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AMD stellt Helios vor und gewinnt Microsoft als KI-Kunden

Technologie

Ein Techniker arbeitet an einem dicht bestückten Server-Rack in einem Rechenzentrum.
Ein Techniker arbeitet an einem dicht bestückten Server-Rack in einem Rechenzentrum.

Wichtige Punkte

  • AMD bringt mit Helios erstmals ein vollständiges KI-Racksystem auf den Markt.
  • Microsoft will Helios in Azure-Rechenzentren einsetzen, neben Meta, OpenAI und Oracle.
  • Für Anleger rückt der Wettbewerb mit Nvidia um hochpreisige KI-Infrastruktur stärker in den Fokus.

AMD (NASDAQ: AMD) hat mit Helios sein erstes vollständig integriertes KI-Racksystem vorgestellt und zugleich Microsoft als neuen Abnehmer gewonnen. Der Chipkonzern geht damit über den Verkauf einzelner Beschleuniger hinaus und tritt im lukrativen Markt für komplette KI-Infrastruktur direkter gegen Nvidia an. Für Anleger ist das relevant, weil sich der Wettbewerb im Rechenzentrum zunehmend von einzelnen Chips auf komplette Systeme, Netzwerke und Software verlagert.

Nach Angaben von AMD soll Helios in den Azure-Rechenzentren von Microsoft zum Einsatz kommen. Das Unternehmen reiht sich damit neben Meta, OpenAI und Oracle in die Gruppe der frühen Kunden und Partner ein. Microsoft-Chef Satya Nadella erklärte, Azure werde mit AMD Helios erweitert, um Kunden mehr Leistung, Skalierbarkeit und Auswahl für die nächste Generation von KI-Anwendungen zu bieten.

Helios ist als komplettes Rack für große KI-Modelle ausgelegt. Pro System kommen 72 Instinct-MI455X-GPUs zum Einsatz, hinzu kommen EPYC-Prozessoren der Venice-Generation sowie Pensando-DPUs und UALink für die Verbindung der Beschleuniger. AMD beziffert die Leistung auf bis zu 1,4 ExaFLOPS bei FP8 für Training und bis zu 2,9 ExaFLOPS bei FP4 für Inferenz. Im Rack verbaut sind zudem 31 TB HBM4-Speicher. AMD spricht von bis zu 3 KI-ExaFLOPS pro Rack.

Strategisch wichtig ist vor allem der Formfaktor. Helios ist das erste Rack-Scale-Referenzdesign von AMD auf Basis von Metas Open-Rack-Wide-Standard innerhalb des Open Compute Project. Damit orientiert sich AMD an den Anforderungen großer Rechenzentrumsbetreiber, die neben hoher Rechenleistung auch Wartbarkeit, offene Standards und eine einfache Integration in bestehende Infrastruktur verlangen.

Die Auslieferung an Kunden einschließlich Microsoft soll nach derzeitiger Planung in der zweiten Jahreshälfte 2026 anlaufen. Einzelne Berichte sprechen von ersten verfügbaren Systemen noch im laufenden Jahr. Nennenswerte Umsatzbeiträge aus Helios sind damit eher ab der zweiten Hälfte 2026 zu erwarten, auch wenn frühe Installationen schon davor möglich sind.

AMD positioniert die Plattform ausdrücklich als Gegenstück zu Nvidias Rack-Systemen wie Grace Blackwell und Vera Rubin. Das ist ein wichtiger Schritt, weil Nvidia den Markt für KI-Cluster bislang nicht nur mit GPUs, sondern mit eng integrierten Komplettsystemen dominiert. AMD versucht nun, mit einem vollständigen Angebot aus Beschleunigern, Prozessoren, Netzwerk und Software einen größeren Anteil an den Investitionsbudgets der Hyperscaler zu gewinnen.

Offizielle Preise hat AMD nicht genannt. Analystenschätzungen zufolge dürfte ein Helios-Rack etwa 5 bis 5,5 Mio. US-Dollar kosten. Diese Summen unterstreichen die hohe Wertschöpfung pro Installation. Entsprechend genau werden Anleger verfolgen, ob AMD aus ersten Kundenbeziehungen belastbare Volumengeschäfte machen kann.

Für Microsoft ist Helios mehr als ein zusätzlicher Liefervertrag. Der Einsatz einer weiteren Hochleistungsplattform neben Nvidia verbreitert die Beschaffung und verringert die Abhängigkeit von einem einzelnen Anbieter. Für AMD ist der Microsoft-Auftrag ein Signal, dass das Unternehmen bei den größten Cloud-Anbietern in den inneren Kreis der KI-Infrastruktur rückt.

Ein direkter DACH-Bezug ergibt sich aus den vorliegenden Informationen nicht. Für Anleger in Deutschland, Österreich und der Schweiz ist die Entwicklung dennoch relevant, weil sie den Wettbewerb im globalen KI-Hardware-Sektor verschärft und damit die Positionierung großer US-Technologiewerte in internationalen Portfolios beeinflussen kann.

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