Amazon-CEO Andy Jassy gab während der Telefonkonferenz zu den Quartalsergebnissen des ersten Quartals 2026 bekannt, dass die Verpflichtungen für die hauseigenen Trainium-Chips 225 Milliarden Dollar erreicht haben. Diese Summe umfasst mehrjährige Verträge und Reservierungen und signalisiert eine starke Nachfrage nach Amazons eigener KI-Halbleitertechnologie.
Wer kauft Trainium-Chips
Jassy nannte drei große Kunden, die die Nachfrage antreiben: die KI-Startups Anthropic und OpenAI sowie der Ride-Hailing-Riese Uber. Alle drei nutzen Trainium, um große maschinelle Lernmodelle zu trainieren und auszuführen. Der CEO gab keine Aufschlüsselung der jeweiligen Verpflichtungen, aber die Gesamtsumme übertrifft frühere Prognosen für Amazons Chipgeschäft bei weitem.
Warum die Nachfrage das Angebot übersteigt
Jassy erklärte, dass die Nachfrage nach Trainium derzeit das Angebot übersteigt. Er machte keine Angaben zur Größe der Lücke oder dazu, wann Amazon den Rückstand aufholen will. Das Unternehmen hat die Produktion in seinen Chip-Designzentren und bei Fertigungspartnern hochgefahren, aber das Tempo der Bestellungen hat sich schneller beschleunigt als erwartet.
Die Kunden hinter den Zahlen
Anthropic, das eine enge Partnerschaft mit Amazon pflegt und Trainium für seine Claude-Modelle einsetzt, ist einer der größten bekannten Kunden. OpenAI, das traditionell auf Nvidia-GPUs angewiesen ist, hat seinen Hardware-Stack um Trainium erweitert. Uber verwendet die Chips für Echtzeit-Inferenz in seinen Logistik- und autonomen Fahrzeugsystemen. Die drei Unternehmen repräsentieren ein breites Spektrum an KI-Workloads – vom Training von Frontier-Modellen bis hin zum großflächigen Einsatz.
Angebotsengpässe und nächste Schritte
Amazon hat nicht im Detail erläutert, wie es die Angebots-Nachfrage-Lücke schließen will. Das Unternehmen investiert in neue Fertigungskapazitäten und hat ein verbessertes Trainium-Design angedeutet, jedoch ohne Zeitplan. Die Verpflichtungen in Höhe von 225 Milliarden Dollar deuten darauf hin, dass die Kunden auf Amazons Lieferfähigkeit setzen, auch wenn Nvidia weiterhin den KI-Chipmarkt dominiert. Anleger werden in den kommenden Quartalen auf Updates zu den Produktionsmeilensteinen achten.
