KI-Hardware: Die nächste Grenze für intelligente Fertigung

Wenn die meisten Menschen über KI sprechen, konzentrieren sie sich auf die Modelle – ChatGPT, Gemini, Claude, Sora. Aber hier ist die eigentliche Frage: Was treibt das alles an?

KI läuft nicht auf Wunschdenken. Sie läuft auf Silizium. Und der globale Wettlauf um die Vorherrschaft der KI führt zu einer Hardware-Krise, die nicht zu übersehen ist.

Während die Algorithmen im Rampenlicht stehen, entwickelt sich die intelligente Fertigung still und leise zum Rückgrat der KI-Revolution.

Die Regierungen stecken Geld in Chips

Im Mai unterzeichneten die Vereinigten Arabischen Emirate ein Abkommen mit den USA über KI-Investitionen in Höhe von 1,4 Billionen Dollar, das unter anderem den Import von jährlich über 500.000 KI-Chips von Nvidia vorsieht. Dabei handelt es sich nicht um einfache Komponenten, sondern um einige der leistungsstärksten Prozessoren, die je hergestellt wurden. Sie sind für Rechenzentren, nationale Infrastrukturen und industrielle KI-Systeme bestimmt.

Und sie sind nicht allein:

• Der U.S. CHIPS Act hat bereits 52 Milliarden Dollar an Finanzmitteln für inländische Halbleiterkapazitäten, einschließlich Backend-Montage und Advanced Packaging, freigesetzt.
• Das Gemeinsame Unternehmen EU Chips unterstützt mit über 43 Milliarden Euro die regionale Chipfertigung, von deutschen Produktionsstätten bis zu ungarischen Testzentren.
• China beschleunigt unterdessen seine eigene Halbleiterhoheit mit einem starken Fokus auf einheimisches KI-Silizium und Integration auf Chip-Ebene.

Alle diese Bemühungen haben etwas gemeinsam: Sie alle setzen auf komplexe, ertragreiche Fertigungskapazitäten, um KI-Hardware in großem Maßstab nutzbar zu machen.

KI-Hardware erfordert eine andere Aufbaustrategie

KI-spezifische Prozessoren – insbesondere solche für LLM-Inferenz und Echtzeit-Vision-Aufgaben – unterscheiden sich erheblich von herkömmlichen SoCs.

Die wichtigsten Herausforderungen:

• Neuronale Verarbeitungseinheiten (NPUs) mit hohen Betriebs-/Watt-Anforderungen
• HBM3-Stapel, die eine ultrafeine Pitch-Bindung und thermische Diffusion erfordern
• Die-to-Die-Verbindungen (z.B. UCIe, NVLink) führen zu neuen Montagetoleranzen
• Leistungsdichte und thermische Designbeschränkungen auf Substratebene

Der Chiplet-Ansatz ist jetzt Standard

Um die Ausbeute zu verbessern und die Roadmap-Zyklen zu beschleunigen, sind die großen Anbieter zu Chiplet-basierten Architekturen übergegangen.

Der EPYC von AMD und der Meteor Lake von Intel haben diesen Ansatz bereits bestätigt. Nvidias H100 verwendet das CoWoS-S-Gehäuse von TSMC, um Speicher- und Logikchips in hoher Dichte zu integrieren.

Für Auftragshersteller und ODMs bringen Chiplets drei Herausforderungen mit sich:

 

• Submikroskopische Ausrichtung der Matrizen
• Management der Wärmeausdehnung während der Verklebung
• Validierung der Signalintegrität zwischen den Chips

Geben Sie Chiplets ein: Modulare Architektur, komplexer Zusammenbau

Um die Leistungsziele zu erreichen und gleichzeitig die Ausbeute positiv zu halten, gehen große Unternehmen wie AMD, Nvidia und Intel zu Chiplet-basierten Architekturen über.

Chiplets ermöglichen es den Herstellern:

• Verwenden Sie kleinere Stümpfe (bessere Ausbeute)
• Kombinieren Sie spezialisierte Funktionen (Logik, Speicher, I/O)
• Verkürzen Sie die Designzyklen
• Verbessern Sie die Flexibilität beim Binning

Aber die Sache hat einen Haken: Chiplets sind großartig für das Design, aber eine Herausforderung für die Produktion.

Was wird benötigt:

 

• Submikron-Bestückung
• 2.5D/3D fortschrittliche Verpackung
• Kontrolle von Epoxidharz, Management der thermischen Ausdehnung
• Hochgeschwindigkeits-Verbindungstests vor der endgültigen Versiegelung

Intelligente Fertigung: Vom Fließband zur Engineering-Plattform

Das Fließband ist nicht tot – es hat sich nur weiterentwickelt.

Intelligente Fertigung kombiniert jetzt:

• Automatisierte optische/Röntgeninspektion (AOI/AXI)
• Digitale Zwillinge für die Inline-Prozesskontrolle
• Maschinelles Lernen für prädiktive QS und Fehleranalyse
• Rückverfolgbarkeit in Echtzeit für Compliance und Transparenz bei den Lieferanten

Diese sind nicht mehr optional. Wenn Sie KI-Chips mit Dutzenden von winzigen Komponenten in einem Modul verpacken, steigen die Kosten für einen einzigen Fehlerpunkt schnell an – vor allem, wenn die Mengen in Millionenhöhe pro Jahr gemessen werden (wie beim Deal zwischen den VAE und NVIDIA ).

Testen ist nicht der letzte Schritt. Es ist ein fortlaufender Prozess.

Das alte Modell: bauen, testen, ausliefern.

Das neue Modell: Testen Sie während jeder Phase der Erstellung.

• High-Density-Verbindungen erfordern eine mehrstufige elektrische Validierung
• Thermik erfordert IR-Mapping und Einbrennen der aktiven Last
• KI-Chips mit gemischten Signalkomponenten benötigen eine isolierte Fehlersimulation
• Beschaffungsteams benötigen Dashboards für die Ausbeute auf Chargenebene und Berichte zur Rückverfolgbarkeit

Intelligente Fabriken bauen nicht nur die Hardware. Sie bauen auch die Infrastruktur für die Qualitätssicherung dahinter – und zwar schnell.

Vom Hype zur Hardware-Realität: Die Sicht der Beschaffung

Für Beschaffungsmanager und technische Einkäufer bedeutet dieser Wandel Folgendes:

• Die Verfügbarkeit von Komponenten ist nicht mehr das einzige Risiko – Verpackung und Backend-Montagekapazität sind genauso wichtig
• Regionale Diversifizierung ist wichtig: Subventionen aus den USA und der EU bauen inländische Kapazitäten auf, aber die Zeit bis zum Umsatz begünstigt immer noch etablierte Akteure
• Die Integration von Zulieferern wird immer strategischer: Modulare Montage, Co-Design-Services und Echtzeit-Qualitäts-Feedback-Schleifen sind jetzt wichtige Unterscheidungsmerkmale

Beim KI-Boom geht es nicht nur darum, wer den Chip herstellt – es geht darum, wer ihn in großem Maßstab, pünktlich und gemäß den Spezifikationen liefern kann.

KI-Hardware ist das neue Schlachtfeld der Lieferkette

Vom Siliziumdesign bis zur Systementwicklung definiert KI-Hardware neu, was Hersteller liefern müssen. Geschwindigkeit und Leistung sind nicht mehr genug. Was zählt, sind Modularität, Präzision und Skalierbarkeit.