Während Nvidias GPUs die KI-Debatte seit Jahren dominieren, rücken nun die Prozessoren in den Vordergrund. Der Grund: autonome KI-Agenten wie Metas Muse und OpenAIs Dots. AMD gehört zu den größten Profiteuren, die Aktie legte im vergangenen Monat um 32 Prozent zu und schlug damit alle Tech-Schwergewichte. Das Unternehmen zählt inzwischen zum Billionen-Dollar-Klub.
Warum Agenten CPUs brauchen
Agenten planen Aufgaben mit KI-Modellen und führen sie dann stundenlang oder tagelang im Hintergrund aus. Dafür benötigen sie einen eigenen virtuellen Rechner. „CPUs erledigen die Arbeitsabläufe, während GPUs das Denken übernehmen“, sagt Futurum-Chef Daniel Newman. Analyst Ryan Shrout von Signal65 erwartet, dass sich Arbeitslast von GPUs auf CPUs verschiebt, je mehr Menschen Agenten nutzen.
Muse und Dots laufen nach eigenen Angaben auf AMD-Hardware. Muse nutzt demnach zwei Kerne, Dots neun, jeweils auf EPYC-Prozessoren. Ein solcher Chip kostet gebraucht oder im Wiederverkauf weniger als 3.000 Dollar. Nvidia-GPUs liegen pro Stück oft beim Zehnfachen.
Meta betont allerdings, man sei „weitgehend CPU-agnostisch“. Auch OpenAI setzt auf mehrere Anbieter. AMD ist also nicht allein im Spiel.
Zahlen und Konkurrenz
Das Rechenzentrumsgeschäft hat sich im Quartal bis Juni mehr als verdoppelt und erreichte 6,7 Milliarden Dollar, fast 60 Prozent des Umsatzes. Morgan Stanley schätzt, dass Metas Agent 2026 rund 20 Prozent der AMD-Chipumsätze ausmachen könnte. Muse wurde seit dem Start über fünf Millionen Mal heruntergeladen.
AMD hält laut Mercury Research rund 46 Prozent des x86-Marktes. Der Konzern erwartet für 2030 einen CPU-Markt von 220 Milliarden Dollar und will mehr als die Hälfte davon erobern. Futurum sieht schon für 2027 Umsätze von 118 Milliarden Dollar, fast doppelt so viel wie die Prognose vom Mai.
Konkurrenz gibt es reichlich. Nvidia bringt mit Vera einen eigenen Agenten-Prozessor, Arm hat im März einen CPU-Entwurf vorgestellt, und die Hyperscaler entwickeln eigene Chips. Mizuho-Analyst Jordan Klein sieht AMD dennoch mit dem „besten Produkt“ und der größten Marktstellung bei den Cloud-Riesen. Der x86-Standard erlaubt zudem den Einsatz älterer Software ohne Kompatibilitätsprobleme.
Auch FPGA-Rekorde
Am Rande: Der Beschleuniger Vollo von myrtle.ai stellte auf einer AMD-Alveo-V80LL-Karte neue Rekorde bei der Inferenz von Entscheidungsbäumen auf, mit Latenzen unter zwei Mikrosekunden. Für den Handelsbereich ist das relevant, für AMDs Bilanz bleibt es ein Nebenschauplatz.
Entscheidend für AMD ist, ob Meta und OpenAI ihre Agenten-Flotten weiter hochfahren. Klein formuliert es so: Wer beide Chiparten liefern kann, steht am besten da. AMD kann das.
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