Amazon Web Services stattet seine EC2-Instanzen mit der neuesten Nvidia-Grafikchip-Generation aus – ein gewaltiger Leistungssprung für KI und Datenanalyse.
Seit dem 18. Juni 2026 sind die neuen Amazon EC2 G7-Instanzen allgemein verfügbar. Der Cloud-Marktführer ist damit der erste große Anbieter, der die NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPUs in seiner Infrastruktur einsetzt. Die Rechenleistung zielt vor allem auf anspruchsvolle KI-Inferenz, Grafikberechnungen und Datenanalysen ab – Bereiche, in denen deutsche Unternehmen zunehmend nach skalierbaren Cloud-Lösungen suchen.
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Vervierfachte KI-Leistung
Die G7-Instanzen übertreffen ihre Vorgängergeneration G6 deutlich. Laut den technischen Spezifikationen liefern sie bis zu 4,6-mal mehr KI-Inferenzleistung und 2,1-mal mehr Grafikleistung. Möglich macht das eine Kombination aus maßgeschneiderten Intel Xeon 6-Prozessoren und bis zu acht Blackwell-GPUs. Jede dieser GPUs verfügt über 32 GB dedizierten Speicher – in der Spitzenkonfiguration g7.48xlarge summiert sich das auf 256 GB GPU-Speicher.
Auch die Netzwerkanbindung wurde massiv ausgebaut: Der Elastic Fabric Adapter (EFA) unterstützt nun bis zu 700 Gbit/s – eine Verfachung gegenüber dem Vorgänger. Für speicherintensive Workloads stehen bis zu 7,6 TB lokaler NVMe-SSD-Speicher bereit. Wer komplexe Videostreaming-Aufgaben bewältigen muss, profitiert von einer 1,5-fach höheren Kapazität bei der Anzahl gleichzeitiger Videostreams.
Verfügbarkeit und Modelle
Zunächst sind die G7-Instanzen in zwei AWS-Regionen verfügbar: US East (Ohio) und US West (Oregon). Kunden können zwischen sieben Instanzgrößen wählen – von der g7.2xlarge bis zur g7.48xlarge. Die Abrechnung erfolgt wahlweise On-Demand, über Spot-Instanzen oder per Savings Plan. Eine Bare-Metal-Version (g7.metal) soll in Kürze folgen.
Amazon denkt über Chip-Verkauf nach
Parallel zur GPU-Einführung zeichnet sich eine strategische Neuausrichtung bei Amazons eigener Chip-Sparte ab. Branchenberichte vom 19. Juni 2026 deuten darauf hin, dass Amazon erwägt, seine hauseigenen Trainium-KI-Chips künftig auch direkt an externe Kunden zu verkaufen – statt sie nur als Cloud-Dienst über AWS anzubieten.
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Die interne Entwicklung umfasst die Trainium-Serie für das KI-Training und die Inferentia-Serie für die Inferenz. Interne Daten zeigen, dass Trainium bei Trainings-Workloads 30 bis 40 Prozent bessere Preis-Leistung bietet als vergleichbare GPU-Instanzen. Große KI-Organisationen wie OpenAI und Anthropic setzen bereits auf die Amazon-Chips.
AWS-Chef Andy Jassy schätzt, dass die Chip-Sparte langfristig rund 50 Milliarden Euro Jahresumsatz erzielen könnte. Das liegt zwar noch deutlich unter den über 300 Milliarden Euro der Branchenführer, doch die Nachfrage ist enorm: Die aktuelle Trainium3-Generation ist Berichten zufolge bereits ausverkauft. Ein Treiber ist das wachsende Interesse an souveräner KI-Infrastruktur in europäischen Märkten – ein Thema, das auch für deutsche Unternehmen und Behörden zunehmend an Bedeutung gewinnt.
Branchentrend: Speicher für KI-Forschung
In einem verwandten Bereich plant Toshiba für Ende Juni eine Demonstration neuer Speicherinfrastruktur für wissenschaftliche KI-Anwendungen. Auf der ISC High Performance 2026 in Hamburg (23. bis 25. Juni) will das Unternehmen Petabyte-Systeme mit 24-TB-Enterprise-Festplatten vorführen. Die Messe unterstreicht den branchenweiten Trend zu skalierbarer Hardware für die wachsenden Anforderungen der KI-Forschung.
