Am 12. November kündigte Jensen Huang öffentlich seinen Rücktritt als Präsident, Chief Executive Officer und Director an. Nvidias Aktienkurs fiel intraday um bis zu 14,4%, der Marktwert sank zeitweise um etwa 600 Milliarden USD, bevor sich der Rückgang zum Börsenschluss auf 4,3% verringerte.
Unterdessen schloss AMD, Nvidias größter Rivale, an diesem Tag mit einem Plus von 5,9%. Dies war bereits der fünfte aufeinanderfolgende Handelstag mit Gewinnen für AMD, mit einem kumulierten Anstieg von 44,7% vom Schlusskurs am 5. November bis zum Schlusskurs am 12. November.
Das erinnert mich an den Polymarket-Wettpool darüber, wer Jensen Huang nachfolgen wird. In einem Screenshot, den der offizielle Account am 12. November veröffentlichte, belegte Huangs Tochter Huang Minshan mit 12% den ersten Platz, während AMDs CEO Su und Nvidias CFO Colette Kress mit jeweils 7% den zweiten Platz teilten. AMD ist wirklich geschickt darin, den "zweiten Platz" zu belegen!
In der PC-Ära war die CPU die zentrale Hardware, und AMD jagte stets hinter Intel her; in der KI-Ära kaufen Cloud-Anbieter GPUs in großen Mengen, um Rechenzentren aufzubauen, und AMD ist immer noch Zweiter, nur dass der Marktführer nun Nvidia heißt.
Jetzt, da dies Nvidia widerfahren ist, muss AMD im Schlaf lächeln!
01 KI-Rechenzentren wurden bereits von AMD ins Visier genommen
Was AMD jetzt ins Visier nimmt, ist Nvidias größtes Geschäft.
Da Nvidia seinen Quartalsbericht für das dritte Quartal erst am 17. November Eastern Time veröffentlichen wird, schauen wir uns zunächst die Finanzdaten des zweiten Quartals an.
Laut Nvidias Quartalsbericht für das zweite Quartal dieses Jahres betrug Nvidias Gesamtumsatz etwa 96,2 Milliarden USD, wovon das Rechenzentrumsgeschäft 89 Milliarden USD beisteuerte, was mehr als 90% entspricht. In AMDs Quartalsbericht betrug AMDs Rechenzentrumsgeschäft nur 6,7 Milliarden USD, was auch einige Server-CPU-Umsätze umfasst.
AMD hat seine Server-CPUs, KI-Beschleunigerkarten und Hochgeschwindigkeitsnetzwerke zu einem Rack namens Helios kombiniert, das Nvidias Vollrack-Produkt namens Vera Rubin NVL72 entspricht.
Links ist AMD Helios, rechts ist NVIDIA Vera Rubin NVL72.
Am 30. September gab der Enterprise-IT-Ausrüster Hewlett Packard Enterprise (HPE) bekannt, dass er einen Helios-Rack-Auftrag im Wert von 1,2 Milliarden USD mit dem US-Cloud-Dienstanbieter Vultr unterzeichnet hat. AMD kann bereits an milliardenschweren Beschaffungen von Cloud-Anbietern teilnehmen.
Der Sabey SDC Columbia Datenzentrum-Campus in East Wenatchee, Washington, USA. Vultr hat hier einst die GPU-Rechenleistung in der Region Seattle ausgebaut.
Doch für Nvidia kann eine Bestellung dieser Größenordnung nur als „kleine Bestellung“ betrachtet werden.
Am 2. November letzten Jahres unterzeichnete das Cloud-Computing-Unternehmen IREN eine Beschaffungsvereinbarung über etwa 5,8 Milliarden USD mit Dell für Nvidia-GPUs sowie begleitende Produkte und Dienstleistungen. Im Finanzbericht des zweiten Quartals dieses Jahres trug ein gewisser „goldener Gönner“ 16 % von Nvidias Gesamtumsatz bei, was etwa 15,4 Milliarden USD entspricht, mehr als das Doppelte von AMDs Rechenzentrumsumsatz im zweiten Quartal.
Übertrieben ausgedrückt: Ein einzelnes Haar, das man von Nvidia zupft, ist dicker als AMDs Taille.
Doch nachdem Jensen Huang nun von seinen Positionen bei Nvidia zurückgetreten ist, ist die interimistische CEO die CFO Colette M. Kress. Nach dem Führungswechsel könnten einige Kunden ihre nächste Beschaffungsrunde überdenken.
Colette M. Kress, interimistische Chief Executive Officer und Chief Financial Officer von NVIDIA.
Nur neun Tage bevor NVIDIA die Ablösung von Jensen Huang bekannt gab, hatte AMD gerade seinen Finanzbericht für das dritte Quartal veröffentlicht. Darin stieg der Rechenzentrumsumsatz auf 8,546 Milliarden USD, ein Plus von 27,2 % gegenüber dem Vorquartal und 97 % gegenüber dem Vorjahr, hauptsächlich getrieben durch die Nachfrage nach EPYC-Server-CPUs und die Einführung der Instinct-MI450-GPU-Serie. In der Telefonkonferenz an jenem Tag sagte Su, dies sei das erste Quartal, in dem AMD MI455 und Helios-Racks ausgeliefert und Umsatz erfasst habe.
Obwohl der Finanzbericht den Helios-Umsatz nicht separat ausweist, ist klar, dass Komplett-Rack-Produkte begonnen haben, Umsatz zu AMD beizutragen.
NVIDIA wird seine Daten für das dritte Quartal am 17. November nach US-Ostküstenzeit veröffentlichen, wobei der Berichtszeitraum am 25. Oktober endet. Zu diesem Zeitpunkt war Jensen noch im Amt, sodass die Daten nicht beeinflusst sein dürften. Bemerkenswerter ist die Prognose für das vierte Quartal, die das Management abgibt.
Für AMD ist das, als hätte man seine eigene Ausrüstung gekauft und wartet darauf, dass die Dschungelmonster respawnen, als plötzlich aus der Top-Lane die Nachricht kommt, dass der Gegner solo getötet wurde. Um dieses Spiel zu gewinnen, ist jetzt eine gute Gelegenheit, aber ob man „Schneeball“-Effekte erzielen und direkt durchpushen kann, warten noch einige Schwierigkeiten.
02 Desktop-Grafikkarten: wirklich überhaupt keine Chance
AMD wurde 1969 im Silicon Valley gegründet, in derselben Generation wie Intel und sogar früher als NVIDIA. Es stellte CPUs her und kaufte 2006 das Grafikkartenunternehmen ATI, wodurch Radeon zu AMD kam. Seitdem kämpft das Unternehmen im CPU-Geschäft gegen Intel und im GPU-Geschäft gegen NVIDIA.
Ganz am Anfang konnte AMD noch mit NVIDIA mithalten, doch heute ist AMD bei Desktop-Grafikkarten völlig chancenlos gegen NVIDIA.
Laut Daten von Jon Peddie Research betrugen die weltweiten Auslieferungen diskreter Desktop-GPUs im zweiten Quartal 2026 etwa 12,5 Millionen Einheiten, wobei NVIDIA etwa 90 %, AMD etwa 8 % und Intel etwa 2 % ausmachten.
Die erste offensichtliche Lücke tat sich 2014 bis 2015 auf. NVIDIA brachte zuerst die energieeffizienteren GTX 970 und 980 auf den Markt, während AMD die Radeon-300-Serie und Fury X erst im Juni des folgenden Jahres einführte. Als AMDs neue Karten auf den Markt kamen, war sein vierteljährlicher Auslieferungsanteil bereits auf 18 % gefallen.
Im zweiten Quartal 2018 erreichte AMD einmal wieder 36,1 %, fiel bis zum Jahresende dann aber auf 18,8 % zurück. In jenem Jahr ließ die Mining-Nachfrage nach, und beide Unternehmen bekamen Probleme mit Kanalbeständen. NVIDIA brachte in der zweiten Jahreshälfte die RTX-20-Serie auf den Markt, die auf Echtzeit-Raytracing ausgerichtet war, während AMD erst 2019 mit der RX-5700-Serie in die Mainstream-Preissegmente zurückschlug, wobei sein Anteil bis zum Jahresende wieder auf 31,1 % stieg. Später konnte die RX 9070 XT bei ähnlichem Budget ebenfalls höhere Bildraten erzielen, doch im zweiten Quartal 2026 lag AMDs Auslieferungsanteil bei Desktop-Diskret-GPUs immer noch bei nur etwa 8 %.
Heute wird die Flaggschiff-Klasse weiterhin von NVIDIAs RTX 5090 angeführt, und AMD kann mit NVIDIA-Karten derselben Klasse nur über das Preis-Leistungs-Verhältnis konkurrieren. TechSpot testete im September 2026 52 Spiele, und die RX 9070 XT, die etwa 730 bis 750 US-Dollar kostete, erzielte bei 1440p eine durchschnittliche Bildrate, die 24 % höher lag als die der RTX 5070, die damals ab 800 US-Dollar startete.
Links ist die Radeon RX 9070 XT, rechts die GeForce RTX 5070.
Viel von dem "Zermalmen" bei Desktop-Grafikkarten ist Jensen zu verdanken.
Im November 2006 brachte NVIDIA die CUDA-fähige GeForce 8800 auf den Markt. Jensen Huang erinnerte später daran, dass die Integration von CUDA in Gaming-Karten viel Gewinn kosten würde, aber er bestand trotzdem darauf, es zu tun. Bis Mai 2008 hatten die kumulierten Auslieferungen von CUDA-fähigen GPUs der GeForce-8- und -9-Serie 70 Millionen Einheiten überschritten.
Was ist CUDA?
CUDA ist eine Sammlung von Softwarewerkzeugen von NVIDIA. Ingenieure nutzen sie, um Aufgaben wie das Trainieren von Modellen an GPUs zu übergeben, und können direkt Code aufrufen, den NVIDIA bereits geschrieben und debuggt hat. Wenn zum Beispiel Dutzende Karten gemeinsam trainieren, gibt es fertige Werkzeuge dafür, wie die Karten untereinander Daten austauschen.
Illustration der CUDA-Parallelverarbeitung. Derselbe Codeabschnitt kann an mehrere GPU-Threads übergeben werden, um verschiedene Daten gleichzeitig zu verarbeiten.
Wer Gaming-Karten kauft, nutzt vielleicht nicht unbedingt CUDA, aber Entwickler haben Hardware, die sie jederzeit kaufen können, um Programme zu schreiben und Experimente auszuführen.
Obwohl Jensen Huang gegangen ist, ist CUDA, an das Entwickler gewöhnt sind, immer noch da. Für AMD ist es weiterhin relativ "einfach", Gamer für sich zu gewinnen, aber wenn es diejenigen für sich gewinnen will, die Grafikkarten für die Entwicklung kaufen, muss es die CUDA-Hürde überwinden.
03 Kann CUDA's Burggraben wirklich überwunden werden?
Die größte Herausforderung für AMD bei dem Versuch, NVIDIAs Kunden für sich zu gewinnen, ist CUDA.
Dieses Paket wurde von NVIDIA
Diandian
Schritt für Schritt aufgebaut."The NVIDIA Way: Jensen Huang and His Tech Empire" schrieb, dass NVIDIA CUDA nicht nur in Gaming-Karten integrierte, die Entwickler sich leisten konnten, sondern auch Leute entsandte, um Entwicklern dabei zu helfen, Molekularsimulationsprogramme auf GPUs zu übertragen.
NVIDIA gab bekannt, dass bis zum Geschäftsjahr 2026 mehr als 7,5 Millionen Entwickler CUDA und seine anderen Softwarewerkzeuge nutzten, begleitet von Hunderten spezialisierter Softwarebibliotheken.
Natürlich ist AMD nicht ohne Gegenmaßnahmen.
ROCm ist AMDs Software-Tool, um mit CUDA zu konkurrieren, und ermöglicht Entwicklern, beim Wechsel der Grafikkarte weniger Codezeilen zu ändern. Wenn man beispielsweise mit PyTorch auf dem eigenen Computer ein Foto-Klassifizierungsmodell trainiert, kann das ursprüngliche Trainingsskript weiterhin auf Radeon laufen, solange alle verwendeten Funktionen unterstützt werden und man die ROCm-Version von PyTorch installiert.
In AMDs offiziellem Tutorial zeigt eine lokale KI-Demo auf der Radeon RX 9000-Serie ComfyUI bei der Ausführung der SDXL-Bildgenerierung.
Doch was wirklich schwer aufzuholen ist gegenüber CUDA, sind die fertigen Tools und der Code. Je mehr Funktionen ein Projekt verwendet, desto mehr Punkte müssen beim Wechsel zu AMD einzeln überprüft werden.
Und für Rechenzentren macht der Ersatz von NVIDIA durch AMD die Sache noch komplizierter: Eine einzelne Karte mag laufen, aber man muss trotzdem überprüfen, ob Dutzende Karten, die gemeinsam trainieren, ordnungsgemäß funktionieren.Das ist nicht nur eine Frage des Geldes; die Zeit ist tatsächlich wichtiger.
Midjourney stieß auf ein ähnliches Problem. Im Mai dieses Jahres sagte Midjourney-Gründer David Holz in einem Interview, dass Midjourney früh auf Google TPU gesetzt habe; hätte man von Anfang an NVIDIAs vollständiges Toolset verwendet, wäre der Forschungsfortschritt des Teams wahrscheinlich ein Jahr früher gewesen.Könnte er es noch einmal machen, würde er von Anfang an NVIDIA-GPUs verwenden. Unterschiedliche technische Entscheidungen beeinflussen wirklich den Geschäftsfortschritt.
Ein Archivfoto des Midjourney-Gründers David Holz.
Als Liang Wenfeng über das Aufholen gegenüber NVIDIA-Grafikkarten sprach, sagte er: „Technologie hat keine Geheimnisse, aber ein Neustart kostet Zeit und Geld.“
AMDs Ansatz besteht darin, dass Kunden so wenig Code wie möglich ändern müssen. Wenn ein Kunde beispielsweise ein Modell in PyTorch schreibt, kann der Großteil des Modellcodes unverändert bleiben, solange die verwendeten Funktionen bereits auf AMD unterstützt werden, und PyTorch übergibt die Berechnung über ROCm an AMDs GPU. Für den eigenen CUDA-Code der Kunden hat AMD auch Tools, die helfen können, einen Teil davon zu konvertieren.
In seiner IPO-Roadshow sagte Anthropic, es habe Claude Mythos Preview verwendet, um Berechnungscode zu ändern, und habe die Eingabeverarbeitung eines Modells in etwa drei Tagen auf AMD MI355X zum Laufen gebracht, mit einer nutzbaren Geschwindigkeit.
Meta und AMD haben 10 Empfehlungsmodelle an die GPUs beider Unternehmen angepasst; beim Training mit derselben Anzahl von Karten gewann jede Seite einige und verlor einige, und die Gesamttrainingsgeschwindigkeit war etwa gleich.
Cloud-Anbieter haben bereits begonnen, beides zu nutzen und legen nicht mehr alle Eier in einen Korb.
Am 26. Oktober dieses Jahres kündigte NVIDIA eine Erweiterung seiner Modellzusammenarbeit mit Meta an; am nächsten Tag gab AMD bekannt, dass Meta bereits Helios nutze. Für Beschaffungsabteilungen bedeutet dies, dass dieselbe Expansionsrunde nach Aufgaben aufgeteilt werden kann. Training, das von CUDA abhängt, verwendet weiterhin NVIDIA, während Empfehlungsmodell-Training, das bereits auf ROCm validiert wurde, separat AMD-Rechenleistung beschaffen kann.
Natürlich wird der Verlust von Jensen Huang als Gesicht des Unternehmens zwangsläufig NVIDIAs Geschäft beeinflussen, hauptsächlich weil Jensen mit seinem Gesicht wirklich Menschen gewinnen kann.
Im Jahr 2025 unterzeichnete NVIDIA einen zunächst 6,3 Milliarden Dollar schweren Vertrag mit CoreWeave und vereinbarte, dessen nicht vermietete Rechenleistung bis 2032 zu kaufen. Jensen Huangs Gesicht repräsentiert NVIDIA.
Nach seinem Weggang – welches Gesicht würde es wagen, im Namen von NVIDIA Zusagen zu machen?
04 AMD wäre fast gestorben und war noch weniger bereit, Zweiter zu sein
Im Jahr 2006 kaufte AMD ATI und kämpfte von da an in CPUs gegen Intel und bei Grafikkarten gegen NVIDIA.
Doch in den folgenden zehn Jahren fielen beide Fronten nacheinander.Bis 2015 war AMDs weltweiter x86-Auslieferungsanteil von 25,3 % Ende 2006 auf 12,1 % gefallen, und bei diskreten Desktop-GPUs lag er zeitweise bei nur 18 %.
Ende 2015 verfügte AMD nur über 785 Millionen US-Dollar an Bargeld und marktfähigen Wertpapieren, bei 2,26 Milliarden US-Dollar Schulden. Die Sparte, die PC-Prozessoren und Grafikkarten verkaufte, verzeichnete in diesem Jahr einen Umsatzrückgang von 42 %.
Damals stellte AMD auf dem Desktop den FX-8370 gegen Intels Skylake Core i7-6700K. In einem zeitgenössischen Test über 14 Anwendungen lag die Gesamtpunktzahl des FX-8370 um etwa 39 % niedriger.
Mit einem CPU-Anteil von nur noch etwas über 10 % musste AMD durchhalten, bis die nächste Produktgeneration kam.
Aufträge für Spielkonsolen und Barmittel aus dem Verkauf von Eigenkapital verschafften AMD Zeit. Su Zifeng erinnerte sich später, dass AMD zunächst Ressourcen darauf konzentrierte, die CPU-Kerne neu zu machen, und dann die Investitionen in GPUs ausweitete. Ein neuer Satz von CPU-Kernen könnte helfen, das Desktop-Geschäft zurückzugewinnen und auch in den Servermarkt zurückzukehren.
Dieses neue Design ist Zen. Bei gleicher Frequenz kann ein Kern mehr leisten.
Die Zen-Serie verhalf AMD zurück von den Toten. AMD nutzte sie, um Desktop-Ryzen zu bauen, das Desktop-Geschäft zurückzugewinnen, und nutzte sie auch, um Server-EPYC zu bauen und wieder in den Servermarkt einzutreten.Bis zum zweiten Quartal 2026, allein bei EPYC und Xeon in Servern betrachtet, hatte AMDs Auslieferungsanteil 46,4 % erreicht, nur 7,2 Prozentpunkte hinter Intels 53,6 %.
Im Jahr 2017 zeigte Su Zifeng den Ryzen-Prozessor der ersten Generation.
Die GPU-Linie wurde nicht aufgegeben.
Damals verwendeten Sonys PS4 und Microsofts Xbox One beide kundenspezifische AMD-Chips, mit einer CPU und einem Grafikprozessor in einem einzigen Chip. Die durch die Herstellung von Grafikkarten angesammelte Technologie konnte sowohl an PC-Spieler als auch an Konsolenhersteller verkauft werden.
Die 2013 auf der E3 vorgestellte PlayStation 4 der ersten Generation und der DualShock-4-Controller.
Im Dezember 2016, einen Tag bevor AMD seine Zen-Desktop-Prozessoren zeigte, kündigte das Unternehmen den Radeon-Instinct-Plan für Deep Learning an.
Während AMD die CPU rettete, baute es bereits GPUs für Rechenzentren, um KI-Modelle zu trainieren.
Dieser Mut machte sich schließlich bezahlt. AMD brachte 2020 den Instinct MI100 für das Rechenzentrum auf den Markt und nutzte 2023 den MI300X, um um Rechenleistung für große Modelle zu konkurrieren. Heute sind der gerettete EPYC und der unterwegs entwickelte Instinct zum Kern des Helios-Racks geworden.
Titelbild des offiziellen AMD-Engineering-Videos „Building Helios“, das den Entwicklungsstandort zeigt.
Oracle Cloud ist ein sehr gutes Beispiel. Denn das Unternehmen kauft sowohl Racks als auch vermietet es Rechenleistung an Kunden.
Oracle plant den Einsatz von 50.000 AMD Instinct MI450-Serie-GPUs, beginnend mit der Bereitstellung im dritten Quartal 2026, um einen für Cloud-Kunden offenen KI-Cluster aufzubauen und die Bereitstellung 2027 und darüber hinaus weiter auszubauen. Bei 72 Karten pro Helios-Rack sind das zum Start fast 700 vollständig konfigurierte Racks.
Nehmen wir Vultr als Referenz. Der geplante AMD-KI-Cluster der vorherigen Generation in Ohio soll etwa 24.000 MI355X-Karten einsetzen, und für das gesamte Cluster-Projekt sind Investitionen von mehr als 1 Milliarde US-Dollar geplant. Allein die erste Bereitstellung von Oracle plant den Einsatz von mehr als der doppelten Anzahl an Karten dieses Projekts.
Mit dem Weggang von Jensen Huang hat sich AMDs Himmel aufgehellt.
Desktop-Grafikkarten können endlich aufatmen. Obwohl das CUDA, an das Entwickler gewöhnt sind, immer noch da ist, ist es gut, einige Gamer für sich zu gewinnen.
Rechenzentren sind der Bereich, in dem AMD die Gelegenheit nutzen kann, Aufträge an sich zu reißen. Das vollständige Helios-Rack ist voller Hoffnungen von Su Ma, ROCm kann auch helfen, den Burggraben von CUDA zu umgehen, und Kunden haben sogar schon unterschrieben und warten nur auf die Lieferung.
Aber ich schätze, AMD wird nicht laut lachen; sie werden sich erst nicht mehr zurückhalten können, wenn Chen Liwu auch Intel verlässt.
Dieser Artikel stammt vom WeChat-öffentlichen Account „Hardcore Kanban“ (ID: yinghekb), Autor: derjenige, der KI umarmt
