Einblicke - Warum AMD und nicht NVIDIA?

Warum AMD und nicht NVIDIA? Die Frage höre ich oft. Heute bin ich auf der AMD Advancing AI 2026 in San Francisco, ein guter Moment, Antworten zu finden.

Ganz einfach: Wir trainieren keine Modelle, wir betreiben sie.

Bei stressmaniacs und 4chems.com laufen offene Modelle auf eigener Hardware, produktiv. Keine Cloud, kein CUDA. Warum funktioniert das für uns?

• MoE-Modelle brauchen Speicher, keine FLOPS. 128 GB Unified Memory in einer Maschine, die man einfach kaufen kann. Das bekommt man woanders nicht ohne Rechenzentrums-Budget.
• Unsere Kunden brauchen ihre Daten oft in der EU, DSGVO-konform. Offene Modelle, offene Runtime, eigene Hardware — das kann ich jedem Auditor erklären.
• „ROCm ist nicht produktionsreif" — das war 2023. OpenAI, Meta, Microsoft und Oracle stehen hier auf der Bühne und betreiben AMD im großen Maßstab.
• Und ich habe das schon einmal gesehen. Niemand hat geglaubt, dass Intel zu schlagen ist. Dann kamen Ryzen und EPYC. Jetzt das gleiche Playbook bei KI: NPUs, iGPUs, Instinct — ein offener Stack vom Laptop bis ins Rack.

Vielleicht ist es der pawlowsche Reflex aus 25 Jahren Stresstests: Ich mag keine Single Points of Failure. Ein einziger Hersteller für das gesamte KI-Compute ist einer.

Für self-hosted Inference offener Modelle in Europa? AMD ist eine pragmatische Wahl. Keine Ideologie, die Zahlen passen einfach.

Morgen Keynote von Lisa Su: ROCm-Roadmap, MI450, Helios. Mal sehen, ob meine Wette hält.