AMD: Ein Vorstoß in KI‑Hardware, um die Dominanz von Nvidia herauszufordern

Während der KI‑Boom weiter anhält, steigen auch die (NVDA )‑Erfolge von Nvidia an der Börse, wodurch es das weltweit größte Unternehmen nach Marktkapitalisierung wird.

Doch das war nicht immer so. Vor nicht allzu langer Zeit war Nvidia einfach ein GPU‑Unternehmen (Graphics Processing Units), eine Art von Rechenhardware, die auf die Darstellung von Grafiken spezialisiert ist.

GPUs sind darauf spezialisiert, tausende parallele, einfachere Berechnungen gleichzeitig auszuführen, anstatt weniger, aber komplexere Berechnungen wie ein CPU (Central Processing Unit). Es stellte sich heraus, dass diese Parallelfähigkeit für Krypto‑Mining und KI entscheidend war, was Nvidias Erfolg erklärt.

Allerdings waren Nvidia und seine GeForce‑Serie nicht das einzige GPU‑Unternehmen und mussten stets mit der Konkurrenz durch AMD und dessen Radeon‑GPUs konkurrieren, selbst wenn das Unternehmen nie einen so hohen Marktanteil hatte.

AMD war langsamer als Nvidia, die Nutzung von GPUs für nicht‑grafische Anwendungen zu übernehmen, was dem Unternehmen eine potenzielle Führungsposition gekostet hat, als KI noch neu war und ein Wettlauf um die geeignete Hardware stattfand.

Der KI‑Hardware‑Markt reift jedoch jetzt, wobei Hyperscaler nach einer Alternative zu Nvidias Hardware suchen, sei es neuartige, KI‑fokussierte Hardware wie TPUs, XPUs usw. oder ein alternatives Angebot an KI‑dedizierten GPUs.

Daher ist AMD nun in der Lage, aufzuholen, und seine aktuelle Marktkapitalisierung, weniger als ein Zehntel von Nvidias, spiegelt möglicherweise nicht AMDs Potenzial wider, erneut ein ernstzunehmender Rivale des GPU‑Führers zu werden.

AMD Unternehmensgeschichte und Entwicklung

Advanced Micro Devices, kurz AMD, wurde 1969 gegründet, hauptsächlich von unzufriedenen ehemaligen Mitarbeitern von Fairchild Semiconductors, einem Unternehmen, das Pionier bei der Herstellung von Transistoren und integrierten Schaltkreisen war.

Das Unternehmen begann mit der Produktion von Logik‑Chips und trat 1971 in den RAM‑Markt und 1975 in den Mikroprozessor‑Markt ein. Durch die Übernahme des Grafikunternehmens ATI Technologies im Jahr 2006 für 4,3 Mrd. $, gelang es AMD, in den Markt für Hochleistungs‑GPUs (Radeon) einzusteigen.

Bis heute ist AMD sowohl im CPU‑Markt aktiv, wo es mit Unternehmen wie Intel (INTC ) konkurriert, als auch im GPU‑Markt, wo es gegen Nvidia antritt.

In den 2020er‑Jahren erwarb es zudem Xilinx für rekordverdächtige 49 Mrd. $, as well as in 2024 eine 4,7‑Mrd.‑$‑Übernahme des Rechenzentrum‑Hardware‑Unternehmens ZT Systems and eine 665‑Mio.‑$‑Übernahme von Silo AI, dem größten privaten KI‑Labor in Europa, to strengthen its position in AI, data centers, and embedded computing.

“Xilinx bietet branchenführende FPGAs, adaptive SoCs, KI‑Inference‑Engines und Software‑Expertise, die AMD ermöglichen, das stärkste Portfolio an Hochleistungs‑ und adaptiven Computing‑Lösungen in der Branche anzubieten und einen größeren Anteil an der etwa 135 Mrd. $‑Marktchance zu erobern, die wir über Cloud, Edge und intelligente Geräte sehen.”
Dr. Lisa Su – Vorsitzende & CEO bei AMD

AMD ist also seit mehr als einem halben Jahrhundert ein wesentlicher Teil der Geschichte des Silicon Valley und wächst durch eine Kombination aus interner F&E sowie wichtigen strategischen Übernahmen, die heute für die strategische Position des Unternehmens unverzichtbar sind.

AMD nach den Zahlen

Allgemeine AMD‑Statistiken

AMD beschäftigt rund 31 000 Mitarbeitende und hat seinen Hauptsitz in Santa Clara, Kalifornien, mit bedeutenden Niederlassungen in Austin, Texas. Außerhalb der USA verfügt das Unternehmen über große Standorte, zuletzt erweitert um ein neues 209.000 ft² großes Ingenieurlabor in Penang, Malaysia, sowie eine bedeutende Einrichtung in Markham, Ontario, und insgesamt 100 Bürostandorte weltweit in 32 Ländern.

Wie Nvidia ist AMD ein „fabless“‑Chiphersteller, der sich auf das Design konzentriert, wobei TSMC (TSM ) sein Hauptpartner für fortschrittliche Prozesse (2‑3 nm) und GlobalFoundries für ältere Designs ist.

Das Unternehmen auch erweiterte im März 2026 seine Partnerschaft mit Flex, um AMD Instinct MI355X‑KI‑Plattformen im 1,4‑Million‑ft²‑Werk von Flex in Austin, Texas, zu fertigen.

Finanzen von AMD

Im Jahr 2025 kontrollierte AMD 36,5 % des CPU‑Marktes, aber fiel auf nur 5 % des PC‑GPU‑Marktes (mehr dazu weiter unten). Insgesamt hält AMD einen geschätzten Umsatzanteil von 28 % im Client‑PC‑Markt (gegenüber 20 % im Jahr 2024) und strebt in den nächsten 3–5 Jahren 40 % an.

AMD erzielte 2025 einen Umsatz von 34,6 Mrd. $, ein Anstieg von 34 % gegenüber dem Vorjahr, bei einem Nettogewinn von 2,5 Mrd. $, ein Zuwachs von 42 % gegenüber dem Vorjahr. Das Wachstum wurde durch die Segmente Rechenzentrum, Client und Gaming angetrieben. Der Markt für Rechenzentren war mit 16,6 Mrd. $ Umsatz (plus 32 %) der größte Erlösbringer, gefolgt von Client & Gaming mit 14,5 Mrd. $ (plus 51 %).

Aktuelle Geschäftsposition von AMD

AMD ist derzeit in den meisten Schlüssel‑märkten für High‑End‑Halbleiterprodukte vertreten, darunter CPUs, GPUs und spezialisierte Halbleiter für Branchen wie die Automobil‑, Automatisierungs‑ und Robotik‑Sektoren.

Quelle: AMD

Die Unternehmensstrategie hat sich in letzter Zeit hauptsächlich auf KI konzentriert, was nicht überraschend ist, da dasselbe für jeden Akteur in der Branche in den letzten drei Jahren gelten kann.

Um im Rennen um die Bereitstellung ausreichender und geeigneter KI‑Hardware zu gewinnen, konzentriert sich AMD auf das Wachstum im Rechenzentrums‑Segment, einschließlich Rack‑Scale‑Lösungen und der Bereitstellung einer integrierten Option für ein komplettes Set passender CPUs, GPUs, FPGA (Field Programmable Gate Array, also benutzerdefinierte digitale Logikschaltungen), Verpackungen und Netzwerke.

Zudem unternimmt AMD verstärkte Anstrengungen im Bereich Edge‑KI (KI, die vor Ort statt in der Cloud und in Rechenzentren berechnet wird) und adaptiven KI‑Sonderplattformen, insbesondere Hardware für KI‑Agenten (siehe weiter unten).

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AMD‑Strategie für zukünftiges Wachstum

AMD‑Strategie: Energieeffiziente KI‑Hardware

Wie bereits erwähnt, hat AMD in den letzten Jahren einige Schlüsselübernahmen getätigt, etwa Xilinx, ZT Systems und Silo AI, um seine Position im KI‑Markt zu stärken. Infolgedessen arbeitet es zwar noch daran, seine GPU‑Position zurückzugewinnen, ist jedoch bereits ein ernstzunehmender Akteur in Rechenzentrums‑Racks, FPGAs, adaptiven SoCs (System‑on‑Chip) und EU‑Märkten.

Diese Präsenz ist wichtig, da FPGAs, SoCs und ähnliche Hardware für KI‑Berechnungen erneut in Betracht gezogen werden. Sie sind möglicherweise nicht so leistungsstark, dafür aber deutlich effizienter und benötigen für dieselbe Rechenleistung wesentlich weniger Energie.

Da die Implementierung von KI‑Rechenzentren zunehmend nicht durch einen Mangel an Hardware, sondern durch die Energieversorgung verlangsamt wird, könnte effizientere Hardware immer wichtiger werden und andere Designs gegenüber dem bisher GPU‑lastigen Ansatz begünstigen.

Hat AMD Schwierigkeiten mit GPUs?

AMD ist seit langem bei PC‑Gamern als eine brauchbare, günstigere Alternative zu Nvidia‑GPUs bekannt, wenn auch in Bezug auf die Leistung etwas hinterherhinkend.

Allerdings hat AMD in diesem Markt langsam Boden gegenüber Nvidia verloren, wobei Ende 2025 ein neuer Tiefstand erreicht wurde, bei dem AMD‑GPUs nur 5 % der Gesamtsumme der Add‑in‑Board‑Grafikkarten (AIBs) ausmachten.

Dies lag teilweise an einem Rückgang des Angebots, da die neuesten Radeon‑RX‑9000‑Series‑GPUs von AMD zu Beginn ihres Lebenszyklus nicht in ausreichender Menge verfügbar waren, was zu einem teilweise misslungenen Launch führte.

Zudem haben GPUs, die durch die ständig wachsende Nachfrage von KI‑Hyperscalern getrieben werden, die Preise in die Höhe getrieben, sodass sie für die meisten PC‑Nutzer unerschwinglich sind, während auch die Preise anderer PC‑Komponenten wie Speicher stark gestiegen sind.

Insgesamt wird der Markt für Desktop‑Grafikkarten um 10 % im Jahresvergleich zurückgehen.

Der AIB‑Markt, der größtenteils von Gamern unterstützt wird, wird von unten durch leistungsstarke neue Notebooks und CPU‑integrierte Grafik und von oben durch steigende Preise aufgrund von Wettbewerb (Angebot und Nachfrage), Speicherpreisen und den schwankenden Zöllen der Trump‑Administration unter Druck gesetzt,

Dr. Jon Peddie – Präsident von Jon Peddie Research.

Da AMD derzeit in dieser Generation keine High‑End‑Konkurrenz hat, ignorieren die Kunden, die am engagiertesten sind und bereit, für Spitzen‑GPUs zu zahlen, unabhängig vom Preis, AMD vollständig.

Allerdings spiegeln die separaten GPU‑Verkäufe die Position von AMD in diesem Markt nicht vollständig wider. Beispielsweise kontrolliert AMD einen bedeutenden Teil des integrierten GPU‑Marktes, da fast alle Ryzen‑Prozessoren für Desktops über eine iGPU verfügen, wobei die in die CPU integrierte Hardware bereits viele grafikbezogene Berechnungen ausführt.

Quelle: TechPowerUp

Für die meisten PC‑Nutzer ist daher die Option eines preislich angemessenen CPUs, der die überteuerten GPUs vollständig umgehen kann, attraktiv und hat AMD dazu veranlasst, seine Position im CPU‑Markt zulasten von Intel zu stärken.

Oder wie AMD es formuliert: “AMD bietet Verbrauchern und Unternehmen mehr KI‑PC‑Optionen mit erweitertem Ryzen™ AI‑400‑Series‑Portfolio.” Das bedeutet, dass die GPU‑Verkäufe, die Ende 2025 definitiv nicht gut für AMD aussehen, nicht mehr wirklich ein relevantes Maß für den Verkauf von KI‑fähiger Hardware, insbesondere auf Verbraucherebene, darstellen.

Die AMD Ryzen AI 400 Series ermöglicht es Nutzern nun, KI‑Anwendungen und LLMs lokal auszuführen und rechenintensive Anwendungen zu bewältigen, darunter solche für Design und Engineering. Sie enthält zudem eine Neural Processing Unit (NPU).

“Der Desktop‑PC entwickelt sich von einem Werkzeug, das Sie benutzen, zu einem intelligenten Assistenten, der an Ihrer Seite arbeitet. Mit den Ryzen AI 400‑Series‑Prozessoren – den weltweit ersten, die neue Copilot+‑Erlebnisse auf dem Desktop ermöglichen – bringen wir leistungsstarke KI‑Beschleunigung, die es unseren Partnern erlaubt, Systeme zu bauen, die sowohl Unternehmen als auch Verbrauchern mehr Möglichkeiten und Kreativität verleihen.”
Jack Huynh – Senior Vice President und General Manager der Computing and Graphics Group bei AMD

Ein sich wandelndes Wettbewerbsumfeld für KI‑Hardware

Es ist kein Geheimnis, dass im Rennen um die Bereitstellung von KI‑Hardware für Hyperscaler Nvidia als größter Gewinner hervorging. Dieser Erfolg verursacht jedoch auch zahlreiche Probleme und potenzielle zukünftige Schwierigkeiten für das Unternehmen.

Im Großteil der Geschichte der Halbleiterindustrie wurde jede Art von Hardware von einem Oligopol aus wenigen groß angelegten Designern und Herstellern kontrolliert, jedoch hat sich nie nur ein Unternehmen zum Monopol entwickelt.

Der Hauptgrund ist, dass ein Monopol in einem bestimmten Teil der Lieferkette diesem Unternehmen zu viel Preismacht und Kontrolle verleihen würde, während andere Unternehmen mit vergleichbaren Fähigkeiten einspringen und dringend benötigten Wettbewerb bieten können.

Und das gilt für KI‑Hardware. Einerseits suchen einige der größten Hyperscaler wie Google (GOOGL ) nun nach eigenen KI‑Hardware‑Lösungen mit TPUs (Tensor Processing Units). Andererseits sind viele der größten KI‑Unternehmen, die nicht beabsichtigen, eigene Hardware zu bauen, nach wie vor vorsichtig wegen ihrer übermäßigen Abhängigkeit von Nvidia und suchen nach Alternativen.

AMD’s große Partnerschafts‑Deals

AMD unterzeichnete im Oktober 2025 eine Chip‑Liefervereinbarung mit OpenAI im Wert von 6 GW Rechenkapazität unter Verwendung von AMD‑GPUs. Dies ist Teil einer breiteren Anstrengung von OpenAI, seine Lieferanten für massive 33 GW Rechenverpflichtungen zu diversifizieren, aufgeteilt zwischen Nvidia (10 GW), AMD (6 GW), Broadcom (10 GW für kundenspezifische KI‑Beschleuniger) (AVGO ) und Oracle (ORCL ).

Dies wird die kommenden AMD‑MI450‑Chips – mit 432 GB HBM4‑Speicher, fast 20 TB/s Bandbreite und bis zu 40 PFLOPS FP4‑Rechenleistung pro GPU – nutzen.

Der Deal repräsentiert ein kumulatives Hardware‑Umsatzpotenzial von bis zu 90 Mrd. $, und ermöglichte OpenAI, je nach gebauter Rechenkapazität, bis zu 10 % an AMD zu erwerben, wodurch die beiden Unternehmen in einer sehr engen Beziehung verbunden werden.

Ein weiterer großer Gewinn war ein 100‑Mrd.‑$‑Deal mit Meta für weitere 6 GW Rechenkapazität. Er wird eine kundenspezifische Version des Chips verwenden, die für Metas Workloads optimiert ist und „Instinct“ genannt wird.

Quelle: DigWatch

Auch hier war laut Mark Zuckerberg die Begründung für Meta, „unsere Rechenleistung zu diversifizieren“. Und auch hier hat AMD dieselbe Menge an leistungsbasierten Warrants (bis zu 160 Millionen AMD‑Stammaktien) ausgegeben, die an bestimmte Meilensteine für GPU‑Lieferungen an Meta gebunden sind, wodurch potenziell sowohl Meta als auch OpenAI bis zu 20 % des Unternehmens besitzen könnten.

“Diese mehrjährige, generationenübergreifende Zusammenarbeit über Instinct‑GPUs, EPYC‑CPUs und Rack‑Scale‑KI‑Systeme stimmt unsere Roadmaps auf die Bereitstellung von Hochleistungs‑ und energieeffizienter Infrastruktur ab, die für Metas Workloads optimiert ist, beschleunigt eine der größten KI‑Implementierungen der Branche und stellt AMD ins Zentrum des globalen KI‑Ausbaus.”

Unterdessen wendet sich das US-Energieministerium an AMD, um einen 1‑Mrd.‑$‑Supercomputer zu bauen, der dabei helfen soll, Fusionsenergie zu nutzen oder Krebs mit neu entwickelten Medikamenten zu behandeln.

“Wir werden dank der Berechnungen dieser KI‑Systeme massiv schnellere Fortschritte erzielen, die meiner Meinung nach in den nächsten zwei bis drei Jahren praktikable Wege zur Nutzung von Fusionsenergie eröffnen. Meine Hoffnung ist, dass wir in den nächsten fünf bis acht Jahren die meisten Krebsarten, von denen heute viele ein Todesurteil bedeuten, in handhabbare Zustände verwandeln.”
Energy Secretary Wright

Edge‑KI

Abschließend verlagert sich KI langsam von extrem rechenintensiver, allgemeiner KI, die in riesigen Rechenzentren läuft, hin zu spezialisierteren Aufgaben, die in lokaler Hardware „on the fly“ ausgeführt werden – ein Verfahren, das als „Edge‑Computing“ bezeichnet wird. Dies ist besonders wichtig für physische KI in mobilen Robotern, selbstfahrenden Autos, Drohnen, Wearables, Industrieanlagen usw.

Für diese Aufgaben ist geringere Rechenleistung, die jedoch effizienter ausgeführt wird, zu bevorzugen.

Für diesen Zweck hat AMD im März 2026 seinen neuen Prozessor Ryzen AI Embedded P100 Series veröffentlicht, mit bis zu doppelt so vielen CPU‑Kernen, bis zu achtmal höherer GPU‑Leistung, alles auf einem einzigen Chip.

“Die AMD Ryzen™ AI Embedded‑Plattform ist ein Wendepunkt für industrielle und KI‑gesteuerte Anwendungen am Edge. Unser auf dem P100 basierendes K4131‑Px‑mITX wird mit vier‑ bis zwölf‑Kern‑APUs ausgestattet sein, sodass wir Kunden eine Reihe von Lösungen anbieten können, die hohe Rechenleistung und KI‑Beschleunigung im gleichen kompakten Formfaktor liefern.”
Thomas Stanik, Senior Sales & Business Development Manager, Kontron

KI‑Agenten und die Verlagerung hin zu CPU‑gesteuerter Inferenz

Allmählich wird die generelle KI durch „KI‑Agenten“ ersetzt, eine Unterteilung von KI‑Modellen, die spezialisiertere Werkzeuge ausschließlich für eine bestimmte Aufgabe erstellen. Schließlich besteht wenig Bedarf, dass die KI, die ein Auto steuert, eine Datenbank bereinigt oder einen Roboterarm bewegt, gleichzeitig einen Roman schreiben, psychologische Beratung anbieten oder auf Abruf ein Bild erzeugen kann.

Man geht davon aus, dass agentische KI stärker von CPUs als von GPUs abhängt, verglichen mit vollständigen KI‑Modellen. Daher werden KI‑Agenten voraussichtlich eine Wiederbelebung der Nachfrage nach CPU‑Rechenkapazität auslösen, nach Jahren, in denen GPUs die Schlagzeilen und das Umsatzwachstum dominierten.

Agentic AI wird voraussichtlich stärker von CPUs als von GPUs abhängen

“Moderne KI‑Implementierungen benötigen ausgewogene Systeme. CPUs, GPUs, Netzwerke und Software spielen jeweils unterschiedliche Rollen bei der Bereitstellung von Leistung im großen Maßstab. In diesen Umgebungen orchestrieren CPUs Workloads, verwalten Speicher‑ und Datenbewegungen und unterstützen die Unternehmensanwendungen, die neben KI‑Modellen im Produktivbetrieb laufen.”

Während die Ära des massenhaften Trainings von GPUs dominiert wurde, könnte die Ära der Ausführung von KI zur Lösung realer Probleme (Inference) stärker CPU‑zentriert sein, was den Marktführern AMD und Intel zugutekommen würde.

Der Investitionsfall für AMD

AMD ist ein weniger diskutierter und deutlich weniger hoch bewerteteter Chiphersteller als sein ewiger Erzfeind im GPU‑Markt: Nvidia. Doch es holt im KI‑Rechenzentrums‑Markt schnell auf und hat einen starken Vorteil bei KI‑Inference, sei es in der Cloud oder im Edge‑Computing, da AMD von einer stärker diversifizierten Geschäftstätigkeit profitiert, mit einer starken Präsenz in CPUs und spezialisierten Halbleitern wie FPGAs.

Zudem sind viele Hyperscaler bestrebt, ihre Lieferanten von KI‑Chips zu diversifizieren, sowohl wegen wiederholter Lieferverzögerungen bei Nvidia als auch um das Risiko zu mindern, dass ein Akteur zu einem Monopol wird. Während Unternehmen wie Google die Produktion von KI‑Hardware selbst in die Hand nehmen könnten, wählen andere wie Meta und OpenAI AMD und bauen eine langfristige strategische Partnerschaft auf, einschließlich einer strategischen Beteiligung am Unternehmen.

Schließlich wird AMD auch vom globalen Wandel der KI‑Industrie profitieren, die sich von einem GPU‑zentrierten Ansatz hin zu kundenspezifischen Designs, energieeffizienteren Chips und einer größeren Rolle für CPUs bewegt – alles Bereiche, in denen AMD Nvidia übertreffen oder mit Intel bzw. Broadcom gleichziehen kann.

Damit ändert sich das Profil des Unternehmens von einem profitablen, aber hinterherhinkenden Halbleiter‑Chip‑Designer zu einem aufstrebenden KI‑Führer, während die Marktkapitalisierung weiterhin größtenteils sein früheres Profil widerspiegelt. (Sie können auch mehr über KI‑Hardware in unserem speziellen Bericht lesen, sowie die Berichte über KI‑Hardware‑Unternehmen wie Nvidia, Intel und Broadcom)

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