AMD attackiert Nvidia mit neuer KI-Hardware und Rekordzahlen

AMD meldet Rekordumsatz im Datenzentrum und präsentiert den KI-Beschleuniger Instinct MI350P. Der Chipkonzern steigert den Druck auf die Konkurrenz.

AMD legt mit neuer Instinct-GPU und Rekordumsatz im Datenzentrum nach – und stellt Nvidia ernsthaft heraus.

Der Chipkonzern aus Santa Clara hat in den vergangenen Tagen gleich mehrere strategische Paukenschläge gelandet. Am 9. Mai 2026 präsentierte AMD mit dem Instinct MI350P den ersten PCIe-Beschleuniger der Instinct-Reihe seit vier Jahren. Einen Tag später folgte die Software-Innovation DGF SDK 1.2 – und die Bilanz für das erste Quartal 2026: Rekordumsätze im Datenzentrum.

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Instinct MI350P: Rückkehr zum Standard-Format

Der MI350P setzt auf die CDNA-4-Architektur, die auf eine Kombination aus TSMC-3nm- und 6nm-Fertigung setzt. Das Herzstück: 128 Compute Units, 8.192 Stream-Prozessoren und 512 Matrix-Kerne bei einer Taktfrequenz von 2,2 GHz.

Besonders beeindruckend ist der Speicherausbau. Der Beschleuniger kommt mit 144 GB HBM3E-Speicher und einer Bandbreite von 4 TB/s. Die Leistungsdaten können sich sehen lassen: 4,6 PFLOPS bei MXFP4, 2,3 PFLOPS bei MXFP8 und 36 TFLOPS für klassische FP64-Berechnungen.

AMD zielt direkt auf den Erzrivalen Nvidia. Der MI350P biete rund 40 Prozent höhere theoretische Leistung bei FP16 und FP8 im Vergleich zum Nvidia H200 NVL. Die Leistungsaufnahme liegt bei 600 Watt – wahlweise auch im 450-Watt-Sparmodus. In einem Standard-2U-Server lassen sich acht Karten verbauen, die gemeinsam ein Modell mit einer Billion Parametern hosten können.

Software-Offensive: DGF SuperCompression

Mit dem DGF SDK 1.2 bringt AMD eine Technologie namens DGF SuperCompression (DGFS) an den Start. Sie soll die Speicher- und Bandbreitenengpässe bei hochauflösendem Raytracing lösen.

Die Ergebnisse sind vielversprechend: Bis zu 22 Prozent weniger Speicherbedarf für Geometriedaten in Kombination mit GDeflate. Beim populären „Dragon"-Modell sank der Speicherbedarf von 29,25 auf 20,15 MB. In Einzelfällen sind sogar 30 Prozent Einsparung möglich.

Das Prinzip: Komprimierte Dreiecksnetze werden in 128-Byte-Blöcken gespeichert, die 64 Vertices und 64 Dreiecke pro Block aufnehmen. Die volle Hardware-Beschleunigung bleibt zwar der kommenden RDNA-5-Architektur vorbehalten, doch die aktuelle Lösung ist abwärtskompatibel. Tests mit einem Ryzen 9 7950X und einer RX 9070 XT zeigten: 10 Millionen Dreiecke lassen sich in nur 0,15 Sekunden dekodieren.

Rekordquartal: AMD überholt Intel

Die technischen Neuerungen fallen mit einem historischen Finanzmeilenstein zusammen. Am 10. Mai 2026 meldete AMD für das erste Quartal 2026 einen Datenzentrum-Umsatz von 5,8 Milliarden Euro – ein Plus von 57 Prozent im Vergleich zum Vorjahresquartal. Erstmals in der Firmengeschichte übertraf AMD damit Intel in diesem Segment.

Der gesamte Quartalsumsatz belief sich auf 10,3 Milliarden Euro. Das Datenzentrum trägt mittlerweile rund 55,9 Prozent zum Gesamtergebnis bei. Der Trend zeichnete sich bereits in der zweiten Jahreshälfte 2025 ab, als AMDs Datenzentrum-Erlöse die des Erzrivalen Intel erstmals dauerhaft überflügelten.

AMD-Chefin Lisa Su prognostiziert einen grundlegenden Wandel in der KI-Infrastruktur: Die Branche bewege sich auf ein Verhältnis von 1:1 zwischen CPUs und GPUs in KI-Knoten zu – ein massiver Unterschied zu den bisher üblichen 4:1 oder 8:1.

Sovereign AI treibt Nachfrage

Marktbeobachter sehen einen entscheidenden Treiber in der Nachfrage nach „souveräner KI" – vor allem in Europa, Asien und dem Nahen Osten. Regierungen und Unternehmen setzen auf die Instinct-MI300- und MI350-Serien, um ihre Lieferketten zu sichern und die Abhängigkeit von einzelnen Anbietern zu reduzieren.

Lieferketten-Engpässe und Wettbewerbsdruck

Doch die Branche kämpft mit erheblichen logistischen Hürden. Die 3nm- und 2nm-Wafer-Kapazitäten sind knapp, ebenso wie die fortschrittliche 2.5D- und 3D-Packaging-Technologie CoWoS. TSMC baut seine CoWoS-Kapazitäten zwar um 60 Prozent aus, doch ein Gleichstand mit der Nachfrage wird erst 2027 erwartet.

Nvidia setzt unterdessen auf seine finanziellen Reserven. Der Konzern investierte über 40 Milliarden Euro in KI-Unternehmen, darunter 30 Milliarden Euro in OpenAI. Doch Gerüchte vom 9. Mai 2026 deuten auf Designprobleme bei den kommenden Rubin- und Rubin-Ultra-Plattformen hin. HBM4-Geschwindigkeitsengpässe und Yield-Probleme könnten zu einer Neugestaltung des Rubin Ultra führen – mit einem 12-Hi-HBM4E-Stack statt der ursprünglich geplanten 16-Hi-Konfiguration.

AMD will von möglichen Verzögerungen profitieren. Die MI500-Serie ist für die zweite Jahreshälfte 2027 angekündigt. Mit einem 4-Die-Layout und 12-Hi-HBM4E-Speicher zielt sie direkt auf den High-End-KI-Trainingsmarkt.

Vom Herausforderer zum Architekten

Die Entwicklung des GPU-Marktes zeigt einen Wandel: Aus einem reinen Hardware-Wettbewerb wird ein Kampf der Ökosysteme. AMDs Entscheidung, den DGF SDK 1.2 als hardware-agnostisches Werkzeug zu veröffentlichen, zielt darauf ab, frühzeitig Entwickler an die eigene Software zu binden.

Gleichzeitig erlaubt die Diversifizierung der Instinct-Reihe auf PCIe-Formate AMD, die „Überlauf"-Nachfrage von Unternehmen zu bedienen, die keine komplexen, flüssigkeitsgekühlten Racks betreiben können oder wollen. Die 5,8 Milliarden Euro Umsatz zeigen: Die MI300-Serie hat sich als ernsthafte Alternative für große Inferenz-Workloads etabliert.

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Während Nvidia auf Aktienbeteiligungen setzt, um seinen Vorsprung zu sichern, fährt AMD eine Strategie des organischen Wachstums über traditionelle Partnerbeziehungen. Das zahlt sich aus: Organisationen setzen zunehmend auf gemischte Anbieterlandschaften, um die Risiken von Hardware-Monokulturen zu vermeiden.

Ausblick: 2026 und 2027

Die Verfügbarkeit von 3nm-Kapazitäten wird zum entscheidenden Faktor für Hardware-Updates. Branchenexperten erwarten, dass die 3nm-Produktion die Volumina von 5nm und 4nm bis Ende 2026 überholen wird. Für AMD ist das der Schlüssel zur flächendeckenden Einführung der CDNA-4-Architektur.

Mit der MI500-Serie am Horizont und einer gestärkten Finanzbasis hat AMD gute Chancen, sich vom Herausforderer zum Hauptarchitekten der KI-Infrastruktur-Ära zu entwickeln. Die Weichen sind gestellt – jetzt kommt es auf die Umsetzung an.