Edge-KI: Warum AMD 2026 die beste Investition mit dem besten Preis-Leistungs-Verhältnis ist

Künstliche Intelligenz (KI) ist einer der wichtigsten technologischen Umbruchfaktoren dieses Jahrzehnts. grundlegende Veränderungen vorantreiben branchenübergreifend und in der gesamten Gesellschaft.

Die Daten zeigen, dass ungefähr einer von sechs Menschen Weltweit werden mittlerweile generative KI-Tools eingesetzt. Darüber hinaus nutzen bereits 90 % der IT-Fachkräfte KI in ihrem Arbeitsalltag. Trotz dieser rasanten Verbreitung wird für die KI-Branche bis 2033 ein Wachstum um das Neunfache prognostiziert.

Mit dieser massiven Verbreitung steigen die Rechenkosten rasant an, die Latenzprobleme nehmen zu und die Bedenken hinsichtlich Sicherheit, Energieverbrauch und Skalierbarkeit wachsen. Unternehmen erkennen nun, dass das ständige Senden von Daten an entfernte Server für KI-Inferenz – Cloud Computing oder Cloud-KI – kostspielig und langsam ist und Datenschutzrisiken birgt.

Im Bereich Cloud-KI nutzen Unternehmen die umfangreichen Ressourcen von Plattformen wie AWS, Azure und Google Cloud, um KI-Dienste bereitzustellen. Dadurch können Anwender über das Internet bedarfsgerecht auf KI-Modelle zugreifen, ohne eine eigene Infrastruktur aufbauen zu müssen.

Die Grundlage von Cloud-KI bilden Hyperscaler – riesige KI-Rechenzentren, die extreme Skalierbarkeit bieten, um Workloads zu bewältigen, die weit über die Kapazitäten herkömmlicher On-Premise-Lösungen hinausgehen. Mit ihren riesigen horizontalen Servernetzwerken stellen sie Unternehmen die Ressourcen zur Verfügung, um KI-Anwendungen effizient zu entwickeln, zu trainieren, bereitzustellen und zu warten.

Diese Kombination aus Cloud Computing und KI bietet Vorteile wie Kosteneffizienz, Skalierbarkeit und die Möglichkeit, gemeinsam genutzte Modelle zu verwenden. Gleichzeitig birgt sie jedoch erhebliche Nachteile, darunter hohe laufende Kosten für Rechenressourcen, Speicherplatz, Datentransfer und das für den kontinuierlichen Einsatz erforderliche Spezialwissen.

Zu den weiteren Problemen, mit denen Cloud-KI konfrontiert ist, gehören Latenz, Sicherheitsrisiken, Datenschutz, Internetabhängigkeit, eingeschränkte Kontrolle und Anbieterabhängigkeit.

Da sich die Cloud für Verbraucheranwendungen, Laptops, industrielle Systeme und Echtzeit-Anwendungsfälle als teuer und herausfordernd erweist, verlagern Unternehmen ihren Fokus auf „Edge AI“. Die lokale Inferenz auf dem Gerät selbst anstatt der Nutzung teurer Cloud-GPUs verändert nun die Art und Weise, wie KI jenseits von Rechenzentren eingesetzt wird.

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Edge-KI erklärt: Warum Inferenz immer mehr auf dem Gerät stattfindet

Die Branche durchläuft einen strategischen und architektonischen Wandel hin zu Edge-KI, wodurch die KI von zentralisierten, energiehungrigen Rechenzentren hin zu lokaler Inferenzhardware verlagert wird.

Bei Edge-KI wird künstliche Intelligenz mit Edge-Computing kombiniert, um die Abhängigkeit von der Cloud zu verringern, indem Geräte Daten lokal verarbeiten können. „Edge“ bezieht sich hier auf das verwendete Gerät – beispielsweise ein Smartphone, Auto, eine Kamera, einen Fernseher, einen Sensor oder ein medizinisches Gerät. Edge-Computing bedeutet also, dass sich der Computer zur Datenverarbeitung in der Nähe oder sogar im Gerät selbst befindet.

Neben den Edge-Geräten, die Daten sammeln und verarbeiten, gehören zu den wichtigsten Komponenten KI-Modelle, die in der Cloud trainiert und am Edge eingesetzt werden, sowie spezialisierte Hardware-Chips, die KI-Aufgaben effizient lokal erledigen.

Mit dieser Hinwendung zu energieeffizienten Geräten soll die kritische Problematik der Latenz und des Datenschutzes angegangen werden, indem eine Echtzeitverarbeitung auf den Endgeräten der Nutzer ermöglicht wird, wo die Daten tatsächlich erzeugt werden.

Das bedeutet, dass die Daten nicht an ein externes Rechenzentrum gesendet, sondern die Berechnungen nahe am Entstehungsort durchgeführt werden. Dadurch können Geräte innerhalb von Millisekunden Entscheidungen treffen, ohne eine Internetverbindung zu benötigen. Die Daten werden im Prinzip direkt in dem Moment genutzt, in dem sie vom Gerät erzeugt werden.

Diese Echtzeitverarbeitung ist entscheidend für Robotik, autonome Fahrzeuge und Überwachungsanwendungen, die schnelle Reaktionszeiten erfordern.

Edge Computing entlastet Rechenzentren erheblich, da der Datenaustausch zwischen Cloud und Cloud entfällt. Bei Edge AI werden nur relevante Daten in die Cloud übertragen, wodurch Bandbreitenbedarf und damit verbundene Kosten reduziert werden.

Neben der Kosteneffizienz bietet der Wechsel von Rechenzentren im Gigawattbereich zu Endgeräten den Vorteil der Energieeffizienz, da KI mit minimalem Stromverbrauch ausgeführt werden kann. Durch die lokale Speicherung sensibler Daten können Unternehmen zudem Sicherheitsbedenken ausräumen und sich vor unbefugtem Zugriff und Datenlecks schützen.

Dank der Vorteile in Bezug auf Geschwindigkeit, Kosten, Datenschutz und Energieeffizienz wird die KI-Inferenz zunehmend am Netzwerkrand durchgeführt.

In der KI bezeichnet Inferenz die eigentliche Funktionsweise des Modells – ein Prozess, der einsetzt, nachdem das Modell trainiert wurde und das Lernen abgeschlossen ist. Bei der Inferenz beginnt das Modell zu arbeiten, indem es aus Daten Schlüsse zieht und dieses Wissen in praktische Ergebnisse umsetzt.

Lokale Inferenz bedeutet, KI-Modelle direkt auf dem Rechner des Benutzers mit spezialisierten Siliziumchips wie NPUs (Neural Processing Units), die in CPUs oder System-on-Chips (SoCs) eingebettet sind, auszuführen, anstatt jede Anfrage an eine Cloud-GPU zurückzusenden.

NPUs sind KI-Chips, die für komplexe Berechnungen in Deep-Learning-Aufgaben wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, Sprachverarbeitung, Objekterkennung und Bilderkennung optimiert sind. Diese spezialisierten KI-Beschleunigerchips ermöglichen schnelle, geräteinterne Inferenz bei minimalem Energieverbrauch und somit Echtzeitanwendungen.

In der Praxis bedeutet lokale Inferenz, dass Ihr Laptop, PC, eingebettetes System oder sogar Ihr Smartphone große Sprachmodelle (LLM-Abfragen), Bildverarbeitungsmodelle oder Assistenten-Workloads ausführen kann, ohne große, teure und leistungsstarke Server zu belasten.

Dies reduziert Latenzzeiten, senkt Bandbreitenkosten, verbessert den Datenschutz und verringert Serverkosten. Da Edge-KI-Systeme ohne ständige Internetverbindung funktionieren, bieten sie eine höhere Zuverlässigkeit und eignen sich daher für abgelegene Gebiete.

Da KI-Workloads von Experimenten hin zum alltäglichen Einsatz skalieren, ist diese Verlagerung hin zu lokaler Inferenz nicht länger theoretisch, sondern eine Notwendigkeit, da Milliarden von Geräten KI-Fähigkeiten erlangen und cloudbasierte Inferenz in diesem Umfang nicht mehr tragbar ist.

Edge-KI Marktforschungsschätzungen KI-Prozessoren am Netzwerkrand könnten bis zum Ende dieses Jahrzehnts einen Wert von fast 60 Milliarden Dollar erreichen, gegenüber 9 Milliarden Dollar im Jahr 2020. Haupttreiber dieser Entwicklung ist die lokale Datenverarbeitung in PCs und Geräten.

Bereits in diesem Jahr hat sich der Trend der lokalen Inferenz von Forschungsdemos hin zu realen Produkten entwickelt, wie die CES 2026 zeigte, auf der Dutzende von KI-PCs und Edge-Formfaktoren mit On-Device-Inferenzfunktionen vorgestellt wurden.

Zum Beispiel Ambarella hat seinen CV7 Vision SoC vorgestellt Mit fortschrittlicher On-Device-KI-Verarbeitung am Geräterand für diverse Echtzeit-Wahrnehmungsanwendungen. Qualcomm verstärkte seine Bemühungen um die vertikale Integration für „intelligentes Computing überall“. Snapdragon X Elite Gen 2 PCsBroadcom ist auch Fokussierung zur Integration von „Neuronalen Engines“ in Prozessoren, um lokale KI zu ermöglichen, insbesondere für Smart-Home-Anwendungen.

Wenn es um Giganten wie Apple (AAPL -0.26 %) mit einem NVIDIA (NVDA -0.71 %)Ersteres nutzt ein Hybridmodell von KI auf dem Gerät und "Privates Cloud-Computing”, während letztere eine Verlagerung hin zu „physische KIund Verarbeitung direkt auf dem Gerät.

Physische KI, die KI über die digitale Welt hinaus in die Bereiche Robotik, Drohnen und Industriemaschinen erweitert, ist einer der aufkommenden Trends im Edge-KI-Sektor und dürfte ein wichtiger Wachstumstreiber sein.

Warum AMD im Hardware-Zyklus für Edge-KI die Nase vorn hat

Im Bereich der Edge-KI-Aktien ist einer der prominentesten Namen, den man im Auge behalten sollte, Advanced Micro Devices (AMD -0.61 %), das Halbleiter, Prozessoren und GPUs für Rechenzentren, KI, Spiele und eingebettete Anwendungen entwickelt.

Anfang dieses Monats um CES 2026AMD-Vorsitzende und CEO Lisa Su teilte das Ziel des Unternehmens mit, KI für alle als sie hervorhob Edge-orientierte KI-Strategie über PCs, eingebettete Geräte und Entwickler hinweg wird der Fokus des Unternehmens auf lokale Inferenzhardware jenseits von Hyperscale-Cloud-Umgebungen verstärkt.

Im Rahmen dieses Ansatzes hat das Unternehmen eine neue Reihe von KI-Prozessoren eingeführt. Dazu gehört der Ryzen AI 400-Prozessor für KI-PCs mit integrierten NPUs, die eine KI-Rechenleistung von ca. 60 TOPS für lokale Inferenz liefern. Diese neueste Version der KI-fähigen PC-Chips von AMD verfügt über 12 CPU-Kerne und 24 Threads und ermöglicht ein 1.3-fach schnelleres Multitasking als vergleichbare Produkte. Auch die Content-Erstellung ist 1.7-mal schneller.

PCs, einschließlich des Ryzen AI 400 Prozessors, werden im laufenden Quartal verfügbar sein.

Auf einer Pressekonferenz erklärte Rahul Tikoo, Senior Vice President und General Manager des Kundengeschäfts von AMD, dass das Unternehmen sein Angebot bereits auf über 250 KI-PC-Plattformen erweitert habe, was einem Wachstum um das Zweifache im Vergleich zum Vorjahr entspreche. Er sagte:

„In den kommenden Jahren wird KI ein vielschichtiges Gefüge bilden, das in jede Ebene der Datenverarbeitung auf persönlicher Ebene eingewoben wird. Unsere KI-PCs und -Geräte werden die Art und Weise, wie wir arbeiten, spielen, kreativ sind und miteinander in Kontakt treten, grundlegend verändern.“

AMD stellte auf der weltweit größten Messe für Unterhaltungselektronik auch die Ryzen AI Max+ Chips vor. Diese sind für Premium-Notebooks und Mini-PCs konzipiert und eignen sich für fortschrittliche lokale Inferenz, Content-Erstellung und Gaming.

Für Entwickler kündigte AMD die Ryzen AI Halo Plattform für die On-Device-Modellentwicklung an, die im nächsten Quartal leistungsstarke KI-Entwicklungsfunktionen auf einen kompakten Desktop-PC bringen soll.

Das neue Portfolio an Embedded-x86-Prozessoren ist speziell für KI-gestützte Anwendungen am Netzwerkrand konzipiert. Die neuen Prozessoren der Serien P100 und X100 bieten leistungsstarke KI-Rechenleistung für intelligente Gesundheitsversorgung, digitale Cockpits in der Automobilindustrie und humanoide Robotik.

„Ganz gleich, wer Sie sind und wie Sie Technologie im Alltag nutzen, KI verändert die alltägliche Computernutzung grundlegend. Sie interagieren täglich tausendfach mit Ihrem PC. KI ist in der Lage, Kontext zu verstehen, zu lernen, Automatisierung zu ermöglichen, tiefgreifende Schlussfolgerungen zu ziehen und jedem Einzelnen personalisierte Anpassungen zu bieten.“

– Rahul Tikoo, Senior VP & GM des Kundengeschäfts

Mit diesen Schritten zielt der amerikanische Chiphersteller auf KI-Workloads direkt auf den Endgeräten ab und leistet einen Beitrag zur Branche. Tendenz zu lokaler Inferenz mit einem verteilte Intelligenz über Milliarden von Endpunkten hinweg.

Neben der Ermöglichung von KI-Berechnungen am Netzwerkrand präsentierte das Unternehmen seine fortschrittlichen KI-Prozessoren, die in Serverracks von Rechenzentren zum Einsatz kommen. Eine Enterprise-Version des Chips der MI400-Serie (der MI440X) ist für den On-Premises-Einsatz konzipiert, jedoch nicht speziell für KI-Cluster.

Um den zukünftigen Rechenbedarf von Unternehmen wie OpenAI zu decken, hat AMD die MI500-Plattform vorgestellt. Laut Unternehmen ermöglicht diese Plattform im Vergleich zu früheren Generationen eine um Größenordnungen höhere System- und Rack-Leistung – und nicht nur ein einfaches Chip-Upgrade. Die Chips werden im nächsten Jahr auf den Markt kommen.

Neben einem beeindruckenden Produktportfolio kann AMD auf eine exzellente Liste von Kunden verweisen, darunter OpenAI, Blue Origin, Liquid AI, Luma AI, World Labs, Illumina, Absci, AstraZeneca und Generative Bionics, die die Technologie des Unternehmens nutzen, um das Versprechen der KI in reale Auswirkungen umzusetzen. Laut Su:

„Mit der zunehmenden Verbreitung von KI treten wir in das Zeitalter des Yotta-Scale-Computing ein, angetrieben durch ein beispielloses Wachstum sowohl im Training als auch in der Inferenz. AMD schafft die Rechengrundlage für diese nächste Phase der KI durch durchgängige Technologieführerschaft, offene Plattformen und intensive gemeinsame Innovation mit Partnern im gesamten Ökosystem.“

In einem Interview merkte sie an, dass angesichts der „unglaublichen“ Nachfrage nach KI, die „durch die Decke geht“, massive und unvermeidliche Investitionen in Rechenleistung und hochmoderne Hardware erforderlich sein werden, um auf dem KI-Markt wettbewerbsfähig zu bleiben.

Laut ihrer Aussage benötigt die Welt mehr als „10 Yottaflops“ Rechenleistung – „10,000 Mal mehr als wir 2022 hatten“ –, um mit dem Wachstum der KI Schritt zu halten. In diesem Zusammenhang präsentierte sie den Plan des Unternehmens für eine Infrastruktur im Yottaflop-Maßstab und stellte die Rack-Scale-Plattform AMD „Helios“ vor, die bis zu 3 KI-Exaflops Leistung in einem einzigen Rack liefern wird.

Bei der gleichen Veranstaltung brachte AMDs größter Konkurrent, Nvidia, sein neues Produkt auf den Markt. Vera Rubin Plattform der nächsten Generation, bestehend aus sechs Chips und voraussichtlich im Laufe dieses Jahres auf den Markt kommend.

Während Nvidia sich weiterhin auf Hyperscale-Lösungen mit High-End-GPUs und Enterprise-Systemen konzentriert, verfolgt AMD einen diversifizierten Ansatz, der KI-Funktionalität zu geringeren Gesamtkosten ermöglicht. Dieser Gegensatz prägt zunehmend die Debatte zwischen AMD und NVIDIA im Jahr 2026.

AMD unterbietet NVIDIA preislich bei „AI PC“-Chips, um sich einen größeren Anteil am wachsenden Markt für KI-PCs zu sichern. Ziel ist es, leistungsstarke, KI-fähige Prozessoren für OEMs und Endverbraucher erschwinglicher zu machen. Daher gilt AMD als eine der wichtigsten unterbewerteten KI-Aktien am Markt.

Ab Januar 20, 2026AMD, mit einer Marktkapitalisierung von 377.4 Milliarden US-Dollar, notiert aktuell bei 231.87 US-Dollar, ein Plus von 8.25 % seit Jahresbeginn und 90.87 % im vergangenen Jahr. Der Gewinn je Aktie (TTM) beträgt 1.92 US-Dollar, das Kurs-Gewinn-Verhältnis (TTM) 120.97.

Die finanzielle Lage von AMD ist ebenfalls stark. Jean Hu, Executive Vice President, CFO und Treasurer von AMD, merkt dazu an: „Unsere kontinuierlichen Investitionen in KI und Hochleistungsrechnen treiben ein signifikantes Wachstum voran und positionieren AMD für eine langfristige Wertschöpfung.“

Dies zeigt sich deutlich im Rekordumsatz des globalen Halbleiterunternehmens von 9.2 Milliarden US-Dollar im dritten Quartal 2025. Darin enthalten sind 4.3 Milliarden US-Dollar aus dem Rechenzentrumssegment, ein Plus von 22 % gegenüber dem Vorjahr, 4 Milliarden US-Dollar aus kombinierten Client- und Gaming-Umsätzen, ein Plus von 73 % gegenüber dem Vorjahr, und 857 Millionen US-Dollar aus dem Embedded-Segment, ein Minus von 8 % gegenüber dem Vorjahr.

AMDs Umsatz beinhaltet – anders als im Vorquartal – weiterhin nicht die Lieferungen der Instinct MI308-Chips nach China, obwohl das Unternehmen in Kürze mit entsprechenden Umsätzen rechnet. „Wir haben einige Lizenzen für den MI308 erhalten“, erklärte Su damals. „Wir analysieren weiterhin gemeinsam mit unseren Kunden die Nachfrage und die Gesamtmarktchancen.“

Das operative Ergebnis des Berichtszeitraums betrug 1.3 Milliarden US-Dollar, der Nettogewinn 1.2 Milliarden US-Dollar und die Bruttogewinnmarge 52 %. Der verwässerte Gewinn je Aktie lag bei 0.75 US-Dollar.

„Wir haben ein herausragendes Quartal mit Rekordumsatz und -gewinn erzielt, was die breite Nachfrage nach unseren leistungsstarken EPYC- und Ryzen-Prozessoren sowie den Instinct AI-Beschleunigern widerspiegelt“, sagte Su. „Dies markiert einen deutlichen Schritt nach vorn auf unserem Wachstumskurs, da unser expandierendes Rechenzentrumsgeschäft und unser schnell wachsendes KI-Geschäft in Rechenzentren ein signifikantes Umsatz- und Gewinnwachstum generieren“, fügte sie hinzu.

Der Halbleiterriese stellte damals fest, dass die Kundennachfrage nach seinen KI-Plattformen zunimmt, was sich in den sich vertiefenden Partnerschaften mit [Unternehmen/Organisation] widerspiegelt. OpenAI, Oracle (ORCL + 2.97%), Cisco (CSCO + 0.34%), IBM (IBM -1.32 %)und Cohere.

Das US-Energieministerium hat zudem eine Partnerschaft mit AMD im Wert von einer Milliarde US-Dollar geschlossen, um zwei Supercomputer der nächsten Generation zu entwickeln. Diese sollen Fortschritte in der Medikamentenentwicklung, der Kernenergie und im Bereich nationaler Sicherheitstechnologien massiv beschleunigen. Der erste Supercomputer, Lux genannt, wird mit KI- und Netzwerkchips der MI355X-Serie ausgestattet und ist damit der erste US-amerikanische KI-Fabrik-Supercomputer. Der fortschrittlichere Supercomputer Discovery basiert auf KI-Chips der MI430-Serie.

Für das letzte Quartal rechnet AMD mit einem Umsatz von rund 9.6 Milliarden US-Dollar und einer Non-GAAP-Bruttomarge von 54.5 %.

Letzte Woche übertraf auch TSMC, der größte Auftragsfertiger von Chips und Fertigungspartner von AMD, die Umsatzprognosen und meldete einen Gewinnanstieg von 35 % im vierten Quartal. Das Unternehmen plant, seine Investitionen in diesem Jahr zu erhöhen, was sein Vertrauen in den Ausbau der KI-Infrastruktur unterstreicht.

„Wir gehen davon aus, dass unser Geschäft durch die anhaltend starke Nachfrage nach unseren Spitzentechnologien unterstützt wird.“

– Wendell Huang, Finanzvorstand von TSMC

Während AMD also versucht, mit Nvidia Schritt zu halten, treibt das Unternehmen seine Aktivitäten verstärkt in den Bereichen KI-Beschleuniger, Edge-Computing und kosteneffiziente Plattformen voran und positioniert sich damit als überzeugende, wertorientierte Alternative in der sich entwickelnden KI-Landschaft.

Edge-KI ist der nächste große Hardwarezyklus

Die KI-Landschaft entwickelt sich rasant und ist in nahezu allen Bereichen integriert – von Smartphones über Wearables, Displays und Drohnen bis hin zu Robotern und autonomen Fahrzeugen. Da KI-Modelle immer effizienter werden und die Technologie von der Experimentierphase zur Implementierung und Skalierung übergeht, verlagert die Branche ihren Fokus von der Cloud auf den Edge, um mit dem KI-Boom Schritt zu halten.

Während Nvidia mit seinen High-End-GPUs und der starken Bindung an sein Ökosystem weiterhin den Markt für Data-Center-Training und Hyperscale-Inferenz dominiert, verlagert sich der Hardwarezyklus nun von zentralisierten Rechenzentren hin zu Alltagsgeräten, wo Wert, Effizienz und Preis die wichtigsten Kriterien sind. In dieser neuen Ära der KI auf Geräteebene sticht AMD durch seinen strategischen Fokus auf lokale Inferenz, eingebettete NPUs und KI-PC-Prozessoren hervor und ist damit 2026 eine attraktive Anlageoption.

Edge-KI steckt zwar noch in den Kinderschuhen, birgt aber enormes Potenzial. Durch die Integration von Intelligenz in jedes Gerät kann KI überall eingesetzt werden, unabhängig von einer Internetverbindung. Und da immer mehr Geräte zu Computern werden, könnte sich das Potenzial von Edge-KI als gewaltig erweisen – sogar größer als das der Cloud. Doch anstatt die Cloud zu ersetzen, dürfte die Zukunft der KI hybrid sein: Cloud-Plattformen übernehmen das Training, während Edge-Geräte Echtzeit-Inferenz liefern und so das nächste große Paradigma des Computings einläuten.

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