Amazon erhöht die Anzahl der NVIDIA-GPUs auf 2 Millionen: Eine riesige Investition von AWS in die "KI-Infrastruktur-Herrschaft"

Der Wettbewerb um generative KI verlagert sich von der Phase, in der die Leistung der Modelle im Vordergrund stand, hin zu einem Wettkampf darum, "wie viele riesige Rechenressourcen gesichert werden können".

Ein symbolträchtiges Großprojekt hat Amazon angekündigt.

Die Cloud-Sparte des Unternehmens, Amazon Web Services (AWS), hat bekannt gegeben, dass sie ihre strategische Zusammenarbeit mit NVIDIA erheblich ausweitet und von 2027 bis 2028 zusätzlich 2 Millionen NVIDIA-GPUs in die globale Infrastruktur von AWS integrieren wird.

Zu den betroffenen Modellen gehören neben Blackwell Ultra auch die nachfolgenden Generationen Rubin und Rubin Ultra.

Darüber hinaus hat AWS bereits Pläne angekündigt, ab 2026 über 1 Million NVIDIA-GPUs hinzuzufügen. Die aktuelle Ankündigung erhöht diese Zahl um weitere 2 Millionen.

Dies ist nicht nur eine Nachricht darüber, dass Amazon eine große Menge an GPUs kauft.

Es zeigt, dass Amazon in den kommenden Jahren plant, KI als gemeinsame Infrastruktur für mehrere Geschäftsbereiche wie Cloud-Dienste, E-Commerce, Logistik, Robotik und Regierungssysteme zu integrieren und dabei eine riesige Rechenbasis ins Zentrum zu stellen.

Die Hauptakteure im KI-Wettbewerb verlagern sich von "Modellen" zu "Infrastruktur"

Zu Beginn des generativen KI-Booms konzentrierte sich das Marktinteresse auf die Leistung großer Sprachmodelle, die von Unternehmen wie OpenAI, Anthropic und Google entwickelt wurden.

Doch sobald KI-Dienste von der experimentellen Phase in den tatsächlichen Geschäftsbetrieb und Verbraucherdienste übergehen, ändert sich die Situation.

Wenn KI-Agenten Unternehmensprozesse automatisieren, Programme schreiben, Daten analysieren und Kundenservice leisten, wird der von KI verbrauchte Rechenbedarf sprunghaft ansteigen.

Wenn sich KI zudem auf Bereiche wie Robotik, autonomes Fahren und wissenschaftliche Forschung, die als "Physical AI" bezeichnet werden, ausweitet, könnte der benötigte Rechenressourcenbedarf eine völlig neue Dimension erreichen.

Die erweiterte Partnerschaft zwischen AWS und NVIDIA antizipiert genau diese Zukunft.

Beide Unternehmen verstärken ihre Zusammenarbeit nicht nur bei GPUs, sondern auch bei CPUs, Netzwerken, KI-Modellen, Datenverarbeitung und Robotik in einem "Full-Stack"-Ansatz.

Für Cloud-Unternehmen ist es nicht nur wichtig, die neuesten GPUs zu besitzen.

Es ist notwendig, Hunderttausende oder Millionen von GPUs über Hochgeschwindigkeitsnetzwerke zu verbinden, große Mengen an Strom zu liefern, zu kühlen, ohne Ausfälle zu betreiben und eine Umgebung zu schaffen, in der Unternehmen und Forschungseinrichtungen sie sofort nutzen können, wenn sie benötigt werden.

Im KI-Zeitalter wird im Cloud-Wettbewerb die Fähigkeit, eine riesige KI-Fabrik zu betreiben, zunehmend wichtiger als die Halbleiter selbst.

Die Zahl von 2 Millionen GPUs, die Amazon angekündigt hat, symbolisiert, dass der Wettbewerb eine neue Größenordnung erreicht hat.

Warum kauft Amazon NVIDIA, obwohl es den eigenen Chip "Trainium" hat?

Besonders interessant an dieser Nachricht ist, dass Amazon ein Unternehmen ist, das aktiv eigene KI-Chips entwickelt.

Amazon entwickelt über seine Tochtergesellschaft Annapurna Labs den KI-Beschleuniger "Trainium".

Im Allgemeinen würde man erwarten, dass die Ausweitung eigener Chips die Abhängigkeit von NVIDIA verringern könnte.

Dennoch fügt AWS weitere 2 Millionen NVIDIA-GPUs hinzu.

Auf den ersten Blick mag dies widersprüchlich erscheinen.

Wenn man die Strategie von AWS jedoch als eine Wahl zwischen "NVIDIA oder Trainium" betrachtet, könnte man das Wesentliche verfehlen.

Amazon strebt wahrscheinlich nicht danach, sich auf einen bestimmten Halbleiter zu verlassen, sondern eine riesige KI-Plattform zu werden, auf der Kunden je nach Anwendungsfall aus verschiedenen Rechenressourcen wählen können.

Unter KI-Entwicklern wird die Softwareumgebung rund um NVIDIAs CUDA weit verbreitet genutzt. Daher bleibt es wichtig, eine große Anzahl der neuesten NVIDIA-GPUs bereitzuhalten, um KI-Unternehmen weltweit zu AWS zu locken.

Andererseits kann Trainium in bestimmten Anwendungen mit einem besseren Preis-Leistungs-Verhältnis punkten.

AWS und NVIDIA arbeiten zudem daran, NVIDIAs Hochgeschwindigkeitstechnologie NVLink Fusion mit Amazons kundenspezifischem Silizium zu kombinieren.

Das Bild, das Amazon zeichnet, ist möglicherweise nicht "AWS, das mit NVIDIA konkurriert", sondern "ein riesiger KI-Rechenmarkt, der sowohl NVIDIA als auch eigene Halbleiter umfasst".

Die "AI-Fabrik" mit 100.000 GPUs wird auch für die US-Regierung ein wichtiger Kunde

Ein weiterer Aspekt der Partnerschaft, der nicht übersehen werden sollte, ist die KI-Infrastruktur für die US-Regierung.

AWS und NVIDIA planen, eine sichere KI-Fabrik für US-Regierungsbehörden zu errichten, die eine Infrastruktur im Umfang von 100.000 GPUs umfasst.

Wenn KI für nationale Sicherheit, Cybersicherheit, Informationsanalyse und Forschung und Entwicklung genutzt wird, könnte der Bedarf an Rechenressourcen für Regierungsbehörden ebenfalls stark ansteigen.

Hier kommt die Stärke von AWS ins Spiel.

AWS hat nicht nur im Unternehmens-Cloud-Bereich, sondern auch im Cloud-Bereich für Regierung und öffentliche Sektoren langjährige Erfahrung gesammelt.

Durch die Kombination mit NVIDIAs KI-Infrastruktur könnte der KI-Markt für die Regierung für Amazon zu einem riesigen Wachstumsbereich werden.

Der Wettbewerb um KI-Infrastruktur beschränkt sich nicht nur auf den Unternehmens-Cloud-Wettbewerb mit Microsoft Azure und Google Cloud.

Er erstreckt sich auf den größeren Markt, wer die KI-Infrastruktur auf nationaler Ebene bereitstellen wird.

Für NVIDIA ist es auch ein Mittel, um die "Nachfragerückgangs-Theorie" zu widerlegen

Natürlich ist der aktuelle Vertrag auch für NVIDIA von großer Bedeutung.

Im Markt für KI-Halbleiter wurde lange die Sorge geäußert, dass die Investitionen der großen Tech-Unternehmen irgendwann ihren Höhepunkt erreichen könnten.

Google entwickelt TPUs, Amazon Trainium und auch Microsoft entwickelt eigene KI-Halbleiter.

Daher gibt es die Ansicht, dass die Hyperscaler langfristig ihre Abhängigkeit von NVIDIA-GPUs verringern könnten.

Doch die Entscheidung von Amazon, das selbst eigene Halbleiter entwickelt, zusätzlich 2 Millionen NVIDIA-GPUs, einschließlich der nächsten Generation, zu erwerben, ist bemerkenswert.

Zumindest derzeit widerspricht die Verbreitung eigener Chips nicht unbedingt der Nachfrage nach NVIDIA.

Da der KI-Markt selbst stark wächst, könnte die Nachfrage nach GPUs schneller steigen als die Ausweitung eigener Halbleiter.

NVIDIAs CEO Jensen Huang hat ebenfalls die Ansicht geäußert, dass die Zusammenarbeit mit AWS auf einer schneller als erwarteten Expansion der KI-Nachfrage basiert.

Sollte sich dieses Szenario fortsetzen, könnte der größte Wachstumsfaktor für NVIDIA nicht darin bestehen, Wettbewerber auszuschließen, sondern darin, dass der gesamte KI-Rechenmarkt weiter wächst.

Das nächste Schlachtfeld der KI, "Agenten", verändert Amazons E-Commerce

Für Amazon ist es noch wichtiger, dass die Investitionen in die KI-Infrastruktur nicht nur den Umsatz von AWS betreffen.

Auch im E-Commerce-Geschäft von Amazon selbst könnten KI-Agenten das Verbraucherverhalten verändern.

In einer von Evercore ISI durchgeführten Umfrage zum Online-Handel in den USA gaben 57 % der Nutzer, die die KI-Funktionen von Alexa nutzen, an, dass sie Produkte gekauft haben, die sie zuvor nicht kannten.

Darüber hinaus gaben 36 % an, dass die Nutzung der KI-Funktionen die Menge ihrer Einkäufe erhöht hat.

Dies sind sehr wichtige Zahlen für Amazon.

Im traditionellen E-Commerce war die Struktur so, dass Nutzer bereits eine Vorstellung davon hatten, was sie kaufen wollten, und Amazon diese Produkte verkaufte.

Mit KI-Agenten hingegen können sie vage Wünsche der Nutzer verstehen, Optionen vergleichen, neue Produkte vorschlagen und direkt zum Kauf führen.

Das bedeutet, dass Amazon sich von einem "Ort, an dem man nach gewünschten Produkten sucht" zu einem "Ort, an dem man die KI fragt, was man kaufen sollte" entwickeln könnte.

Wenn dies gelingt, wird KI für Amazon nicht nur eine Technologie zur Kostensenkung sein, sondern ein Verkaufsinstrument, das den Konsum selbst generiert.

Der Analyst von Evercore ISI, Mark Mahaney, hat aufgrund dieser Umfrageergebnisse das Kursziel für Amazon-Aktien von 315 auf 355 Dollar angehoben. Am Tag der Berichterstattung stiegen die Amazon-Aktien, und KI-Agenten wurden als neues Wachstumspotenzial für das Einzelhandelsgeschäft wahrgenommen.

Amazon sichert sich gleichzeitig "Cloud-KI" und "Shopping-KI"

Ein Überblick über die jüngsten Nachrichten zeigt, dass Amazons KI-Strategie zwei große Einnahmequellen bietet.

Erstens AWS.

Es bietet Unternehmen weltweit, KI-Startups, Regierungen und Forschungseinrichtungen GPUs, KI-Modelle, Speicher und Netzwerke und verdient mit der "Infrastruktur, die KI betreibt".

Zweitens Amazon.com.

Durch Alexa und Shopping-Agenten wird der Prozess der Produktsuche, des Vergleichs und des Kaufs selbst durch KI automatisiert, was den E-Commerce erweitert.

Dazwischen gibt es Geschäftsbereiche wie Werbung, Logistik und Robotik.

Wenn KI den Produktkauf steigert, könnte der Werbewert steigen.

Wenn das Bestellvolumen steigt, wird die Verarbeitungskapazität der Logistikzentren wichtig, und der Einsatz von KI-Robotern wird voranschreiten.

Wenn AWS-Rechenressourcen zur Steuerung von Robotern und KI genutzt werden, führt dies erneut zu Investitionen in die Cloud.

Wenn Amazons riesige Geschäfte "Cloud, E-Commerce, Werbung und Logistik" durch KI verbunden werden, entsteht ein Wirtschaftssystem, das andere KI-Unternehmen nicht leicht nachahmen können.

Die Ankündigung von Amazon Robotics, NVIDIAs Physical AI-Plattform zu nutzen, symbolisiert diese Vision.

Auf sozialen Medien treffen "extremer Optimismus" und "Vorsicht vor riesigen Investitionen" aufeinander

Die Reaktionen auf die Ankündigung in den sozialen Medien sind nicht einheitlich.

NVIDIAs offizieller X-Account betonte nicht nur die 2 Millionen GPUs, sondern auch die Zusammenarbeit bei Vera-CPUs, Netzwerken, Nemotron und Amazon-Robotik und stellte die "Integration des gesamten AI-Stacks mit AWS" in den Vordergrund.

Auch auf X äußerten Investoren und Technologieexperten die Ansicht, dass die Dimension von 2 Millionen GPUs nicht nur ein Produktnachricht ist, sondern dass die Investitionen in KI-Infrastruktur selbst makroökonomische Ausmaße annehmen.

Es gibt auch Meinungen, die den Punkt, dass "Amazon trotz Trainium eine große Menge NVIDIA kauft", als Beweis für NVIDIAs starke Wettbewerbsfähigkeit werten.

In der Amazon-Community auf Reddit gibt es sowohl Reaktionen wie "langfristig ein starkes Signal" als auch Beiträge, die sich darüber beschweren, dass "selbst bei so guten Nachrichten der Aktienkurs nicht reagiert".

Es gibt auch Kommentare, die die riesigen Investitionen als "zyklischen Kapitalfluss" betrachten, und Beiträge, die berechnen, wie viel AWS in Zukunft aus den GPU-Käufen zurückgewinnen kann.

In einer anderen Aktien-Community wurde der langfristige Umsatz von AWS durch die 2 Millionen GPUs unabhängig berechnet, und es gab optimistische Meinungen, dass dies nicht nur ein einmaliger Kauf sei, sondern eine Pipeline, die zukünftige Cloud-Umsätze generiert.

Diese individuellen Umsatzberechnungen sind jedoch keine offiziellen Prognosen und hängen von mehreren Annahmen wie GPU-Preisen und Nutzungsraten ab, sodass sie nicht direkt zur Berechnung des Unternehmenswerts verwendet werden können.

Die Stimmung der Privatanleger gegenüber Amazon-Aktien ist nicht unbedingt durchweg optimistisch.

Auf Stocktwits wurde berichtet, dass die Stimmung der Privatanleger trotz des Anstiegs der Amazon-Aktien nach der Erhöhung des Kursziels durch Evercore als "Bearish" eingestuft wurde.

Diese Reaktion zeigt, dass der Markt neben den Erwartungen an KI-Investitionen auch die riesigen Kapitalinvestitionen von Amazon, die Gewinnmargen und die Kapitalrendite genau beobachtet.

"Je größer die KI-Investitionen, desto höher der Aktienkurs" ist kein einfaches Marktumfeld mehr; es wird immer wichtiger, "wie viel Cashflow diese Investitionen in den kommenden Jahren generieren werden".

Das größte Risiko besteht nicht darin, "GPUs zu kaufen", sondern darin, "sie vollständig zu nutzen"

Die Zahl von 2 Millionen GPUs ist enorm.

Doch für Amazon besteht die eigentliche Herausforderung nicht darin, die GPUs zu sichern.

Es geht darum, sie mit hoher Auslastung zu betreiben und Einnahmen zu erzielen, die die Investitionen übersteigen.

Ein KI-Rechenzentrum erfordert neben GPUs auch riesige zusätzliche Investitionen in Land, Gebäude, Stromnetze, Umspannwerke, Kühlsysteme und Hochgeschwindigkeitsnetzwerke.

Wenn weltweit mehr KI-Rechenzentren entstehen, könnte es zu einem Mangel an Strom oder Anlagen kommen.