Nach dem Boom beim Training großer KI-Modelle rückt nun die nächste Wachstumsphase der künstlichen Intelligenz in den Fokus: die sogenannte Inferenz. Dabei werden bereits trainierte Modelle für konkrete Anwendungen eingesetzt – vom Chatbot bis hin zu autonomen KI-Agenten. Branchenexperten erwarten, dass dieser Markt langfristig sogar größer werden könnte als das Geschäft mit dem Training der Modelle. Entsprechend positionieren sich Halbleiterhersteller wie Nvidia, AMD und Cerebras mit unterschiedlichen technologischen Ansätzen, um sich einen möglichst großen Anteil an diesem Zukunftsmarkt zu sichern.

Nvidia-Aktie

Nvidia gilt seit Jahren als unangefochtener Marktführer im Bereich der KI-Infrastruktur. Die Grafikprozessoren (GPUs) des Unternehmens dominieren das Training großer Sprachmodelle, nicht zuletzt dank der weit verbreiteten Softwareplattform CUDA. Ein Großteil der grundlegenden KI-Software wurde speziell für diese Plattform entwickelt und auf Nvidia-Hardware optimiert, was dem Konzern einen erheblichen Wettbewerbsvorteil verschafft.

Im Bereich der Inferenz verfolgt Nvidia jedoch einen erweiterten Ansatz. Durch die Integration der sogenannten Language Processing Units (LPUs), die auf besonders schnellen SRAM-Speicher direkt auf dem Chip setzen, hat das Unternehmen sein Angebot speziell für Inferenzanwendungen ausgebaut. Während GPUs mit High Bandwidth Memory (HBM) die Eingaben eines Nutzers verarbeiten, übernehmen LPUs die eigentliche Antwortgenerierung. Diese Arbeitsteilung ermöglicht äußerst geringe Reaktionszeiten und macht Nvidias speziell entwickelte Server-Racks zu einer leistungsfähigen Lösung für moderne KI-Anwendungen.

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Cerebras Systems-Aktie

Einen deutlich anderen Weg geht Cerebras Systems . Das Unternehmen setzt ebenfalls auf schnellen SRAM-Speicher, kombiniert diesen jedoch mit einer außergewöhnlichen Chiparchitektur. Statt viele kleinere Prozessoren miteinander zu verbinden, entwickelt Cerebras riesige Wafer-Scale-Chips, die nahezu die Größe eines Esstellers erreichen und zahlreiche herkömmliche Chips auf einer einzigen Siliziumfläche vereinen.

Nach Angaben des Unternehmens erreichen diese Systeme eine bis zu sechsmal höhere Geschwindigkeit als Nvidias LPUs und arbeiten sogar bis zu 15-mal schneller als klassische GPUs bei Inferenzaufgaben. Allerdings bringt dieser Ansatz auch erhebliche Herausforderungen mit sich. Die Fertigung solcher Großchips ist aufwendig und kostspielig. Um Produktionsfehler auszugleichen, integriert Cerebras zusätzliche Recheneinheiten, während Kühlung und Energieversorgung speziell angepasst werden müssen. Aus diesem Grund verkauft oder vermietet das Unternehmen seine Technologie ausschließlich als komplettes Server-Rack-System der Baureihe CS-3. Das macht die Lösung besonders leistungsfähig, aber auch entsprechend teuer.

Dennoch konnte Cerebras zuletzt wichtige Erfolge verbuchen. Großaufträge, darunter ein Vertrag im Volumen von rund 20 Milliarden US-Dollar mit OpenAI sowie eine Kooperation mit Amazon Web Services, könnten dazu beitragen, die Technologie stärker im Markt zu etablieren.

AMD-Aktie

Auch AMD will sich als wichtiger Anbieter für KI-Inferenz etablieren, verfolgt dabei jedoch einen kosteneffizienteren Ansatz. Anders als Nvidia oder Cerebras setzt AMD nicht auf SRAM-basierte Spezialprozessoren, sondern auf eine Chiplet-Architektur, die mehr Speicher direkt mit den GPUs kombiniert.

Besonders strategisch dürfte dabei die Übernahme des Speicheroptimierungsspezialisten MEXT sein. Dessen Software reduziert den Bedarf an teurem High Bandwidth Memory, indem selten benötigte Daten automatisch auf deutlich günstigeren Flash-Speicher ausgelagert werden. Eine KI-gestützte Vorhersage analysiert dabei kontinuierlich die Speicherzugriffe und lädt benötigte Daten rechtzeitig wieder in den schnellen Arbeitsspeicher zurück. Dadurch können Rechenzentren ihre Hardware effizienter nutzen und gleichzeitig die Kosten senken – ein wichtiger Vorteil angesichts der weltweit knappen HBM-Kapazitäten und steigender DRAM-Preise.

Neben den Chancen im Inferenzmarkt könnte AMD zusätzlich vom Aufstieg sogenannter agentischer KI profitieren. Diese Systeme benötigen deutlich mehr Zentralprozessoren (CPUs) als bisherige KI-Anwendungen. Da AMD zu den führenden CPU-Herstellern für Rechenzentren zählt, dürfte das Unternehmen von einer erwarteten Verschiebung der Hardwarearchitektur profitieren. Während bislang auf acht GPUs häufig nur eine CPU kam, rechnen Marktbeobachter künftig mit einem Verhältnis von etwa eins zu eins.

Zudem verfügt AMD bereits über bedeutende Kunden im Inferenzgeschäft, darunter OpenAI und Meta Platforms. Darüber hinaus gibt es Spekulationen, wonach auch Anthropic zu den kommenden Großkunden gehören könnte.

Alle drei Unternehmen verfügen über überzeugende Strategien, um vom wachsenden Markt für KI-Inferenz zu profitieren. Nvidia bringt seine marktführende Stellung im KI-Training sowie ein ausgereiftes Hard- und Software-Ökosystem ein. Cerebras setzt auf eine technologisch außergewöhnliche, aber kostenintensive Hochleistungslösung mit großem Potenzial im Premiumsegment.

AMD erscheint derzeit jedoch besonders aussichtsreich. Das Unternehmen kombiniert eine vergleichsweise kostengünstige Inferenzlösung mit zusätzlichen Wachstumstreibern im Bereich agentischer KI. Die Integration der MEXT-Technologie könnte AMD dabei einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil verschaffen, während bestehende Partnerschaften mit führenden KI-Unternehmen die Marktposition weiter stärken. Sollte sich der erwartete Boom der KI-Inferenz wie prognostiziert entwickeln, könnte AMD zu den größten Gewinnern der nächsten Phase des KI-Zeitalters gehören.

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