Nvidia vs. AMD: Welcher KI-Chip-Marktführer ist das bessere langfristige Investment?

Den jüngsten Finanzergebnissen zufolge wachsen die Rechenzentrumssparten beider Unternehmen rasant, jedoch bleibt eine enorme Größenlücke bestehen.

Im zweiten Quartal des Geschäftsjahres 2027 erzielte Nvidia einen Umsatz von 96,2 Milliarden US-Dollar, was einem Anstieg von 106 % gegenüber dem Vorjahr entspricht. Davon entfielen 89 Milliarden US-Dollar auf das Rechenzentrumsgeschäft (+117 % gegenüber dem Vorjahr), was bereits etwa 92 % des Gesamtumsatzes ausmacht. Die GAAP-Bruttomarge im Quartal lag bei 75 % und der Nettogewinn erreichte 59,69 Milliarden US-Dollar.

Der Umsatz von AMD erreichte im zweiten Quartal 2026 11,54 Milliarden US-Dollar, ein Anstieg von 50 % gegenüber dem Vorjahr. Der Rechenzentrumsumsatz belief sich auf 6,7 Milliarden US-Dollar, was einem Zuwachs von 107 % gegenüber dem Vorjahr entspricht und rund 58 % des Gesamtumsatzes ausmacht. Die GAAP-Bruttomarge des Unternehmens lag bei 54 % und der Nettogewinn bei 2,3 Milliarden US-Dollar.

Wie aus den obigen Daten hervorgeht, hat sich das Rechenzentrumsgeschäft von AMD im Jahresvergleich verdoppelt. Allerdings ist Nvidias Umsatzvolumen nicht nur etwa achtmal so groß wie das von AMD, sondern sein Rechenzentrumsgeschäft ist auch mehr als 13-mal so groß wie das von AMD – bei deutlich höherer Rentabilität.

Der wesentliche Unterschied zwischen den beiden Unternehmen besteht derzeit daher darin, dass Nvidia auf seinen etablierten Marktvorteil setzt, um den Umsatz weiter auszubauen, während die Wachstumslogik von AMD stärker auf künftigen Marktanteilsgewinnen beruht.

Nvidias neueste Vera-Rubin-Plattform tritt in die Phase der Serienproduktion und Bereitstellung ein. Sie integriert Rubin-GPUs, Vera-CPUs, NVLink-Switch-Chips, Spectrum-Netzwerktechnik, BlueField-DPUs und KI-Software zu einer vollständigen KI-Infrastruktur. Derzeit planen Cloud-Computing-Anbieter wie AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle Cloud und CoreWeave durchweg den Einsatz von Vera Rubin.

Die Bedeutung dieses Modells liegt darin, dass Nvidia nicht mehr nur GPUs verkauft, sondern komplette KI-Fabriken („AI Factories“). Nach dem Kauf von GPUs können Kunden auch weiterhin Netzwerklösungen, CPUs, Switch-Chips und Software von Nvidia beziehen, wodurch Nvidia pro Rechenzentrum eine höhere Wertschöpfung erzielt.

AMD tritt unterdessen mit seiner MI400-Serie und Helios in dieselbe Wettbewerbslandschaft ein.

Die Plattform Helios auf Rack-Ebene verfügt über 72 MI455X-GPUs und integriert EPYC-CPUs, Pensando-Netzwerktechnik sowie ROCm-Software. AMD setzt zudem auf offene Standards wie OCP, UALink und UEC, um große Cloud-Anbieter zu gewinnen, indem die Abhängigkeit der Kunden von einem einzelnen Anbieter verringert wird.

Zu den derzeit bekannt gegebenen Helios- und Instinct-Kunden von AMD gehören unter anderem Anthropic, OpenAI, Meta, Microsoft und Oracle (ORCL). Darüber hinaus haben AMD und Anthropic eine Vereinbarung über den Einsatz von GPUs der MI450-Serie mit einer Leistung von bis zu 2 GW getroffen.

Somit ist AMD nicht mehr nur eine „kostengünstige Alternative“ zu Nvidia-GPUs, sondern baut eine eigene, vollständige KI-Infrastrukturplattform auf.

Für Nvidia bleibt das CUDA-Ökosystem einer der wichtigsten Wettbewerbsvorteile.

Rund um CUDA wurde eine Vielzahl von KI-Modellen, Entwicklungstools, Software für wissenschaftliches Rechnen und KI-Anwendungen für Unternehmen entwickelt. Sobald Kunden ein Entwicklungs- und Bereitstellungssystem aufgebaut haben, erfordert ein Wechsel der GPU-Plattform die erneute Anpassung der Software, die Optimierung von Modellen sowie die Wartung der Infrastruktur, was zu hohen Wechselkosten für die Kunden führt.

Unterdessen verringert AMD diesen Abstand mithilfe von ROCm. Die neueste MI400-Plattform des Unternehmens unterstützt bereits gängige KI-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow, JAX, ONNX Runtime, vLLM und Triton. Zugleich betont AMD den Open-Source-Charakter von ROCm sowie die Nutzung offener Standards durch Helios mit dem Ziel, große Cloud-Computing-Kunden zu gewinnen, die sich nicht vollständig an CUDA binden möchten.

Dies bedeutet, dass sich der künftige Wettbewerb in zwei verschiedene Richtungen entwickeln könnte: Nvidia setzt auf ein vollständiges Ökosystem und vertikale Integration, während AMD ein offenes Ökosystem und die Auswahl zwischen mehreren Anbietern in den Vordergrund stellt.

Für AMD gilt es in den kommenden Jahren nicht nur die Leistung des MI400-Chips zu beobachten, sondern vor allem auch, ob Entwickler und große KI-Kunden bereit sind, ihre ROCm-Implementierungen langfristig zu skalieren.

Ausgehend von den aktuellen Fundamentaldaten erscheint Nvidias langfristige Investmentthese vergleichsweise vollständiger. Das Unternehmen hat eine umfassende Plattform aufgebaut, die GPU + CPU + Netzwerk + Rack + CUDA-Software abdeckt, während es eine Bruttomarge von 75 % und eine erhebliche Profitabilität beibehält – dennoch ist seine aktuelle Forward-Bewertung tatsächlich niedriger als die von AMD.

Unterdessen basiert AMDs Investmentthese auf der Prämisse, dass – sofern seine zukünftigen Produkte MI400, Helios und ROCm weiterhin Kunden wie OpenAI, Anthropic, Microsoft und Meta überzeugen und den Marktanteil bei KI-GPUs ausbauen – das Umsatz- und Gewinnwachstum durch Marktanteilsgewinne eine erhebliche Aufwärtselastizität erfahren könnte.

Für langfristig orientierte Anleger, die Gewinngewissheit, Burggräben durch das Ökosystem und eine angemessene aktuelle Bewertung priorisieren, bieten die Fundamentaldaten von Nvidia derzeit einen klaren Vorteil. Umgekehrt eignet sich AMD besser für eine Investmentthese, die höhere Bewertungs- und Ausführungsrisiken akzeptiert, um auf eine erhebliche Steigerung des Marktanteils bei KI-GPUs zu setzen.

Dieser Inhalt wurde KI-übersetzt und von Menschen überprüft. Er dient nur zu Referenz- und Informationszwecken und stellt keine Anlageberatung dar.