- GSIs neuer APU (Compute-in-Memory-Chip) erreicht den Durchsatz der NVIDIA A6000 GPU bei groß angelegten KI-Aufgaben und verbraucht dabei „über 98 % weniger Energie“ [1]. Er beschleunigt auch Retrieval-Aufgaben etwa 5× schneller als Standard-CPUs (bis zu 80 % kürzere Verarbeitungszeit) [2].
- Cornell-Bestätigung: Die Ergebnisse stammen aus einer von Cornell geleiteten Studie (MICRO ’25), die GSIs Gemini-I APU bei Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Workloads streng benchmarkte [3]. GSIs CEO Lee-Lean Shu lobte die Resultate: Es „bestätigt…Compute-in-Memory hat das Potenzial, den 100-Milliarden-Dollar-KI-Inferenzmarkt zu revolutionieren“ und liefert „GPU-ähnliche Leistung zu einem Bruchteil der Energiekosten“ [4].
- Energieeffizienz: Durch die Integration von Speicher und Rechenleistung erreicht der APU laut Studie einen 50–118× geringeren Energieverbrauch als eine GPU [5]. Das adressiert ein zentrales Bedürfnis: „Hardware, die weniger Strom verbraucht, wird den Energiehunger der KI senken“, merkt Nature an und hebt die Dringlichkeit grüner KI-Hardware hervor [6].
- Branchenkontext: GSIs Chip zielt auf Edge-KI (Verteidigung, Drohnen, IoT), wo Energie knapp ist. Analysten schätzen, dass der Edge-KI-Markt bis 2030 etwa 57 Milliarden $ erreichen wird [7]. Auch andere Unternehmen gehen in diese Richtung: z. B. verfügt MediaTeks neuer Dimensity-CPU über eine Compute-in-Memory-NPU, die den Always-on-KI-Stromverbrauch um etwa 42–56 % senkt [8].
- Reaktion der Aktie: Die NASDAQ:GSIT-Aktien explodierten am 20. Oktober 2025 um etwa 200 % – sie sprangen von etwa 5 $ auf ~15 $ im Tagesverlauf (handelten gegen Mittag bei etwa 14,80 $) [9]. Dies spiegelt die Begeisterung der Anleger über den energiesparenden KI-Durchbruch wider.
- Analysten warnen: Trotz des Hypes bleiben die Finanzkennzahlen schwach. Die Umsätze von GSI sind gering (≈22,1 Mio. $) und rückläufig (3-Jahres-Wachstum −16,3 %), mit stark negativen Nettomargen (~−63 %) [10]. Einige Prognosen sagen sogar voraus, dass die Aktie nach diesem Anstieg abstürzen könnte (CoinCodex prognostiziert bald einen Rückgang auf ~5 $/Aktie [11]). Anleger merken an, dass neue KI-Deals zwar Chancen bieten, aber auch spekulative Risiken bergen [12].
Durchbruch bei der Leistung von Cornell bestätigt
Die Ankündigung von GSI Technology am 20. Oktober enthüllte Ergebnisse einer Studie der Cornell University, die GSI’s Gemini-I APU mit herkömmlicher Hardware verglich. Das Cornell-Team führte reale KI-Workloads (groß angelegte RAG) auf GSIs In-Memory-Chip, einer Standard-Multicore-CPU und einer High-End-Nvidia-GPU (A6000) aus. Das Ergebnis: Die Gemini-I APU erreichte eine vergleichbare Durchsatzrate wie die Nvidia A6000 GPU [13]. Entscheidend ist, dass sie dies mit „über 98 % weniger Energieverbrauch“ als die GPU bei großen Datensätzen schaffte [14]. Konkret ergab die Studie, dass die APU etwa 1–2 % der Energie einer GPU verbrauchte [15] [16]. Dieser enorme Effizienzgewinn untermauert GSIs zentrale Behauptung.
Im Gegensatz dazu war die APU auf herkömmlichen CPUs deutlich schneller. GSI berichtet, dass die APU die Abruf- und Verarbeitungszeit um bis zu 80 % verkürzte im Vergleich zu CPUs [17], was bedeutet, dass Aufgaben mehr als 5-mal schneller ausgeführt wurden. CEO Lee-Lean Shu betonte diese Ergebnisse: „Compute-in-Memory hat das Potenzial, den 100-Milliarden-Dollar-Markt für KI-Inferenz zu revolutionieren“, sagte er [18]. „Die APU liefert GPU-ähnliche Leistung zu einem Bruchteil der Energiekosten“, dank ihrer speicherzentrierten Architektur [19]. Diese Aussagen, direkt aus der Pressemitteilung, zeigen das Vertrauen von GSI in die Technologie. Die Cornell-Autoren stellten außerdem neue Optimierungsmethoden vor, um die Speicher- und Rechenintegration voll auszuschöpfen, und unterstrichen, dass dies kein einmaliger Erfolg, sondern eine Plattform für zukünftige Verbesserungen ist [20] [21].Warum Compute-in-Memory wichtig ist
Traditionelle KI-Chips (CPUs/GPUs) trennen Speicher und Berechnung, was zu enormen Datenübertragungen und hohem Stromverbrauch führt. Compute-in-Memory (CIM) verlagert die Verarbeitung direkt in die Speicherarrays, um diesen Engpass zu beseitigen. Wie die Herausgeber von Nature anmerken, ist der Energiehunger der KI eine wachsende Krise, und „Hardware, die weniger Strom verbraucht, wird den Energiebedarf der KI senken“ [22]. Die Gemini I APU verkörpert diesen Ansatz mit SRAM-basierten „Associative Processing Units“. Sie führt im Wesentlichen Punktprodukt- und Suchoperationen direkt im SRAM aus und verbraucht dabei deutlich weniger Energie pro Operation.
Die detaillierten Ergebnisse der Cornell-Studie bestätigen das Potenzial von CIM-Hardware. Sie berichten, dass das CIM-Gerät von GSI „die Leistung einer NVIDIA A6000 GPU für RAG erreicht, dabei aber deutlich energieeffizienter ist (54,4×–117,9× Reduktion)“ [23]. Praktisch bedeutet das, dass die APU KI-Inferenzaufgaben mit etwa 2 % des Stromverbrauchs einer GPU bewältigen könnte. Eine solche Effizienz könnte transformativ sein: Rechenzentren und Edge-Systeme, die Hunderte von GPUs betreiben, könnten den Energiebedarf um Größenordnungen senken.
Dieses Konzept gewinnt auch außerhalb von GSI an Bedeutung. Zum Beispiel enthält MediaTeks kürzlich angekündigter Dimensity 9500 Mobilchip eine „Super Effiziente“ NPU, die CIM-Techniken verwendet. MediaTek behauptet, dass dieser Kern ständig laufende KI-Anwendungen (z. B. Geräuschunterdrückung, Sensorverarbeitung) mit etwa 42–56 % weniger Strom als zuvor ausführt [24]. Die Vision ist die gleiche: Kleine KI-Aufgaben auf ultra-energieeffiziente Hardware auslagern. Im Smartphone-Bereich ermöglichen diese CIM-NPUs, dass Telefone KI-Assistenten und Bildverarbeitungsfunktionen rund um die Uhr laufen lassen können, ohne den Akku zu entleeren.
Marktauswirkungen und Expertenmeinungen
GSI ist ein sehr kleiner Akteur im Halbleitermarkt (Börsenwert ca. 148 Mio. $ [25]), daher sind große Erfolge nötig, um Wirkung zu erzielen. Dennoch konzentriert sich das Unternehmen strategisch auf Verteidigung und Luft- und Raumfahrt (Märkte mit hohen Margen und begrenztem Energieverbrauch). Branchenanalysten weisen darauf hin, dass der Edge-AI-Chip-Markt bis 2030 ein Volumen von 56–57 Milliarden $ erreichen könnte [26], angetrieben durch das Wachstum von 5G/IoT und staatliche Ausgaben. GSIs neuester Gemini-II-APU (bereits produziert) zielt explizit auf eingebettete, latenzarme KI-Anwendungen wie autonome Drohnen und Satelliten ab [27]. AInvest merkt an, dass GSIs Partner Verteidigungsunternehmen für Satelliten-/Drohnenbildgebung umfassen, was zu dieser Edge-AI-Nische passt [28].
Auf der Investmentseite sprang GSIs Aktie (NASDAQ:GSIT) nach der Nachricht in die Höhe. Marktdaten zeigten GSIT um ca. 191 % gestiegen zur Mitte der Sitzung am 20. Oktober (Handel bei etwa 14,80 $ um 10:02 Uhr) [29]. Händler nannten die Überraschung über solche Effizienzangaben als Grund. Experten mahnen jedoch zur Vorsicht. GSIs Finanzen sind schwach: Jahresumsatz ca. 22,1 Mio. $ (über 16 % Rückgang in 3 Jahren) und Nettoverluste mit Margen um –63 % [30]. CoinCodex, eine technische Prognoseseite, prognostiziert sogar, dass die Aktie schnell wieder fallen könnte – mit einem Rückgang auf etwa 5,08 $ innerhalb weniger Tage [31]. Tatsächlich erleben wenig gehandelte Microcaps oft dramatische Kursschwankungen nach Nachrichten.
Darüber hinaus ziehen einige Analysten Parallelen zu anderen Verteidigungs-KI-Aktien. Tech-Medien weisen darauf hin, dass die steigenden Verteidigungs-KI-Rallyes (z. B. BigBear.ais jüngste 22% Gewinne durch Pentagon-Deals) ein zweischneidiges Schwert sind [32]. „Die Berichterstattung über wachsende Verteidigungs-KI-Deals hebt sowohl Chancen als auch spekulativen Hype hervor“, warnt ein Bericht [33]. Mit anderen Worten: Auch wenn die Technologie spannend ist, dauert es, bis sie in Gewinne und Akzeptanz umgesetzt wird. Der CEO von GSI spiegelte diese ausgewogene Sicht wider, indem er eine Roadmap (Gemini-II und einen zukünftigen „Plato“-Chip) vorstellte, die auf geringeren Stromverbrauch und höheren Durchsatz abzielt [34] [35], was darauf hindeutet, dass das Unternehmen über die heutige Pressemitteilung hinaus denkt.
Ausblick und Analystenprognosen
Mit Blick auf die Zukunft wird GSI am 30. Oktober die Ergebnisse für das zweite Quartal des Geschäftsjahres 2026 veröffentlichen, die Aufschluss über die tatsächliche Nachfrage nach seinen Chips geben werden. Die Pressemitteilung und die Studie sind positive Signale, aber vieles hängt von der Umsetzung ab. Derzeit sind die technischen Indikatoren gemischt: Die Stimmung zur Aktie ist bullisch, aber die Volatilität ist extrem. Das Modell von CoinCodex stufte GSIT als „sehr hohe Volatilität“ ein und empfahl eine Short-Position, da der Preisanstieg nicht nachhaltig sei [36].
Dennoch ist die zentrale Errungenschaft klar: GSIs Compute-in-Memory-APU durchbricht nachweislich die GPU-Stromverbrauchsgrenze. Wenn die Technologie skalierbar ist, könnte sie Wettbewerber dazu zwingen, das Design von KI-Chips zu überdenken. Wie ein Branchenanalyst zu ähnlichen Bemühungen sagte, ist das Management des Stromverbrauchs oft wichtiger als reine Benchmark-Werte. Die Frage ist, ob GSI diese Innovation in Stückzahlen umsetzen kann. Für Investoren und Ingenieure gleichermaßen markiert diese Nachricht einen Meilenstein: Ein assoziativer KI-Speicherchip hat einen Praxistest bestanden, und erstmals könnte KI-Leistung auf GPU-Niveau bei Rechenzentrums-Wattzahlen verfügbar sein.
Quellen: GSI Technology Pressemitteilung (20. Okt. 2025) [37] [38]; Cornell APU Studie (Micro ’25) [39]; GuruFocus, StockAnalysis, CoinCodex Marktdaten [40] [41] [42]; TechStock² (TS2.tech) Chip-Analysen [43] [44] [45]; Nature (AI Energie-Artikel) [46].
References
1. www.globenewswire.com, 2. www.globenewswire.com, 3. www.globenewswire.com, 4. www.globenewswire.com, 5. arxiv.org, 6. www.nature.com, 7. www.ainvest.com, 8. ts2.tech, 9. stockanalysis.com, 10. www.gurufocus.com, 11. coincodex.com, 12. www.ainvest.com, 13. www.globenewswire.com, 14. www.globenewswire.com, 15. arxiv.org, 16. www.globenewswire.com, 17. www.globenewswire.com, 18. www.globenewswire.com, 19. www.globenewswire.com, 20. arxiv.org, 21. www.globenewswire.com, 22. www.nature.com, 23. arxiv.org, 24. ts2.tech, 25. www.gurufocus.com, 26. www.ainvest.com, 27. www.ainvest.com, 28. www.ainvest.com, 29. stockanalysis.com, 30. www.gurufocus.com, 31. coincodex.com, 32. www.ainvest.com, 33. www.ainvest.com, 34. www.stocktitan.net, 35. www.globenewswire.com, 36. coincodex.com, 37. www.globenewswire.com, 38. www.globenewswire.com, 39. arxiv.org, 40. www.gurufocus.com, 41. stockanalysis.com, 42. coincodex.com, 43. ts2.tech, 44. www.ainvest.com, 45. www.ainvest.com, 46. www.nature.com
