Amazon zieht bei KI-Hardware das Tempo an – und das aus gutem Grund. Über die Cloud-Sparte AWS laufen heute viele der teuersten KI-Rechenjobs, doch die Abhängigkeit von externen Chip-Lieferanten ist ein echter Kosten- und Engpassfaktor. Genau hier setzt der Konzern jetzt systematisch an.

Weniger Abhängigkeit, niedrigere Kosten

Im Zentrum der Offensive steht die Chip-Reihe „Trainium“, entwickelt von der Amazon-Tochter Annapurna Labs in Austin (Texas). Laut Kristopher King, Leiter des Annapurna-Labors, sollen die hauseigenen Prozessoren die Kosten für Entwicklung und Betrieb generativer KI-Modelle im Vergleich zu herkömmlichen GPUs um bis zu 40% senken.

Die aktuelle Generation „Trainium 3“ ist laut Bericht seit Dezember 2025 in AWS-Rechenzentren im Einsatz. Die Entwickler geben an, dass sie die Leistung gegenüber der Vorgängergeneration bereits verdoppelt.

Entwicklungstempo wird zum Wettbewerbsvorteil

Auffällig ist vor allem die Beschleunigung der Engineering-Zyklen: Für die erste Trainium-Generation brauchte das Team demnach 18 Monate, die zweite wurde in nur neun Monaten fertiggestellt. Parallel läuft bereits die Arbeit an „Trainium 4“ – diese Chip-Generation soll laut Planung die sechsfache Rechenleistung von Trainium 3 liefern.

Warum ist das mehr als nur eine technische Fußnote? Weil moderne KI-Entwicklung oft Hunderttausende Chips über Wochen parallel benötigt. Wie Ingenieur Mark Carroll laut AFP erklärt, kann schon ein einzelner Hardware-Ausfall einen kompletten Neustart des Systems erzwingen – Zuverlässigkeit und Skalierung werden damit zum entscheidenden Faktor.

Geschlossenes System – AWS vermietet statt verkauft

Amazon bleibt bei seiner „Closed-Ecosystem“-Strategie: AWS verkauft Trainium nicht als physische Hardware an andere Unternehmen. Stattdessen nutzt der Konzern die Chips exklusiv in den eigenen Rechenzentren und vermietet die Rechenleistung über AWS-Dienste, unter anderem über die Bedrock-Plattform.

Das ist keine spontane Kurskorrektur, sondern die Fortsetzung einer längeren Silizium-Strategie: Annapurna Labs wurde bereits 2015 übernommen, frühere Chip-Architekturen wie Graviton und Inferentia folgten 2018.

Beim Standort Texas spielt laut Bericht auch das Umfeld in die Karten: günstige Energie, gezielte Steueranreize und ein regulatorisch vorteilhaftes Klima für den Ausbau von Rechenzentren.

Zum Börsenbild passt, dass die Aktie zuletzt eher schwächer tendierte: Auf 30-Tage-Sicht liegt sie mit -13,83% im Minus und notiert damit klar unter ihren wichtigen Durchschnittslinien. Inhaltlich richtet sich der Blick aber nach vorn – denn mit Trainium 4 dürfte der nächste konkrete Meilenstein in der KI-Hardware-Pipeline bereits in Arbeit sein.