlicht. Diese Synergie ermöglicht es Nvidia, Software-Updates zu implementieren, die die Leistung erheblich steigern, ohne neue Chips produzieren zu müssen.

Alam stellte fest: "KI geht es nicht nur darum, schnellere Chips zu entwerfen; es geht auch darum, wie KI die Software beeinflusst, was zu einer effizienteren Hardware-Nutzung führt."

Paradigmenwechsel im Chipdesign

Wir thematisierten den Wandel im Chip-Engineering, exemplifiziert durch aufstrebende Unternehmen wie Synopsis, die nicht nur auf Designsoftware, sondern auch auf Chipdesign setzen. Dies stellt eine bedeutende Entwicklung dar, wie KI den Chipdesignprozess prägt, mit Potenzial zur Verbesserung und Anpassung von Designs. Alam erklärte: "KI wird zunehmend instrumental in der Chipfertigung, wobei einige Foundries bereits Pläne für vollständig automatisierte Fertigungsstätten haben."

Komplexität der Produkte und menschliche Expertise

In Anbetracht der wachsenden Komplexität des Chipdesigns stellte Alam fest, dass kein einzelner Ingenieur den komplexen Prozess der Herstellung von Chips mit Milliarden von Transistoren allein bewältigen kann. Stattdessen wird die Zusammenarbeit von Teams und KI-Tools die Designentscheidungen vereinfachen und die Integration im Projektverlauf verbessern. Er verwies auf einen Fahrplan von TSMC, der prognostiziert, bis 2030 Chips mit einer Billion Transistoren herzustellen, was umfangreiche KI-Integration erfordert.

Zukunftsausblick: KI und Produktivität

Insgesamt sieht Alam KI als Katalysator für gesteigerte Produktivität in verschiedenen Branchen, einschließlich der Halbleiterindustrie. Der Einfluss von KI wird voraussichtlich revolutionieren, wie Chips entworfen und hergestellt werden, was positiv zum globalen BIP beiträgt und fortschrittlichen Visionen wie dem Metaversum Vorschub leistet.

Er schloss mit den Worten: "Wir bewegen uns in eine Realität, in der KI nicht nur das Chipdesign, sondern auch die Fertigungsprozesse verbessert, was zu kumulierten Erträgen führt, ähnlich den Effekten des klassischen Mooreschen Gesetzes."

In einem Umfeld, in dem sowohl vertikale als auch horizontale Ansätze koexistieren, werden die kommenden Jahre entscheidend dafür sein, wie die Halbleiterindustrie sich anpasst und im Zeitalter der KI gedeiht.