De Japanse yen verzwakte maandag in de Aziatische handel ten opzichte van een mandje van grote en kleine valuta's, zette de daling voort na een korte pauze in de vorige sessie ten opzichte van de Amerikaanse dollar en bereikte opnieuw het laagste niveau in tien maanden. De munt blijft duidelijk onder druk staan door aanhoudende zorgen over het stimuleringsbeleid van premier Sanae Takaichi.

Tegelijkertijd zien analisten weinig kans op directe interventies om de yen te ondersteunen voordat deze 160 per dollar bereikt. Beleggers wachten ook op meer aanwijzingen over de koers van de Bank of Japan richting beleidsnormalisatie en mogelijke renteverhogingen.

Prijsoverzicht

• USD/JPY steeg met ongeveer 0,3% naar 156,80¥ vanaf een openingsniveau van 156,37¥, nadat een sessiedieptepunt van 156,37¥ was bereikt.

• De yen sloot de sessie van vrijdag af met een winst van 0,7% ten opzichte van de dollar - de eerste stijging in zes dagen - gesteund door koopjesgedrag nadat de yen de dag ervoor een dieptepunt in tien maanden had bereikt van 157,89.

• De munteenheid verloor vorige week 1,2%, wat de tweede week op rij een daling betekent, onder druk van Takaichi's stimuleringspakket.

Takaichi's stimuleringsbeleid

Het Japanse kabinet, onder leiding van Sanae Takaichi, keurde eind vorige week een economisch stimuleringspakket van 21 biljoen yen (135 miljard dollar) goed – het eerste belangrijke beleidsinitiatief van de regering. Het programma weerspiegelt haar expansieve fiscale aanpak, gericht op het ondersteunen van de trage economische activiteit in Japan.

Het pakket omvat 17,7 biljoen yen aan uitgaven op de algemene rekening, ruim boven de 13,9 biljoen yen van vorig jaar, waarmee het de grootste stimulans is sinds de COVID-19-pandemie. Het omvat ook 2,7 biljoen yen aan belastingverlagingen. De regering is van plan op 28 november een aanvullende begroting goed te keuren om de goedkeuring van het parlement vóór het einde van het jaar te verkrijgen.

Weergaven en analyses

• Christopher Wong, FX-strateeg bij OCBC, zei dat ingrijpen niet uitgesloten is voordat de USD/JPY 160 bereikt. Hij voegde daaraan toe dat elke stap scherp kan zijn, gezien de beperkte liquiditeitsomstandigheden.

• Michael Boutros, hoofdstrateeg bij StoneX, merkte op dat er een voortdurende touwtrekkerij is tussen de Bank of Japan en de nieuwe premier, die “zeer pro-business is en wil dat de markten zich zeer op hun gemak blijven voelen.”

• Boutros voegde eraan toe: "Ik denk niet dat ze binnenkort rentewijzigingen zullen doorvoeren. Wat we in plaats daarvan kunnen zien, is gepraat over ingrijpen en meer waarschuwingen naarmate deze wijzigingen zich voortzetten."

Japanse rentetarieven

• De markt schat momenteel de kans in op ongeveer 35% dat de BOJ in december de rente met 25 basispunten verhoogt.

• Om deze waarschijnlijkheid opnieuw te beoordelen, houden investeerders de komende gegevens over inflatie, werkloosheid en loongroei in Japan in de gaten.

De koersen van cryptovaluta daalden vrijdag op alle fronten. Daarmee werd de scherpe daling die ze tot ver onder de recente pieken had gebracht, voortgezet. Bitcoin dook bijvoorbeeld onder de 82.000 dollar.

De daling komt te midden van tegenstrijdige verwachtingen over het beleid van de Federal Reserve. Het laatste Amerikaanse banenrapport temperde de hoop op een renteverlaging in december, maar die verwachtingen kwamen vandaag weer boven na opmerkingen van een hoge Fed-functionaris.

John Williams, president van de Federal Reserve van New York, zei vrijdag dat hij verwacht dat de centrale bank meer mogelijkheden zal hebben om de rente te verlagen.

De invloedrijke beleidsmaker legde tijdens een toespraak in Chili uit dat hij de risico's voor de arbeidsmarkt groter acht dan de inflatie. Daarmee sluit hij zich aan bij de meer duifachtige standpunten van de FOMC-leden.

Williams voegde eraan toe: "Ik beschouw het monetaire beleid nog steeds als gematigd restrictief, hoewel minder dan vóór onze recente maatregelen. Ik zie dus nog steeds ruimte voor een extra aanpassing op korte termijn van de beoogde bandbreedte voor de federale fondsenrente, om het beleid dichter bij neutraal te brengen en het evenwicht tussen onze twee doelen te behouden."

Volgens de CME FedWatch-tool is de kans op een renteverlaging met 25 basispunten tijdens de vergadering in december gestegen naar 75%, ten opzichte van 39% een dag eerder en 44,4% een week geleden.

Uit vandaag gepubliceerde overheidsgegevens blijkt dat de Amerikaanse PMI voor de industrie in november is gedaald van 52,5 naar 51,9. Dat is bijna de verwachte 52.

Ondertussen steeg de PMI voor de dienstensector deze maand van 54,8 naar 55, wat in strijd is met de voorspellingen van een daling naar 54,6.

Ook het consumentenvertrouwenonderzoek van de Universiteit van Michigan verbeterde. Het steeg van 50,3 naar 51 en overtrof de verwachtingen van 50,6.

Ethereum

Wat de handel betreft, daalde Ethereum met 3,7% tot 2.739,9 dollar om 21:11 GMT. Daarmee kwam het verlies voor de week uit op 13,2%.

Nvidia overtrof woensdag alle verwachtingen en rapporteerde een explosieve winst dankzij zijn grafische processors (GPU's) die uitblinken in het aansturen van AI-workloads. Maar andere soorten AI-chips beginnen aan populariteit te winnen.

Elke grote cloudprovider ontwerpt nu zijn eigen applicatiespecifieke geïntegreerde schakelingen (ASIC's), van Google's TPU tot Amazon's Trainium en de plannen van OpenAI met Broadcom. Deze chips zijn kleiner, goedkoper, gebruiksvriendelijker en kunnen de afhankelijkheid van deze bedrijven van Nvidia's GPU's verminderen. Daniel Newman van Futurum Group vertelde CNBC dat hij verwacht dat ASIC-chips "de komende jaren sneller zullen groeien dan de GPU-markt."

Naast GPU's en ASIC's zijn er ook field-programmable gate arrays (FPGA's), die na productie opnieuw geconfigureerd kunnen worden voor toepassingen zoals signaalverwerking, netwerken en AI. En er is een hele generatie AI-chips die ontworpen is om rechtstreeks op apparaten te draaien in plaats van via de cloud – een segment dat wordt aangevoerd door bedrijven zoals Qualcomm en Apple.

CNBC sprak met experts en insiders bij grote technologiebedrijven om dit drukke landschap en de verschillende soorten AI-chips te analyseren.

GPU's voor algemeen computergebruik

GPU's werden ooit voornamelijk gebruikt voor videogames, maar ze maakten Nvidia tot 's werelds meest waardevolle beursgenoteerde bedrijf toen ze de motor van moderne AI werden. Nvidia leverde vorig jaar ongeveer 6 miljoen exemplaren van zijn huidige generatie "Blackwell" GPU's.

De verschuiving van gaming naar AI begon in 2012, toen onderzoekers het neurale netwerk AlexNet trainden met Nvidia GPU's – een doorbraak die door velen wordt gezien als de vonk van de moderne AI-revolutie. AlexNet deed mee aan een spraakmakende wedstrijd voor beeldherkenning en vertrouwde op GPU's in plaats van CPU's, wat een verbluffende nauwkeurigheid en een aanzienlijk concurrentievoordeel opleverde.

Dezelfde mogelijkheid tot parallelle verwerking waarmee GPU's levensechte graphics kunnen renderen, maakt ze ook ideaal voor het trainen van deep-learningmodellen, die leren van data in plaats van van expliciete programmering.

Tegenwoordig worden GPU's in datacentersystemen gecombineerd met CPU's om cloudgebaseerde AI-workloads uit te voeren. CPU's hebben een handvol krachtige cores voor sequentiële taken, terwijl GPU's duizenden kleinere cores hebben die gespecialiseerd zijn in parallelle bewerkingen zoals matrixvermenigvuldiging.

Omdat ze enorme aantallen bewerkingen tegelijkertijd kunnen uitvoeren, zijn GPU's ideaal voor zowel training als inferentie. Training leert AI-modellen patronen te vinden in enorme datasets; inferentie gebruikt die modellen om beslissingen te nemen op basis van nieuwe informatie.

GPU's blijven de belangrijkste engine voor Nvidia en zijn grootste concurrent AMD. Software is een belangrijk onderscheidend kenmerk: Nvidia vertrouwt op zijn CUDA-ecosysteem, terwijl AMD een grotendeels open-source stack biedt.

Beide bedrijven verkopen cloud-GPU's aan aanbieders als Amazon, Microsoft, Google, Oracle en CoreWeave, die de rekenkracht vervolgens verhuren aan AI-ontwikkelaars.

De overeenkomst van Anthropic ter waarde van $ 30 miljard met Nvidia en Microsoft omvat bijvoorbeeld het equivalent van 1 gigawatt aan rekencapaciteit, gebouwd op Nvidia-hardware. AMD heeft onlangs ook belangrijke toezeggingen ontvangen van OpenAI en Oracle.

Nvidia verkoopt ook rechtstreeks aan overheden en AI-bedrijven – waaronder minstens 4 miljoen GPU's aan OpenAI – en aan buitenlandse overheden zoals Zuid-Korea, Saoedi-Arabië en het Verenigd Koninkrijk.

Het bedrijf vertelde CNBC dat het ongeveer 3 miljoen dollar rekent voor een serverkast met 72 Blackwell GPU's en dat het ongeveer 1.000 van dergelijke kasten per week verzendt.

Dion Harris, senior directeur AI-infrastructuur bij Nvidia, zei dat hij nooit had verwacht dat de vraag zo groot zou worden. "Toen we jaren geleden met bedrijven spraken over een systeem met acht GPU's, vonden ze dat overdreven."

ASIC's voor gespecialiseerde cloud-AI

GPU-gebaseerde training was de drijvende kracht achter de eerste golf van grote taalmodellen, maar inferentie is steeds belangrijker geworden naarmate de modellen zich verder ontwikkelen. Inferentie kan worden uitgevoerd op minder flexibele, goedkopere chips die specifiek zijn gebouwd voor bepaalde wiskundige bewerkingen – en daar komen ASIC's om de hoek kijken.

Als een GPU een 'Zwitsers zakmes' is dat veel verschillende taken parallel kan uitvoeren, is een ASIC een tool met één doel: extreem snel en efficiënt, maar na de productie vastgeklonken aan één type bewerking.

"Je kunt deze chips niet meer veranderen als ze eenmaal in silicium zijn geëtst", aldus Chris Miller, auteur van *Chip War*. "Er is een afweging tussen efficiëntie en flexibiliteit."

De GPU's van Nvidia zijn veelzijdig genoeg om aan talloze AI-behoeften te voldoen, maar ze zijn duur (tot wel $ 40.000 per stuk) en moeilijk verkrijgbaar. Startups zijn er deels afhankelijk van omdat het ontwerpen van een ASIC op maat tientallen miljoenen kan kosten.

Cloudgiganten investeren echter fors in ASIC's omdat deze grote besparingen op grote schaal beloven.

"Deze bedrijven willen meer controle over de workloads die ze bouwen", zei Newman. "Maar ze zullen blijven samenwerken met Nvidia en AMD – de vraag naar rekenkracht is enorm."

Google was de eerste die een AI ASIC op maat bouwde en lanceerde in 2015 de Tensor Processing Unit (TPU). De werkzaamheden begonnen in 2006, maar werden in 2013 urgent toen Google besefte dat AI de omvang van zijn datacenter kon verdubbelen. In 2017 hielp de TPU de Transformer-architectuur mogelijk te maken die de basis vormt voor de meeste moderne AI.

Google onthulde in november de zevende generatie TPU. Anthropic zal zijn Claude-model trainen op een miljoen TPU's. Sommigen geloven dat TPU's concurreren met – of beter presteren dan – Nvidia GPU's.

"Veel mensen verwachten dat Google uiteindelijk TPU's breder beschikbaar zal maken", aldus Miller.

AWS volgde met eigen chips na de overname van Annapurna Labs in 2015. Het lanceerde Inferentia in 2018 en Trainium in 2022, en binnenkort wordt Trainium 3 verwacht.

Amazon zegt dat Trainium een 30% tot 40% betere prijs-prestatieverhouding heeft dan alternatieven. Anthropic gebruikt momenteel een half miljoen Trainium2-chips om zijn modellen te trainen.

Voor de bouw van ASIC's op maat zijn cloudproviders afhankelijk van bedrijven zoals Broadcom en Marvell, die cruciale IP- en netwerkexpertise leveren. "Daarom is Broadcom een van de grootste winnaars van de AI-hausse geworden", aldus Miller.

Broadcom hielp bij het ontwerpen van de TPU's van Google en de 2023-accelerators van Meta en bouwt vanaf 2026 aangepaste chips voor OpenAI.

Microsoft heeft de Maia 100 ontwikkeld. Qualcomm heeft de A1200. Intel biedt de Gaudi-lijn aan. Tesla werkt aan zijn AI5-chip. Startups zoals Cerebras en Groq promoten nieuwe architecturen.

In China ontwerpen Huawei, ByteDance en Alibaba hun eigen ASIC's, ondanks Amerikaanse exportbeperkingen.

AI op apparaatniveau met NPU's en FPGA's

Een derde categorie AI-chips is ontworpen om modellen rechtstreeks op apparaten te laten draaien in plaats van via de cloud. Deze chips worden doorgaans geïntegreerd in system-on-a-chip (SoC)-ontwerpen en staan bekend als edge-AI-processors. Ze zorgen ervoor dat AI-functies lokaal en efficiënt kunnen worden uitgevoerd, waardoor de batterijduur en privacy worden behouden.

"Je kunt AI-taken direct op je telefoon uitvoeren met extreem lage latentie", aldus Saif Khan, voormalig AI- en technologieadviseur van het Witte Huis. "En zonder dat je gegevens naar een datacenter hoeft te sturen."

Neural Processing Units (NPU's) vormen een belangrijk onderdeel van deze categorie en zijn ontwikkeld door Qualcomm, Intel, AMD en anderen.

Apple gebruikt de term NPU niet, maar bouwt een 'neurale engine' in zijn M-serie Mac-chips en zijn A-serie mobiele chips.

"Die aanpak is ongelooflijk effectief gebleken", aldus Tim Millet, VP Platformarchitectuur bij Apple. "Het is snel en geeft ons meer controle over de ervaring."

Snapdragon-chips in Android-telefoons, aangepaste NPU's van Samsung en edge-AI-processors van NXP en Nvidia vormen de drijvende kracht achter AI in auto's, robots, camera's en slimme apparaten voor thuisgebruik.

"Het grootste deel van de uitgaven vindt nu nog steeds plaats in datacenters", aldus Miller. "Maar dat zal veranderen naarmate AI zich uitbreidt naar telefoons, auto's, wearables en alles wat daar tussenin zit."

FPGA's bieden nog meer flexibiliteit omdat ze na de productie opnieuw geprogrammeerd kunnen worden. Ze zijn echter wel minder energiezuinig dan ASIC's of NPU's.

AMD werd de grootste FPGA-fabrikant nadat het in 2022 Xilinx voor 49 miljard dollar overnam. Intel staat op de tweede plaats na de overname van Altera voor 16,7 miljard dollar in 2015.

Kortom: Nvidia loopt nog steeds ver voorop

Al deze AI-chipbedrijven zijn afhankelijk van één fabrikant: TSMC in Taiwan.

TSMC bouwt een enorme productielocatie in Arizona, waar Apple een deel van zijn productie naartoe zal verplaatsen. Nvidia-CEO Jensen Huang zei in oktober dat de Blackwell GPU's daar ook "volledig in productie" zijn.

Ondanks de steeds drukkere markt blijft het extreem moeilijk om Nvidia van de troon te stoten.

"Nvidia zit in deze positie omdat het die verdiend heeft", zei Newman. "Het heeft jarenlang gewerkt aan de ontwikkeling van dit ontwikkelaarsecosysteem – en het is de winnaar."

De meeste Amerikaanse aandelenindexen stegen vrijdag doordat het optimisme over mogelijke renteverlagingen door de Federal Reserve weer toenam.

John Williams, voorzitter van de New York Fed, zei vrijdag dat hij verwacht dat de centrale bank meer ruimte zal hebben om de rente te verlagen. De invloedrijke beleidsmaker merkte in Chili op dat de risico's voor de arbeidsmarkt nu groter zijn dan die gerelateerd aan inflatie, wat de meer dovish-houding van de leden van het FOMC weerspiegelt.

Williams zei: "Ik beschouw het monetaire beleid nog steeds als gematigd restrictief, hoewel minder dan vóór onze recente maatregelen. Ik zie dus nog steeds ruimte voor een extra aanpassing op korte termijn van de beoogde bandbreedte voor de federale fondsenrente om het beleid dichter bij neutraal te brengen en het evenwicht tussen onze twee doelen te behouden."

Tijdens de handel steeg de Dow Jones Industrial Average met 0,4% (185 punten) tot 45.937 om 16:15 GMT. De bredere S&P 500 steeg met 0,1% (7 punten) tot 6.545, terwijl de Nasdaq Composite met 0,1% (38 punten) steeg tot 22.040.