AMD greift Nvidia an: Lisa Su will die KI-Führung übernehmen

Tausende Entwickler und Einkäufer drängten sich am Moscone Center in San Francisco – nicht für ein neues iPhone, sondern für einen Serverschrank. AMD, die Nummer zwei im Markt für KI-Chips, präsentierte dort seine neuesten Produkte: das Rack-System Helios sowie neue Chips für Server und Rechenzentren. Das Interesse war so groß, dass die Veranstaltung kurzfristig von San José nach San Francisco verlegt werden musste.

Im Zentrum der Präsentation stand AMD-Chefin Lisa Su. Mehr als zwei Stunden lang stellte die 56-Jährige Chip für Chip vor – und machte dabei unmissverständlich klar, dass sie sich mit der Rolle der ewigen Nummer zwei nicht abfinden will. Den adressierbaren Markt für Rechenzentren taxiert Su für das Jahr 2030 auf zwei Billionen Dollar.

AMDs Kampfansage: Helios gegen Nvidias Vera Rubin

Das Herzstück der Präsentation ist Helios – ein rund 70 Kilogramm schwerer Recheneinschub mit 72 Grafikprozessoren und 31 Terabyte Hochleistungsspeicher. Den Kern bildet der Grafikprozessor MI455X mit 320 Milliarden Transistoren, gefertigt bei TSMC in Taiwan. Nach AMDs eigenen Berechnungen liefert Helios bei bestimmten Inferenzaufgaben 15 Prozent mehr Leistung als Nvidias Konkurrenzsystem Vera Rubin – dazu 50 Prozent mehr Speicher und bis zu 30 Prozent mehr erzeugte Token pro investiertem Dollar.

Genau diese Kennzahl – wie viele KI-Antworten ein System pro eingesetztem Dollar erzeugt – ist für Großkunden wie Microsoft, Oracle oder Meta derzeit entscheidend. Ihre KI-Budgets wachsen Monat für Monat, und Effizienz zählt mehr als rohe Rechenleistung auf dem Papier.

Analyst Patrick Moorhead von Moor Insights & Strategy bestätigt den Fortschritt: „AMD scheint tatsächlich die Lücke geschlossen zu haben." Allerdings gelte das vor allem für die sogenannte Inferenz – also das Anwenden bereits trainierter KI-Modelle. Beim Training der größten Modelle biete Nvidia nach seiner Einschätzung weiterhin die leistungsfähigsten Systeme. Doch auch das, so Moorhead, müsse nicht so bleiben. Inzwischen nutzten OpenAI und Meta AMD-Lösungen bereits für Teile ihres Trainings.

Von der Spielekonsole zum KI-Rechenzentrum

Noch vor drei Jahren spielte AMD im KI-Markt kaum eine Rolle. In einem typischen KI-Server steckten damals zwei Intel-Prozessoren und acht Nvidia-Grafikchips. AMD war vor allem als Konkurrent im Spielechip-Segment bekannt. Als Nvidia mit KI-Beschleunigern durchstartete, musste AMD schnell nachziehen.

Die Strategie: statt eines einzigen riesigen Chips setzt AMD auf kleinere, kombinierbare Bausteine – sogenannte Chiplets. Dazu kaufte das Unternehmen den Netzwerkspezialisten Pensando und den KI-Systementwickler ZT Systems, investierte massiv in die eigene Softwareplattform ROCm und setzte auf offene Standards – als Gegenentwurf zu Nvidias weitgehend geschlossener CUDA-Programmierumgebung.

Diese Methode hat Tradition bei Su. Als sie AMD 2014 übernahm, stand der Konzern am Abgrund – die Aktie kostete zeitweise weniger als drei Dollar. Mit klaren Produktplänen, verlässlichen Lieferterminen und Generation für Generation besseren Chips holte AMD gegenüber Intel auf. Im Geschäft mit x86-Serverprozessoren kommt AMD inzwischen auf rund 46 Prozent Umsatzanteil. In San Francisco präsentierte Su mit Venice bereits die sechste Generation der Epyc-Serverprozessoren – gefertigt im Zwei-Nanometer-Verfahren, mit bis zu 256 Rechenkernen.

OpenAI, Meta und Anthropic als strategische Partner

Sus wichtigster Schachzug: Sie holte die bedeutendsten KI-Kunden früh in die Produktentwicklung. „Wir entwickeln nicht erst ein Produkt und reichen es dann an unsere Partner weiter", sagte Su nach der Präsentation. „OpenAI entwickelt mit uns, Meta entwickelt mit uns."

Metas Infrastrukturchef Santosh Janardhan schilderte auf der Bühne, wie er Su einst einschärfte: „Wir werden sehr viele eurer Prozessoren einsetzen. Bitte sorgen Sie dafür, dass sie auch funktionieren." Inzwischen ist Meta bei der vierten AMD-Prozessorgeneration angelangt. Im Februar schlossen beide Unternehmen einen Vertrag über Grafikchips mit einer Rechenleistung von bis zu sechs Gigawatt. Als Teil der Vereinbarung erhielt Meta Bezugsrechte auf bis zu 160 Millionen AMD-Aktien – knapp zehn Prozent der Aktienzahl des Konzerns, allerdings an Bedingungen geknüpft.

Ein ähnlich konstruierter Vertrag mit OpenAI aus dem vergangenen Oktober sieht ebenfalls bis zu sechs Gigawatt Rechenleistung vor, verbunden mit Bezugsrechten auf bis zu zehn Prozent der AMD-Aktien. Die erste Ausbaustufe liege exakt im Plan, versichert Su. OpenAIs Infrastrukturchef Sachin Katti brachte die Stimmung der Branche auf den Punkt: „Ich brauche mehr Rechenleistung, und das so schnell wie möglich."

Anthropic-Deal: AMD investiert bis zu fünf Milliarden Dollar

Sus jüngster Coup ist eine Vereinbarung mit Anthropic, dem Entwickler des KI-Assistenten Claude. Anthropic will AMD-Chips der Serie MI450 mit einer Rechenleistung von bis zu zwei Gigawatt einsetzen – die ersten Systeme sollen in der ersten Hälfte 2027 laufen. Diesmal ist der Deal anders strukturiert: Nicht der Kunde erhält Bezugsrechte an AMD, sondern AMD will bis zu fünf Milliarden Dollar in Anthropic investieren.

Anthropic-Mitgründer Tom Brown berichtete von einem aufschlussreichen Test: Sein Team hatte sich auf einen mühsamen Umstellungsprozess eingestellt. Stattdessen gab ein einzelner Ingenieur dem KI-Assistenten Claude den Auftrag, das Testsystem zum Laufen zu bringen – und fuhr ins Wochenende. Am Montag lag die Leistungskurve vor. Die Pointe: AMDs größte Schwäche war stets die Software. Wenn KI-Assistenten diese Anpassungsarbeit künftig selbst übernehmen, verliert Nvidias wichtigster Schutzwall – die CUDA-Abhängigkeit – an Bedeutung.

Wachsender Inferenz-Markt als Steilvorlage für AMD

AMD profitiert von einem strukturellen Wandel im KI-Markt. Nach AMDs Schätzung wird in diesem Jahr erstmals mehr Rechenleistung für das Anwenden von KI eingesetzt als für das Trainieren – rund 60 Prozent der weltweiten KI-Kapazität entfallen demnach auf die Inferenz. Treiber sind sogenannte Agenten: KI-Programme, die selbstständig ganze Aufgabenketten abarbeiten.

„Wenn Sie einem Agenten eine Aufgabe geben, sind das Dutzende Schritte", erklärt Su. „Er muss schlussfolgern, Werkzeuge aufrufen, auf Daten zugreifen, immer wieder, bis das Problem gelöst ist." Das erfordert nicht nur Grafikprozessoren, sondern auch klassische Serverprozessoren – AMDs Stammgeschäft. Den Markt für solche Chips, heute rund 25 Milliarden Dollar schwer, sieht Su bis 2030 auf mehr als 220 Milliarden Dollar wachsen. Den Markt für KI-Beschleuniger taxiert AMD dann auf 1,4 Billionen Dollar – noch im November hatte Su eine Billion Dollar prognostiziert.

Kritische Stimmen: Selbstfinanzierte Nachfrage?

Die engen Verflechtungen zwischen AMD, Nvidia und den großen KI-Firmen – Chips gegen Kapital, Aktienoptionen gegen Abnahmeverträge – haben an der Wall Street eine Debatte ausgelöst. „Die Kosten des KI-Ausbaus sind so hoch, dass nur diese Unternehmen ihn stemmen können", warnt Gil Luria, Technologieanalyst beim Broker D. A. Davidson. „Sie wetten darauf, dass die Technologie so mächtig wird, dass am Ende jeder bei ihnen kauft. Wenn das nicht eintritt, hören sie auf zu investieren." Mit anderen Worten: Wenn der Einbruch kommt, dann geballt.

Die Börse reagierte verhalten. Die AMD-Aktie gab am Tag der Präsentation nach – allerdings in einem generell schwachen Marktumfeld für Halbleiterwerte. Nvidia dominiert den Markt für KI-Beschleuniger weiterhin mit großem Abstand und kontert mit eigenen Deals, etwa einer bis zu 20 Milliarden Dollar schweren Lizenz- und Personalvereinbarung mit dem Chip-Start-up Groq.

AMD setzt seinerseits auf eine Partnerschaft mit dem Groq-Konkurrenten Cerebras, dessen tellergroße Spezialchips zusammen mit Helios besonders schnelle KI-Antworten ermöglichen sollen. Su bleibt im Angriffsmodus. Beim Sprung zur nächsten Chipgeneration MI500 plane AMD keinen kleinen Schritt, sondern einen großen Satz. Ihre Ansage ist klar: „Wir glauben, dass wir dann die Führung übernehmen."