Gelsinger warnt vor US-Rückstand – TSMC-Investitionen ohne Forschung genügen nicht für Chipführung
Mit einer klaren Warnung an Politik und Industrie meldet sich Pat Gelsinger, ehemaliger Intel-Chef, nach seinem Rückzug mit einer neuen Rolle als Partner bei der Risikokapitalgesellschaft Playground Global zurück: Trotz der von der US-Regierung gefeierten 100-Milliarden-Dollar-Investition von TSMC in amerikanische Fertigungsstätten fehle es den USA weiterhin an echter technologischer Souveränität in der Halbleiterindustrie.
„Ohne Forschung und Entwicklung in den USA gibt es keine Führungsrolle in der Halbleiterbranche“, sagte Gelsinger in einem Interview. Die Kerntätigkeit von TSMC bleibe fest in Taiwan verankert – auch künftig sei keine Verlagerung der R&D-Kompetenz in die USA geplant. „Solange das nächste Transistor-Design nicht hier entsteht, ist das keine US-Führung.“
Erstmals äußerte sich Gelsinger auch offen zu seinem erzwungenen Rückzug bei Intel im vergangenen Jahr. Vier Jahre nach dem Start seiner ambitionierten Fünfjahresstrategie zum Wiederaufbau der Fertigungskompetenz von Intel habe der Vorstand „eine Richtungsentscheidung getroffen“. Sein Nachfolger Lip-Bu Tan, früher Chef von Cadence, ist bislang eine klare strategische Linie schuldig geblieben.
Die Investitionen von TSMC – als weltgrößter Chipauftragsfertiger – hatte die Trump-Regierung jüngst als strategischen Durchbruch gewertet. Gelsinger sieht darin allenfalls einen taktischen Erfolg: „Die Zölle der Trump-Regierung waren in Teilen hilfreich, da sie Anreize für Standorte in den USA geschaffen haben.“
Der heute bei Playground tätige Gelsinger setzt nun auf Deeptech-Start-ups wie PsiQuantum, d-Matrix und xLight, die an neuen Lithografielasern oder AI-Chips für die Inferenz arbeiten – mit dem Ziel, US-Unternehmen in Schlüsseltechnologien wie Quantencomputing oder Künstlicher Intelligenz wieder an die Spitze zu bringen.
Gelsinger wies zugleich die Bedrohung durch das chinesische Unternehmen DeepSeek zurück, das Anfang des Jahres mit kostengünstiger AI-Infrastruktur für Aufsehen sorgte: „Gute Ingenieursleistung, aber keine fundamentalen Durchbrüche.“ Viel entscheidender sei es, AI langfristig bezahlbar zu machen: „Inferenz ist aktuell viel zu teuer. Um AI wirklich überall einsetzen zu können, müssen wir die Kosten massiv senken.“
