TSMCs A16-Knoten gehört zur sogenannten Angström-Generation und kombiniert Gate‑All‑Around‑Transistoren mit einer rückseitigen Stromversorgung, was Leistung und Effizienz deutlich verbessert. Obwohl A16 noch in der Entwicklungsphase steckt und erst in einigen Jahren in die Massenproduktion gehen soll, hat Nvidia als erster Kunde bereits Kapazitäten reserviert, um kommende GPU-Generationen darauf zu fertigen.
Feynman-Beschleuniger: Architektur für die A16-Ära
Die neuen A16-Chips sind vor allem für Nvidias künftige Feynman‑Beschleuniger geplant, die nach Rubin und Rubin Ultra kommen und auf maximale KI-Leistung in Rechenzentren zielen. Feynman soll nach aktuellen Roadmaps einige Jahre nach Rubin Ultra erscheinen und wird explizit auf die Möglichkeiten der A16-Technologie zugeschnitten – mehr Recheneinheiten, dichtere Speicheranbindung und höhere Effizienz pro Rack.
In ersten Schätzungen war bei Feynman von einer Leistungsaufnahme im Bereich von bis zu 4 kW pro Beschleuniger die Rede, was die Dimension dieser Chips unterstreicht. Dass ein derart stromhungriger Chip dennoch wirtschaftlich betrieben werden soll, zeigt, warum Nvidia aggressiv nach jedem Prozent Effizienz bei TSMC sucht.
Was A16 technisch bringt – im Vergleich zu N2P
TSMC selbst erwartet vom Sprung von N2P auf A16:
- rund 8–10% mehr Performance bei gleicher Spannung und Komplexität
- etwa 15–20% geringeren Energieverbrauch bei gleicher Leistung
- 7–10% höhere Transistordichte gegenüber N2P
Diese Werte klingen auf dem Papier moderat, sind für Hyperscaler und KI-Rechenzentren aber enorm: Auf Racks und komplette Cluster hochskaliert bedeuten 15–20% weniger Leistungsaufnahme schnell mehrere Megawatt Ersparnis – oder alternativ signifikant mehr Rechenpower im gleichen Strom‑ und Kühlbudget.
Massenfertigung ab 2027 – und wer bekommt die Kapazitäten?
Der Start der Massenfertigung von A16 wird aktuell um das Jahr 2027 herum erwartet, zeitlich passend zu Nvidias Rubin‑Ultra‑ und Feynman‑Zeitachse. Branchenbeobachter gehen davon aus, dass Nvidia im ersten Jahr einen Großteil der verfügbaren A16‑Kapazitäten belegen könnte – ähnlich wie Apple zuvor bei neuen 5‑, 4‑ oder 3‑nm‑Nodes als Ankerkunde auftrat.
Damit sichert sich Nvidia nicht nur modernste Fertigungstechnologie, sondern verschafft sich auch einen strategischen Vorsprung gegenüber AMD und Intel, die zunächst auf klassische 2‑nm‑Nodes und eigene 18A‑Prozesse setzen. In einem Umfeld, in dem KI‑Leistung zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor geworden ist, kann ein kompletter Technologieknoten Vorsprung über Jahre hinweg den Ton im Markt angeben.
KI-Rennen verschiebt die Rollen bei TSMC
Über Jahre war Apple der Stammkunde, der jede neue TSMC‑Generation als erster nutzte – mit A16 rückt Nvidia an diese Position und zeigt, wie stark das KI‑Geschäft die Prioritäten in der Halbleiterindustrie verschoben hat. Für Investoren und Rechenzentrumsbetreiber ist klar: Wer die effizientesten Nodes zuerst bekommt, setzt die Benchmarks von morgen – und Nvidia hat sich mit A16 genau diese Pole-Position gesichert.
