LONDON (IT BOLTWISE) – Mit 1.000 US-Dollar lässt sich laut der Vorlage der Aufbau zweier Positionen in AMD und Broadcom starten. Der Fokus liegt dabei auf der KI-Infrastruktur-Welle: Inferences, agentische KI und neue Rechenzentrumskapazitäten treiben die Nachfrage nach Rechenleistung. AMD setzt auf Prozessoren, Speicher-nahe Architekturen und Disaggregation für Inferenz, während Broadcom vor allem mit Custom-Chips und Netzwerkkomponenten punkten will. Entscheidend ist, dass Hyperscaler Kosten senken und Workloads zunehmend auf maßgeschneiderte Hardware verlagern.
Der angepeilte Einsatz von 1.000 US-Dollar ist in der Vorlage vor allem als Einstiegssignal gedacht: Wer jetzt Positionen in der KI-Infrastruktur aufbauen will, landet schnell bei zwei Halbleiter-Wetten, die unterschiedliche Teile des Rechenzentrums adressieren. AMD fokussiert nach dem jüngsten Lernprozess im KI-Markt nicht nur auf Training, sondern stärker auf Inferenz, agentische KI und „physical AI“ – also KI-Anwendungen, die direkt mit Robotik- und Steuerungsszenarien verknüpft sind. Broadcom hingegen zielt auf die Seite der Hyperscaler-Optimierung: Statt ausschließlich auf große GPU-Anbieter zu setzen, werden Rechenlasten zunehmend mit eigenen Custom-Chips wie ASICs effizienter zugeschnitten. Genau an dieser Schnittstelle zwischen Workload-Charakter und Hardware-Design entscheidet sich, wie schnell sich Investitionen in neue Rechenzentrumsarchitekturen amortisieren.
Bei AMD wird in der Vorlage ein Kernsatz sichtbar: Nachdem Nvidia im Training-Markt die Deutungshoheit hatte, will AMD sich strukturell so positionieren, dass die Lücke nicht beim nächsten Wellenkamm wieder aufreißt. Dafür beschreibt das Dokument mehrere Zielkorridore. Erstens entwickelt AMD Prozessoren, die Inferenz-lastige Workloads priorisieren, bei denen weniger rohe Rechenleistung zählt als schnelle Zugriffe auf große Datenmengen. Zweitens adressiert AMD agentische KI, bei der KI-Systeme nicht nur Antworten generieren, sondern mehrschrittige Pläne anstoßen und wiederholt Rückfragen verarbeiten. Drittens führt die Vorlage den Begriff „physical AI“ ein und verweist damit auf Anwendungen, in denen KI-Modelle in Umgebungen eingreifen oder Sensorik/Actuation einbeziehen. Technisch wird das Bild zudem durch AMDs Memory-Schwerpunkte gestützt: Inferenz-Architekturen werden in der Vorlage als „high volumes of fast memory access“ beschrieben, also als Designs, in denen Speicherzugriffe ein Engpass sein können.
Konkreter wird es bei der Frage, wie sich diese Prinzipien in Produkte übersetzen lassen. AMDs Chiplet-Design bei GPUs ermöglicht in der Darstellung eine Verpackung mit mehr Speicher – ein wichtiger Hebel, weil Inferenzmodelle oft von ausreichend Bandbreite und ausreichend nahe liegendem Speicher profitieren. Ergänzend nennt die Vorlage eine Partnerschaft mit Cerebras für eine disaggregierte Inferenzlösung, die Systeme beider Parteien koppelt. Außerdem geht AMD laut Text über organisches Wachstum hinaus: Es wird eine Übernahme des Inferenz-Chipmak ers Taalas erwähnt, die das Ziel verfolgt, KI-Modelle stärker „hardwired“ direkt in Chips abzubilden. Dazu kommt der Zukauf der Speicheroptimierung MEXT. Die Vorlage bindet das alles in ein Portfolio aus Kundenzusagen ein: AMD verweist auf große Inferenz-Deals mit OpenAI und Meta Platforms sowie eine Vereinbarung mit Anthropic. Im Marktkontext ist das auch deshalb relevant, weil in Rechenzentren für agentische KI deutlich mehr CPU-Ressourcen benötigt werden sollen als bei klassischen Training-Setups. Die Vorlage nennt dafür eine AMD-Vorhersage: Der Datenzentrum-CPU-Markt könne auf 220 Milliarden US-Dollar wachsen – wobei gleichzeitig eingeräumt wird, dass die starke Verbreitung neuer agentischer Angebote wie „Meta’s Muse“ die Schätzung theoretisch nach unten oder zumindest dynamischer machen könnte.
Broadcom setzt im zweiten Teil der Vorlage auf ein anderes Rechenzentrumsproblem: Hyperscaler wollen laut Text ihre Kosten senken und suchen dafür zusätzliche Quellen neben dem dominanten GPU-Ökosystem. Der Schlüssel sind Custom-Chips – konkret Application-Specific Integrated Circuits (ASICs). ASICs sind in der Darstellung purpose-built, also auf enge Workloads optimiert. Das Versprechen dahinter ist zweifach: solche Chips sollen bestimmte Operationen effizienter ausführen als eine general-purpose GPU und dabei weniger Energie verbrauchen. Doch der Weg vom Design zur massentauglichen Produktion ist laut Vorlage nicht trivial. Hier kommt Broadcom als Anbieter von ASIC-Technologie ins Spiel: Das Dokument beschreibt Broadcom als führend bei ASIC-Entwicklung, mit „intellectual property“ und Engineering-Services, die es Kunden ermöglichen, ihre Designs in Richtung fertige Chips zu bringen. Als historischer Hebel werden Broadcoms Unterstützung für Alphabet bei den Tensor Processing Units (TPUs) genannt; der Erfolg dieser TPUs habe weitere Hyperscaler motiviert, ebenfalls auf Broadcom-Ansätze zu setzen.
Für den nächsten Abschnitt ist entscheidend, wie Broadcom seine kurzfristige Erlöslogik und seine strategische Plattformlogik verbindet. Die Vorlage behauptet, TPUs blieben das größte Geschäft der nächsten Jahre, weil sowohl Alphabet als auch Anthropic kaufen würden. Gleichzeitig heißt es, Broadcom-Management erwarte, dass das KI-Labor nächstes Jahr der größte XPU-Kunde wird. Außerdem werden Custom-Chips für Meta und OpenAI erwähnt; deren Produktion starte gerade in der Hochlaufphase. Daraus leitet die Vorlage eine sehr konkrete Wachstumsprojektion ab: Das Custom-Chip-Geschäft soll im nächsten Fiskaljahr auf 115 Milliarden US-Dollar verdoppeln und danach erneut auf 230 Milliarden US-Dollar anwachsen. Neben den Custom-Chips adressiert Broadcom zusätzlich die Transport- und Verteil-Ebene im Rechenzentrum. Die Vorlage nennt Ethernet Switches, digitale Signalprozessoren (DSPs), SerDes (Serializer/Deserializer) sowie Netzwerk-Interface-Karten (NICs). Gerade bei AI-Cluster-Größen wächst der Bedarf, Workloads schnell zu koordinieren und Daten effizient zwischen Servern zu bewegen. Mit Tomahawk- und Jericho-Chipsets sieht die Vorlage Broadcoms Stärke in AI Data Center Ethernet-Lösungen; damit ergibt sich eine direkte Verzahnung mit der Custom-Chip-Einheit.
Am Ende bleibt die Bewertungsfrage, und auch die Vorlage liefert dazu einen Hinweis auf die Marktposition: Broadcom werde „unter 12-mal“ mit geschätzten Fiskal-2028-Earnings gehandelt. Ob eine solche Kennzahl in der Praxis wirklich „günstig“ ist, hängt natürlich davon ab, wie robust die Annahmen für Kundennachfrage, Skalierung in der Produktion und die Kostenentwicklung im Rechenzentrum sind. Trotzdem zeigt die Kombination aus Custom-Chips und Netzwerk-Infrastruktur, warum Anleger in der KI-Infrastruktur-Welle häufig nicht nur nach dem „Rechenkern“, sondern nach dem gesamten Datenpfad suchen. Für AMD ergibt sich parallel ein anderes Profil: Die Innovationsachse liegt laut Vorlage stärker in der Inferenzfähigkeit, im Speicherfokus und in Strategien für agentische wie physische KI, während gleichzeitig die Rechenzentrums-CPU-Nachfrage als Wachstumsmaschine beschrieben wird. Zusammen betrachtet spiegeln die beiden Geschichten denselben Trend: KI wird weniger als einmaliges Training verstanden und mehr als kontinuierlicher Betrieb – mit neuen Workloads, höheren Cluster-Größen und einer Hardware-Optimierung, die sich immer weiter von Standard-GPUs löst.
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