AMD-Manager Matt Ramsay: Server-CPU-Umsatz wird bis 2027 den gesamten Markt von 2025 übertreffen – Agentic AI treibt Nachfrage
KeyBanc Technology Leadership Forum, 11. August 2026
Advanced Micro Devices (AMD) hat Investoren einen der bisher detailliertesten Einblicke in die rasante Entwicklung seines Server- und KI-Geschäfts gegeben. Matt Ramsay, Corporate Vice President of Financial Strategy and Investor Relations, erklärte gegenüber dem KeyBanc-Analysten John Vinh, dass der prognostizierte Umsatz mit Server-CPUs allein im Jahr 2027 voraussichtlich um etwa 20 % über dem Volumen des gesamten globalen Servermarktes von 2025 liegen wird. Diese Enthüllung auf dem Technology Leadership Forum von KeyBanc verdeutlicht, wie stark sich das Nachfrageumfeld für AMDs Epyc-Produktreihe verändert hat, während sich die KI-Investitionen von der Trainingsphase in Richtung Inferenz und nun in eine weitere, spezialisierte Phase innerhalb der Inferenz verschieben.
Der entscheidende Faktor: Agentic Inference statt einfacher Inferenz
Ramsay nutzte einen Großteil seiner Redezeit, um eine Nuance zu erläutern, die seiner Ansicht nach vom Markt noch nicht vollständig eingepreist wurde: Es gehe nicht nur darum, dass sich die KI-Ausgaben von Training auf Inferenz verlagern – ein Trend, den AMD bereits Wochen zuvor auf seinem „Advancing AI“-Event hervorgehoben hatte. Vielmehr würden innerhalb der Inferenz einfache Chatbot-Workloads zunehmend durch „Agentic Inference“ (agentengestützte Inferenz) ersetzt. Diese Unterscheidung ist für das CPU-Geschäft von AMD von enormer Bedeutung. „Agentic AI ist aus CPU-Perspektive kein monolithischer Workload“, betonte Ramsay. „Es handelt sich um eine sehr vielfältige Gruppe von Arbeitslasten, für die es zahlreiche Optimierungsmöglichkeiten gibt.“
In der Praxis delegieren KI-Agenten Aufgaben an große GPU- oder XPU-Cluster, um die Kernintelligenz auszuführen. Anschließend entscheiden sie autonom über die nächsten Schritte, rufen Daten aus der Cloud, Unternehmenssystemen oder dem Web ab, strukturieren diese neu und leiten sie für den nächsten Inferenzschritt weiter. Diese Orchestrierungsarbeit, so Ramsay, erfordert CPUs mit hoher Thread-Anzahl und hoher Leistung, die in der Lage sind, viele gleichzeitige Aufgaben zu bewältigen – einschließlich der Ausführung von Code, der gerade erst durch einen vorherigen Inferenzschritt generiert wurde. AMD positioniert seine kommende Venice-CPU-Familie, die auf der 2-Nanometer-Prozesstechnologie basiert und derzeit an Kunden bemustert wird, direkt für diese Workloads, mit einer Skalierung von bis zu 256 Kernen und 512 Threads.
Wachstumszahlen bei Servern steigen weiter an
Das Ausmaß des Anstiegs ist bemerkenswert. Das Servergeschäft von AMD wuchs im ersten Quartal um mehr als 50 % und beschleunigte sich im zweiten Quartal auf über 70 %, wobei sowohl das Cloud- als auch das Unternehmenssegment Zuwächse von über 70 % verzeichneten. Das Management prognostiziert für das dritte und vierte Quartal ein Wachstum von jeweils über 80 %. Auf dieser bereits deutlich größeren Basis rechnet AMD für 2027 mit einem weiteren Wachstum von mindestens 70 %. Ramsay ordnete dies historisch ein: „Es gab einige Jahre, in denen der Servermarkt vielleicht etwas langsamer wuchs als in der Vergangenheit, da die Investitionsausgaben (CapEx) schnell in Richtung KI-Systeme abwanderten.“ Ein jährliches Wachstum von 15 % bis 20 %, das einst als starkes Ergebnis für das Segment galt, wirke angesichts der aktuellen Trends inzwischen fast bescheiden.
Die limitierenden Faktoren für ein noch schnelleres Wachstum seien nicht die Nachfrage, sondern das Angebot. Ramsay nannte die Wafer-Kapazitäten bei TSMC, die Verfügbarkeit von Advanced Packaging – da Venice das erste Serverprodukt der Branche ist, das diese Technologie nutzt – sowie die Verfügbarkeit von abgestimmten DRAM-Modulen im OEM- und ODM-Ökosystem als die drei entscheidenden Engpässe. AMD arbeitet eng mit TSMC zusammen, wo das Unternehmen in der Regel der dritt- oder viertgrößte Kunde ist. Nach einem Besuch von CEO Lisa Su hat AMD kürzlich Investitionen in Höhe von 10 Milliarden Dollar in das taiwanesische Ökosystem zugesagt, wobei der Schwerpunkt auf der Kapazität für Back-End-Packaging liegt. Ramsays Einschätzung zur Reaktionsfähigkeit der Industrie war direkt: „Wenn man präzise Prognosen liefert und ausreichend Vorlaufzeit einplant, ist die Branche sehr gut darin, die Versorgung sicherzustellen. Kompliziert wird es erst, wenn man Dinge weit unterhalb der üblichen Vorlaufzeiten anfragt.“
Helios-Hochlauf: Keine bösen Überraschungen, aber viel operative Arbeit
Bei der KI-Plattform Helios im Rack-Maßstab beginnen die Auslieferungen von MI450-Beschleunigern, CPUs und Pensando-Netzwerkkomponenten an ODM-Partner im September. Für das vierte Quartal wird ein deutlicher Umsatzanstieg erwartet, gefolgt von einem weiteren Sprung im ersten Quartal 2027. Ramsay bezifferte das Volumen: Der Rechenzentrums-Umsatz inklusive KI soll sich im nächsten Jahr mehr als verdoppeln und um „deutlich mehr als 100 %“ wachsen. Das Kundenfeedback zu den Testsystemen, die den vollständigen Modellcode ausführen, sei positiv. Ramsay gab die Stimmung so wieder: „Wow, dieses Ding funktioniert tatsächlich genau so, wie ihr es uns versprochen habt.“
Auf die Sorge von Investoren angesprochen, dass AMDs erster Rack-Launch unter den Kinderkrankheiten leiden könnte, die ein Wettbewerber bei seinem eigenen Übergang zu Rack-Systemen erlebte, verwies Ramsay auf die Übernahme von ZT Systems. Diese habe wertvolle Expertise in der Systementwicklung eingebracht, die sich als „von unschätzbarem Wert für die Härtung des Designs und die Risikominimierung bei verschiedenen Designpunkten erwiesen hat“. AMD konzentriert den anfänglichen Hochlauf bewusst auf eine kleine Anzahl von ODM-Partnern, bevor der Vertrieb ausgeweitet wird, sobald sich der Ansatz bewährt hat. „Es gibt keine bösen Überraschungen“, sagte Ramsay. „Wir haben Test-Racks ausgeliefert, die Leute lassen Code darauf laufen und sind sehr, sehr zufrieden. Wir haben bewiesen, dass wir Racks bauen können. Jetzt geht es um die enorme Menge an operativer Arbeit, die nötig ist, um diese Racks in dem von uns angestrebten Maßstab zu produzieren.“
Gigawatt-Zusagen von OpenAI, Meta und Anthropic
Ramsay lieferte Details zu den Kundenverpflichtungen, die den Helios-Hochlauf untermauern. Er charakterisierte den Produktzyklus als einen Zeitraum von etwa sechs bis sieben Quartalen, der von September bis zum ersten Quartal 2028 reicht. AMD hat sich jeweils 1-Gigawatt-Zusagen von OpenAI und Meta gesichert, sowie eine 1-Gigawatt-Zusage und eine weitere Option auf 2 Gigawatt von Anthropic. Neben diesen drei strategischen Partnern wird erwartet, dass auch Kunden von Oracle Cloud Infrastructure, Microsoft Azure, Microsofts eigene interne KI-Workloads sowie eine Reihe von Neocloud-Betreibern auf Helios setzen werden. Ramsay sagte, AMD würde „sehr gerne das erste volle Gigawatt mit Anthropic im Jahr 2027 realisieren“, schränkte jedoch ein, dass die Umsetzung bei Grundstücksverfügbarkeit, Stromversorgung, Gebäudeinfrastruktur und Kapitalzusagen eine variable Größe bleibe.
ROCm-Softwarelücke schließt sich: Eine aufschlussreiche Anekdote von Anthropic
Der wohl konkreteste Beleg für die Fortschritte bei der Software war die Geschichte, wie Anthropic Anfang des Jahres einen Cluster von MI355-Beschleunigern mietete und sein Flaggschiff-Inferenzmodell innerhalb eines Wochenendes optimierte und ausführte – ohne Beteiligung oder gar Wissen von AMD zu diesem Zeitpunkt. Ramsay bezeichnete die Fortschritte von ROCm in den letzten 18 Monaten als „phänomenal“ und führte die jüngste Beschleunigung darauf zurück, dass KI-Tools nun auch innerhalb der eigenen Softwareentwicklungsprozesse von AMD eingesetzt werden. Im Rahmen der Multi-Gigawatt-Partnerschaft mit Anthropic arbeitet AMD zudem daran, sicherzustellen, dass von Claude generierter Code automatisch auf ROCm und AMDs Instinct-Plattformen läuft, wenn Kunden Claude für ihre Modellentwicklung nutzen. Ramsay argumentierte, die Lücke zu Nvidias CUDA habe sich so weit geschlossen, dass es für AMDs größte und anspruchsvollste Kunden „kein echtes Diskussionsthema mehr ist“, da diese bereits wüssten, was ihre Anwendungen tun sollen, und die Arbeit einfach über ROCm routen.
Ein 220-Milliarden-Dollar-Markt für Server-CPUs bis 2030, zu zwei Dritteln „Agentic“
AMD bekräftigte die aktualisierte Marktprognose (Total Addressable Market, TAM) vom „Advancing AI“-Event: 220 Milliarden Dollar für Server-CPUs bis 2030, wobei agentengestützte Workloads etwa zwei Drittel dieses Pools ausmachen. Das Management hält an seinem Ziel fest, einen Umsatzanteil von mehr als 50 % an diesem erweiterten Markt zu erreichen. Ramsay unterteilte den Markt in drei Kategorien mit unterschiedlichen Optimierungsanforderungen: Chips mit mittlerer Kernanzahl und hoher Frequenz (bis zu 5 Gigahertz) als KI-Knotenpunkte für GPU- oder XPU-Cluster; Chips mit maximaler Kern- und Thread-Anzahl für reine CPU-„Agentic“-Racks; sowie traditionelle Unternehmens- und Cloud-Workloads, bei denen der Einsatzort eher eine geschäftliche als eine technisch bedingte Entscheidung ist.
x86 gegen ARM: AMD sieht es als Frage der Leistungsfähigkeit, nicht der Architektur
Auf die Frage nach den Marktanteilsgewinnen von ARM im Serverbereich – wenn auch von einer kleineren Basis aus – und wie sich AMD gegenüber ARM und seinem Hauptkonkurrenten im x86-Bereich behauptet, lehnte Ramsay es ab, den Wettbewerb als reinen Architekturstreit (Instruction Set) zu führen. Er verwies auf AMDs Chiplet-Architektur, die es ermöglicht, aus einer relativ kleinen Anzahl von Chip-Designs eine große Vielfalt an SKUs zu konfigurieren. Dies habe den x86-Servermarktanteil von AMD von einst 0,4 % auf heute über 40 % steigen lassen. Speziell bei „Agentic“-Workloads verfolge AMD als Nachfragesignal die Anzahl der Agenten oder Threads pro Megawatt. Die Kundennachfrage tendiere zu den SKUs mit der höchsten Kernanzahl von AMD, unabhängig von der Architektur. Zudem argumentierte er, dass die über fünf oder sechs Generationen von Unternehmens- und Hyperscaler-Einsätzen gehärteten Funktionen für Zuverlässigkeit, Verfügbarkeit und Wartbarkeit (RAS) von x86 nur schwer schnell zu replizieren seien – ein Punkt, den er mit den Sicherheitsanforderungen von KI-Agenten verknüpfte, die als autonome Mitarbeiter Zugriff auf Unternehmensdaten haben.