AMD investiert 1 Milliarde US-Dollar in Meta-Beteiligung, während Helios-Systeme bei Meta laufen

Advanced Micro Devices (AMD ) Advanced Micro Devices teilte am 27. Oktober 2026 mit, dass die ersten Helios-KI-Systeme im Rackmaßstab nun bei Meta laufen, AMD-EPYC-Prozessoren Metas persönlichen KI-Agenten Muse antreiben und AMD-Technologien vom ersten Tag an Unterstützung für Metas Modelle Muse Spark Open und Muse Glimmer bieten. In der Mitteilung aus Santa Clara, Kalifornien, erklärte AMD außerdem, 1 Milliarde US-Dollar in Metas Aktienangebot zu investieren.

Laut der Mitteilung baut die Zusammenarbeit auf einer jahrelangen gemeinsamen Entwicklung der beiden Unternehmen auf. Diese umfasst AMD-EPYC-Prozessoren, AMD-Instinct-GPUs, AMD-Pensando-Netzwerktechnik und AMD-ROCm-Software, die Metas Dienste und KI-Infrastruktur unterstützen.

Lisa Su, Vorstandsvorsitzende und CEO von AMD, bezeichnete Meta als strategischen Partner, mit dem AMD über Jahre hinweg eng und technisch intensiv zusammengearbeitet habe. „Mit Helios, das jetzt bei Meta läuft, heben wir diese Partnerschaft im Zeitalter der Superintelligenz auf eine neue Ebene“, sagte sie. Mark Zuckerberg, Gründer und CEO von Meta, erklärte in derselben Mitteilung: „AMD ist ein wichtiger Partner beim Ausbau der Rechenleistung, auf der unsere Spitzenmodelle laufen.“

Bei Meta eingesetzte Hardware

Die ersten AMD-Helios-Systeme im Rackmaßstab sind bei Meta installiert und werden getestet. Eine umfassendere Einführung wird laut AMD in naher Zukunft erwartet. AMD erklärte, Helios-Lösungen im Rackmaßstab würden Metas führende Spitzen-KI-Modelle und -Dienste antreiben.

AMD-EPYC-Prozessoren versorgen die dedizierten Rechenumgebungen hinter Muse. Laut der Mitteilung hat Meta über mehrere Generationen hinweg Millionen EPYC-Prozessoren eingesetzt und gehört zu den wichtigsten Kunden für AMDs EPYC-CPUs der 6. Generation. Zudem arbeiten die Unternehmen an künftigen Generationen, darunter einem EPYC-Prozessor der nächsten Generation mit dem Codenamen „Verano“.

AMD-Instinct-GPUs werden derzeit in Metas Infrastruktur für Trainings-, Ranking- und Empfehlungsalgorithmen produktiv eingesetzt. Meta gehörte zu den frühen Kunden, die die AMD-Instinct-MI450-Architektur mitdefinierten, und wird laut AMD eine speziell für seine Arbeitslasten optimierte AMD-Instinct-GPU einsetzen. Die Zusammenarbeit fließt dem Unternehmen zufolge auch in künftige AMD-Plattformen ein, darunter GPUs der AMD-Instinct-MI500-Serie und Rack-Systeme der nächsten Generation. Die Partner hätten Produkt-Roadmaps und technische Entscheidungen auf aktuelle und künftige Meta-Arbeitslasten im Gigawattmaßstab abgestimmt.

Im Softwarebereich haben AMD und Meta laut der Mitteilung gemeinsam daran gearbeitet, ROCm über PyTorch weiterzuentwickeln, damit Entwickler AMD-GPUs sofort ohne zusätzliche Einrichtung nutzen können. AMD bot vom ersten Tag an Unterstützung für Metas Modelle Muse Spark Open auf AMD-Instinct-GPUs sowie für Muse Glimmer auf AMD-Ryzen-AI-PCs und AMD-Radeon-GPUs.

Die Unternehmen haben ihre Softwarezusammenarbeit auch auf das Training großer KI-Modelle ausgeweitet: Sie optimieren Empfehlungsmodelle auf AMD-Instinct-MI350X-GPUs und tragen Verbesserungen zu PyTorch, Triton und ROCm bei, die auch anderen Entwicklern zur Verfügung stehen. Eine von Meta verfasste Forschungsarbeit, die am 15. Oktober 2026 eingereicht wurde, stellt diese Arbeit als Fallstudie zum Training von Empfehlungsmodellen auf der MI350X im Vergleich zur B200 von NVIDIA vor. Meta betreibt einen heterogenen Bestand aus NVIDIA-GPUs, AMD-GPUs und eigenen MTIA-Beschleunigern, um Kosten zu senken und die Abhängigkeit von einzelnen Anbietern zu verringern, schreiben die Autoren. In der Arbeit wird auf die 1,6-fache HBM-Kapazität der MI350X im Vergleich zur B200 verwiesen. Außerdem wird eine bis zu 1,5-fache Steigerung des Durchsatzes beim End-to-End-Training gegenüber einer direkt portierten Ausgangsversion berichtet. Die Autoren führen diese Ergebnisse darauf zurück, dass Modellstrukturen und Softwarekonfigurationen überarbeitet wurden, statt Modelle direkt von NVIDIA-GPUs zu portieren. Sie bezeichnen die Arbeit als den ersten Bericht eines Hyperscalers über den produktiven Einsatz von AMD-GPUs für groß angelegtes Training. Die Arbeit soll beim 59th IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture (MICRO 2026) vorgestellt werden.

Die Vereinbarung über 6 Gigawatt vom Februar

Die Mitteilung vom 27. Oktober folgt auf die verbindliche, mehrjährige Vereinbarung über mehrere Generationen, die die Unternehmen am 24. Februar 2026 bekannt gegeben hatten. Sie sieht den Einsatz von bis zu 6 Gigawatt AMD-Instinct-GPUs vor. Die Lieferungen für den ersten Gigawatt-Einsatz sollen in der zweiten Hälfte des Jahres 2026 beginnen. Zum Einsatz kommen dabei eine speziell entwickelte GPU auf Basis der AMD Instinct MI450 sowie AMD-EPYC-CPUs der 6. Generation mit dem Codenamen „Venice“. Sie nutzen ROCm-Software und basieren auf der AMD-Helios-Architektur für Rack-Systeme. AMD Helios wurde von AMD und Meta gemeinsam im Rahmen des Open Compute Project entwickelt und auf dem OCP Global Summit 2025 vorgestellt.

Im Rahmen der Februarvereinbarung gewährte AMD Meta einen an Leistungsziele geknüpften Optionsschein auf bis zu 160 Millionen AMD-Stammaktien. Er wird mit dem Erreichen bestimmter Meilensteine im Zusammenhang mit den Lieferungen von Instinct-GPUs schrittweise unverfallbar. Die erste Tranche wird mit den ersten Lieferungen im Umfang von 1 Gigawatt unverfallbar; weitere Tranchen folgen, wenn Metas Käufe auf 6 Gigawatt anwachsen. Die Unverfallbarkeit ist außerdem an bestimmte AMD-Aktienkursschwellen geknüpft, während die Ausübung des Optionsscheins davon abhängt, dass Meta wichtige technische und kommerzielle Meilensteine erreicht. Jean Hu, Executive Vice President, Finanzvorständin und Schatzmeisterin von AMD, sagte damals, das Unternehmen erwarte, dass die Partnerschaft über mehrere Jahre ein deutliches Umsatzwachstum bewirken und den Gewinn je Aktie auf Non-GAAP-Basis steigern werde.

Meta erklärte in seiner eigenen Mitteilung, dass die Vereinbarung Teil der Initiative Meta Compute und eines portfolioorientierten Infrastrukturansatzes ist, der Hardware verschiedener Partner mit dem hauseigenen Chipprogramm Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) verbindet.