AMD setzt darauf, dass die „Betting Inference“-Funktion zu einem „Memory-Game“ wird.

Das Geschäft mit den Data Centers von AMD wuchs.107% im letzten QuartalUnd jetzt wird zusammengesetzt.58% des UnternehmensDieser einzige Wert ist der Grund dafür, dass das Aktienkurs des Unternehmens dieses Jahr etwa 140% gestiegen ist und mehr als 800 Milliarden Dollar wert ist. Doch die wichtigere Frage – die, die die Chancen und Risiken von AMD unterscheidet – ist: worauf setzt AMD eigentlich, wenn der KI-Markt von der Trainingsphase auf die Inferenzphase wechselt?

Das ist der Unterschied: Training bedeutet, dass ein Modell lernt – eine große, aber begrenzte Anzahl an Rechenarbeiten, die von Nvidias CUDA-Software übernommen wird. Inference hingegen bedeutet, dass ein trainiertes Modell auf Fragen antwortet – und das immer wieder, für alle Menschen, unendlich oft. Inference ist also der Bereich, in dem der langfristige Marktgewinn entsteht – und dieser funktioniert nach anderen Regeln als Training. Training belohnt die Rechenleistung; Inference belohnt die Speicherkapazität: Wie groß das Modell auf einem Chip Platz hat und wie wenig Daten während einer Antwort vom Chip weggebracht werden müssen. Jedes Byte, das vom Chip weggeht, kostet Zeit und Geld – daher ist Speicher der Faktor, der den Kosten pro Anfrage bestimmt.

Das ist die Eröffnung von AMD. Ihr neuer MI455X-Accelerator verfügt über…432 GB High-Bandwidth-MemoryGegen Nvidias Rubin mit 288 GB Speicherkapazität: Dieser 50-prozentige Vorteil in Bezug auf den Speicher ist keine bloße Aussage auf der Spezifikationseite – es handelt sich um den Mechanismus, mit dem AMD seinen gesamten Vorteil erzielt. Bei der Inferenz bedeutet mehr auf dem Chip gespeicherter Daten größere Modelle und weniger Übertragungsprozesse – was wiederum einen direkten Effizienz- und Kostenvorteil darstellt. Wenn man diese Frage als „Wer ist besser?“ stellt, dann ist die Antwort klar: Nvidia hat immer noch den Vorteil bei der Trainingsphase, während AMD darauf setzt, dass der wichtige Bereich der Inferenz zu einem Bereich wird, in dem sie einen Vorteil haben kann.

AMD verkauft nicht nur den Speicherchip – sie verkaufen das gesamte System. Das neue Helios-System ist…Ein flüssigkühltes Gehäuse mit 72 MI455X-GPUsDurch die integrierte Netzwerkfunktion wird versucht, von dem Verkauf von Komponenten zu dem Erwerb ganzer Data-Center-Kontrakte zu gelangen – so wie Nvidia es mit seinen Hyperscalern tut. Das ist eine viel schwierigere Geschäftsstrategie: Sobald ein Kunde sich für ein bestimmtes Netzwerkstandard entscheidet, steigen die Kosten für den Wechsel des Netzwerks erheblich.

Die Beweise dafür, dass es sich um mehr als nur ein Plan handelt, sind real. Die Einnahmen aus den Data-Center waren…6,7 Milliarden im Juni-QtralMehr als das Doppelte im Vergleich zum Vorjahr – und die Führung hat dies unterstützt.Rund 13 Milliarden Dollar im aktuellen Quartal.Die Lieferungen von Helios haben begonnen. Die genannten Kunden zeigen, dass das Angebot in größerem Maße ankommen wird.Oracle hat sich dazu verpflichtet, ein Supercluster mit 50.000 GPUs namens MI450 zu entwickeln – die Implementierung dieser Systeme soll in dieser Quartal beginnen., Meta plant bis zu sechs Gigawatt an Instinct-GPUs – beginnend mit einem speziell entwickelten MI450-basierten Chip.UndAnthropic hat zugestimmt, bis zu zwei Gigawatt an MI450-Systemen in den Helios-Racks einzusetzen..

Jetzt kommt der ehrliche Test – denn hier wird die 140%-Besteigung bewertet. Die Lieferverpflichtungen sind ein doppelter Signal: Sie geben an, wie stark die Nachfrage ist, aber sie sind auch ein Risiko bezüglich der Umsetzung der Verpflichtungen. AMDs eigene Produktionszeitplan zeigt das ebenfalls.Niedrigvolumige Lieferungen im zweiten Halbjahr 2026Mit der Massenproduktion, die es eigentlich geben sollte, wird das bis Mitte 2027 verzögert. Das ist eine erhebliche Verzögerung im Vergleich zum Marktentzug.Nvidias Rubin ist bereits in der Produktion – etwa sechs Monate voraus.UndAMDs ROCm-Software liegt immer noch hinter dem CUDA-Ecosystem.Das macht es für die meisten Entwickler einfach, die Chips von Nvidia direkt zu verwenden. Die Bedingung bezüglich der Frames ist also direkt: Die Annahmen von AMD können richtig sein – doch ihre kurzfristige Lieferung kann noch nicht den Anforderungen entsprechen.

Das führt uns zum Thema der Preise. Der Markt hat sich nicht zurückgehalten: AMD wird mit einem Kurs von etwa 513 US-Dollar gehandelt, nachdem sie im vergangenen Jahr um 140 % gestiegen sind. Das Preis-Rohstoff-Verhältnis beträgt etwa 20-mal so hoch wie bei Nvidia – also eine höhere Marge für AMD. Das ist kein Argument dafür, dass die These falsch ist. Die These ist durchaus sinnvoll: Wenn Inferenz wirklich ein „Memory-Game“ ist und die Nachfrage schnell wächst, dann kann AMD seine Gewinne weiter steigern, selbst wenn Nvidia weiterhin die dominante Position innehat. Denn ein schnell wachsender Markt kann mehr als einen Sieger hervorbringen. Doch die kurzfristige Renditekurve hat bereits viel von dem „Wenn-dies funktioniert“-Argument absorbiert. Die Frage, die der Anleger oder Beobachter beantworten muss, ist: Ist dieses optimistische Verhalten noch vorteilhaft, oder kann das gleiche Kapital besser anderswo im Bereich der KI-Technologie eingesetzt werden.

Der Mechanismus ist die wichtige Komponente, die dazu beiträgt, die Position weiter zu festigen: Die Inferenz wird zu einem „Memory-Spiel“ – und AMD ist der am meisten vertrauenswürdige Wettbewerber, der diese Position gewinnen kann. Die Ergebnisse sind erreichbar – das Data Center-Budget ist um 107% gestiegen, die Kundenzahl hat sich verdoppelt. Doch der Vorteil gegenüber Rubin wurde noch nicht durch unabhängige, dritte Parteien-Tests bestätigt. Der Umsatz, der aus diesen Zusagen entsteht, wird erst im Jahr 2027 real werden. Der Unterschied zwischen dem, was erreicht wird, und dem, was bezahlt wird, ist also die entscheidende Frage für die Investitionen. Das ist kein Grund, AMD abzulehnen. Es ist vielmehr ein Grund, darauf zu bestehen, dass die Beweise – nicht die Behauptungen – die Entscheidung beeinflussen.