120 Milliarden → 220 Milliarden US-Dollar! AMD bewertet CPU neu im KI-Zeitalter

Der Wettbewerb im Bereich der KI-Infrastruktur wird weiterhin aufgerüstet, aber der Fokus des Marktes beschränkt sich nicht mehr nur auf die GPU-Leistung, sondern vielmehr auf die Neubewertung des gesamten Rechensystems.

Ein am 23. Juli veröffentlichtes Forschungsbericht von Barclays kommt zu dem Schluss, dass das wichtigste Signal von AMD auf der Advancing AI-Konferenz nicht die Einführung einer neuen Generation von GPUs oder KI-Servern war, sondern die deutliche Anhebung der langfristigen Einschätzung des Server-CPU-Marktes.

Das Unternehmen erwartet, dass bis 2030 das weltweite Marktvolumen für Server-CPUs auf 220 Milliarden US-Dollar anwachsen wird, was beinahe eine Verdopplung gegenüber der vorherigen Prognose von 120 Milliarden US-Dollar bedeutet und widerspiegelt, dass unter dem Einfluss von Agentic AI (agentenbasierter KI) die CPU von einer Nebenrolle im KI-Server zu einer zentralen Rechenressource wird.

Auf dieser Basis hat AMD seine Erwartungen für den gesamten Computermarkt weiter nach oben korrigiert. Schätzungen zufolge wird der Markt für KI-Beschleuniger im Rechenzentrum bis 2030 auf 1,4 Billionen US-Dollar anwachsen, während der umfassende Service-Markt für Computing (Compute TAM), der Server-CPUs, KI-Beschleuniger und andere Geschäftsbereiche abdeckt, von 365 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 auf etwa 2 Billionen US-Dollar wachsen wird.

Barclays ist der Ansicht, dass dies bedeutet, dass der Wettbewerb um KI-Infrastruktur sich von reiner GPU-Leistung allmählich zu einem Full-Stack-Wettbewerb entwickelt, der CPUs, GPUs, Netzwerk, Software und Systemarchitektur umfasst.

Das Marktvolumen für Server-CPUs wird deutlich angehoben

Das Markthighlight dieses Events war nicht das Helios-Rack oder die neue GPU-Generation, sondern dass AMD die Definition des zukünftigen Server-CPU-Markts neu festgelegt hat.

Das Unternehmen erwartet, dass der Server-CPU-Markt bis 2030 ein Volumen von 220 Milliarden US-Dollar erreichen wird, und die entsprechende durchschnittliche jährliche Wachstumsrate steigt sprunghaft von mehr als 35 % auf über 50 %. Barclays ist der Ansicht, dass diese aggressive Anhebung zeigt, dass AMD seine Einschätzung zur Architektur zukünftiger KI-Server deutlich verändert hat.

Die Kernlogik hinter dieser Prognose ist die rasche Entwicklung von Agentic AI (agentenbasierter KI). AMD erwartet, dass zukünftig "Agentic CPUs", die für agentenbasierte Aufgaben ausgelegt sind, mehr als die Hälfte des Server-CPU-Markts ausmachen werden.

Mit der zunehmenden Umstellung von KI-Anwendungen von Training auf den realen Einsatz übernehmen CPUs immer mehr Aufgaben wie Modell-Scheduling, Agent-Ausführung, Aufgabenkoordination und Datenmanagement; sie sind nicht mehr nur eine unterstützende Komponente in GPU-Servern, sondern werden zu einem wichtigen Markt für unabhängiges Wachstum.

Inference wird zum neuen Fokus im KI-Infrastrukturwettbewerb

Neben der Neubewertung des Marktpotentials ist auch AMDs Einschätzung zur Struktur der KI-Workloads ein zentraler Punkt für Barclays.

Das Unternehmen erwartet, dass Inference im Jahr 2026 erstmals zum wichtigsten KI-Rechenszenario wird und etwa 60 % der gesamten KI-Workloads ausmacht, während dieser Anteil 2025 und 2024 jeweils 50 % bzw. 40 % beträgt. Das bedeutet, dass der Branchenwettbewerb sich vom "Wer kann das größte Modell trainieren" allmählich zum "Wer kann Modelle kostengünstiger und effizienter betreiben" verschiebt.

Barclays ist der Meinung, dass dies auch der Grund dafür ist, warum AMD das Helios-Komplettsystem, die MI455X GPU, Ethernet-Interconnect und das ROCm.AI Software-Ökosystem gleichzeitig eingeführt hat. Der Wettbewerb um KI-Infrastruktur wird sich künftig nicht mehr nur auf GPU-Leistung beschränken, sondern um das gesamte System: Kosten, Speicher-Kapazität, Bandbreite, Netzwerkanbindung und Software-Ökosystem drehen.

Der Bericht betont, dass sich die gesamte Branche noch immer in einem Zustand begrenzten Kapazitätsangebots befindet. Mit dem kontinuierlichen Ausbau großer Cloud-Anbieter und der zunehmenden Skalierung bestehender Kunden dürfte das Wachstum der AMD-Rechenzentrumsparte künftig schneller als der Gesamtmarkt ausfallen. Allerdings wurden auf dieser Konferenz keine neuen Großkunden vorgestellt, die Zusammenarbeit mit Anthropic wurde bereits zuvor verkündet.

Vom Chip zur Plattform: AMD vervollständigt die Produkt-Roadmap bis 2030

Basierend auf den oben genannten Einschätzungen hat AMD die Produktplanung für die kommenden Jahre weiter ausgearbeitet.

Im Hardware-Bereich hat das Unternehmen offiziell das Helios AI-Rack vorgestellt, das die MI455X GPU, Venice CPU, Salina DPU und Vulcano AI NIC zu einem vollständigen System integriert. Die MI455X kommt mit 432GB HBM4, 23,3TB/s Speicherbandbreite und unterstützt bis zu 40PFLOPS FP4-Rechenleistung. AMD erwartet in Bezug auf die Token-Durchsatzleistung gegenüber der Vorgängergeneration ein bis zu 34-faches Wachstum und eine bis zu 18-fache Reduktion der Token-Kosten.

AMD fokussiert sich zunehmend auf die Systemeffizienz. Das Unternehmen geht davon aus, dass Helios im Vergleich zu Nvidias Vera Rubin-Plattform nicht nur über größere HBM-Kapazitäten und höhere horizontale Vernetzungsbandbreiten verfügt, sondern auch eine höhere Token-Produktion pro US-Dollar erzielt. Dies zeigt, dass sich die Wettbewerbsdimensionen von reiner GPU-Leistung hin zu den Gesamtbetriebskosten (TCO) des gesamten Systems verschieben.

Parallel dazu hat das Unternehmen die Roadmap für CPUs und GPUs bis 2030 weiter ausgebaut. Der Venice-Prozessor befindet sich bereits in der Produktion und soll ab dem vierten Quartal auf Cloud-Plattformen und OEM-Servern eingesetzt werden. Die CPU-Generationen Florence und Ravenna sind für die Einführung in 2028 bzw. 2030 geplant. Für die GPU-Linie wird die MI500 für das Jahr 2027 erwartet, die MI600 übernimmt 2028, wobei die MI500 erstmals sowohl Kupfer- als auch optische Interconnect-Technologien verwendet.

Neben der Hardware hat AMD das KI-Entwicklungsplattform ROCm.AI gestartet und sein Produktportfolio für Inference, Netzwerk und Robotik weiter ausgebaut, darunter eine entkoppelte Inference-Lösung in Zusammenarbeit mit Cerebras, die professionelle Inference-Karte MI350P und die Roboterplattform KRIA AI System-on-Module, um die Full-Stack-Fähigkeiten der KI-Infrastruktur weiter zu ergänzen.

Barclays ist der Ansicht, dass weniger die konkrete Produktleistung, sondern vielmehr AMDs Neubewertung des zukünftigen Computing-Bedarfs und jüngste Einschätzungen zur Entwicklung der KI-Infrastruktur die Marktprognosen wirklich verändert haben. Wenn die Nachfrage nach Inference wie von AMD erwartet weiter beschleunigt, könnte die Bedeutung von Server-CPUs und systemweiten Lösungen die bisherigen Erwartungen des Marktes übertreffen.