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KI-Chips: GPU, TPU, NPU
Kurz gesagt: Spezialprozessoren für KI – vom Grafikchip im Rechenzentrum bis zur NPU im Handy. Ein Überblick über die Abkürzungen.
Stand: 08.11.2026 · Redaktion KI News Kompakt
KI besteht rechnerisch vor allem aus Matrixmultiplikationen – sehr vielen einfachen Rechnungen, die gleichzeitig laufen können. Normale Hauptprozessoren (CPUs) sind dafür zu langsam. Deshalb gibt es drei Familien von Spezialchips:
- GPU (Graphics Processing Unit): ursprünglich für Grafik, heute das Arbeitspferd für Training und Betrieb großer Modelle. Für das offene Modell Mistral Large 4 nutzte Mistral laut Fachpresse rund 3.800 Nvidia-GPUs in eigenen europäischen Rechenzentren.
- TPU (Tensor Processing Unit): Googles eigene KI-Chips, nur in Googles Cloud erhältlich. Google hat am 1. Oktober 2026 sogar vier TPUs in einem Testsatelliten ins All geschickt.
- NPU (Neural Processing Unit): kleine, stromsparende KI-Einheiten in Handys und Laptops, die Modelle direkt auf dem Gerät laufen lassen (On-Device-KI).
Warum Chips Politik sind
Moderne KI-Chips unterliegen Exportkontrollen, vor allem der USA gegenüber China. In Malaysia beschlagnahmte der Zoll im Oktober 2026 dreißig Server mit KI-Chips, die ohne Genehmigung weiterverschifft werden sollten.
Was Rechenzentren voller solcher Chips kosten, erklärt GPUs & KI-Rechenzentren.
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Hängt zusammen mit
GPUs & KI-Rechenzentren
Die Spezialchips und Hallen, in denen KI trainiert und betrieben wird – der größte Kostenblock der Branche.
On-Device-KI
KI, die direkt auf Handy, Laptop oder Smart-Speaker rechnet – schneller, privater, aber begrenzter als die Cloud.
Training & Inferenz
Einmal lernen, millionenfach anwenden – die zwei Phasen im Leben eines KI-Modells.