Die Rivalen investieren Rekordsummen in KI-Infrastruktur – und liefern sich einen erbitterten Wettkampf um die Vorherrschaft im Datacenter-Geschäft. NVIDIA hat bereits über 40 Milliarden Euro in KI-Firmen gesteckt, AMD kontert mit Rekordumsätzen und neuer Hardware.
NVIDIAs Milliarden-Offensive: Kapital als Waffe
Der Chip-Gigant setzt auf eine aggressive Strategie: Statt nur Hardware zu verkaufen, kauft sich NVIDIA direkt in das KI-Ökosystem ein. Allein 2026 hat das Unternehmen bereits rund zwei Dutzend Beteiligungen abgeschlossen. Der spektakulärste Deal: eine 30-Milliarden-Euro-Investition in OpenAI. Branchenexperten sehen darin den Versuch, die eigene Hardware-Dominanz durch finanzielle Verflechtungen abzusichern.
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Weitere Großinvestitionen folgten: 3,2 Milliarden Euro flossen an Corning, 2,1 Milliarden an IREN. Und erst am vergangenen Sonntag kündigte NVIDIA eine Partnerschaft mit der iRex Group an – mit einem Volumen von knapp zwei Milliarden Euro für den Ausbau von KI-Rechenzentren in Australien.
Doch während die Finanzabteilung auf Hochtouren läuft, gibt es Gerüchte über technische Probleme. Die kommenden Plattformen Rubin und Rubin Ultra sollen angeblich mit Design-Schwierigkeiten kämpfen. Probleme mit dem High-Bandwidth-Speicher HBM4 von Zulieferern hätten zu einer Reduzierung der Spezifikationen geführt. Statt 1.000 Gigabyte könnte der Rubin Ultra nur noch 768 Gigabyte Speicher erhalten. Auch die Chip-Architektur musste offenbar von vier auf zwei Dies pro GPU umgestellt werden. Die Massenproduktion soll trotzdem im August anlaufen.
AMD schreibt Rekordzahlen – und holt auf
Der Herausforderer aus Santa Clara meldet für das erste Quartal 2026 einen Rekordumsatz von 5,8 Milliarden Euro im Datacenter-Geschäft – ein Plus von 57 Prozent gegenüber dem Vorjahr. Erstmals hat AMD damit Intel im ersten Quartal überflügelt. Unternehmen suchen händeringend nach Alternativen zu NVIDIAs Dominanz, um ihre Lieferketten zu diversifizieren.
Am 9. Mai brachte AMD den Instinct MI350P auf den Markt – den ersten PCIe-basierten Instinct-Grafikchip seit vier Jahren. Gefertigt in einer Kombination aus 3nm- und 6nm-Technologie bei TSMC, bietet die Karte 128 Compute Units und 8.192 Stream-Prozessoren. In eigenen Benchmarks soll der MI350P bei KI-Workloads rund 40 Prozent schneller sein als NVIDIAs H200 NVL. Acht Karten passen in ein 2U-Servergehäuse und liefern über 1,1 Terabyte HBM3E-Speicher.
Lieferketten unter Druck: TSMC baut massiv aus
Der KI-Boom bringt die Halbleiter-Lieferkette an ihre Grenzen. Ein aktueller Bericht von TrendForce zeigt kritische Engpässe bei 3nm- und 2nm-Wafern sowie bei den fortschrittlichen 2.5D- und 3D-Packaging-Technologien. TSMC, der dominierende Anbieter, will seine CoWoS-Kapazitäten bis Ende 2027 um über 60 Prozent ausbauen.
Die Folgen sind bereits spürbar: Die DRAM-Preise sind im ersten Quartal um 90 Prozent gestiegen. Sogar Apple musste reagieren und das günstigste Mac-mini-Modell aus dem Sortiment nehmen – der Einstiegspreis liegt nun bei 799 Euro.
Software als Ausweg aus der Hardware-Krise
Weil neue Chips teuer und knapp sind, setzen die Hersteller zunehmend auf Software-Optimierungen. AMD veröffentlichte am 10. Mai das DGF SDK 1.2 mit einer neuen Kompressionstechnologie. DGFS SuperCompression reduziert den Speicherbedarf für Geometriedaten um bis zu 30 Prozent – und erlaubt aktuellen GPUs, komplexere Szenen zu verarbeiten, ohne dass zusätzlicher Speicher nötig wäre.
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Der Wandel der Rechenzentren
Die KI-Revolution verändert die Architektur der Datacenter grundlegend. Während früher auf acht CPUs eine GPU kam, nähert sich das Verhältnis nun der Parität von 1:1 an. Gleichzeitig kämpft der PC-Markt mit einem Rückgang von 11,3 Prozent im Jahr 2026 – ein weiterer Grund, warum alle Hersteller auf das margenstarke KI-Geschäft setzen.
Blickt man nach vorne, arbeitet AMD bereits an der MI500-Serie, die in der zweiten Jahreshälfte 2027 auf den Markt kommen soll. Vier Dies, 12-high HBM4E-Speicher und fortschrittliches 3D-Packaging stehen auf dem Plan. Bis dahin müssen Software-Updates die Lücke zwischen den Hardware-Generationen schließen – während die Milliarden weiter in Richtung KI-Infrastruktur fließen.
