AMD enthüllt auf der CES 2026 die nächste Generation seiner KI-PC-Reihe – Der KI-Wettlauf heizt sich weiter an
AMD zieht auf der diesjährigen CES den Vorhang zurück. Die nächste Generation der KI-PCs ist da – und verspricht, die Regeln des Spiels neu zu schreiben.
KI in jedermanns Hände
AMD setzt nicht auf Nischenlösungen. Die neue Generation zielt direkt auf den Massenmarkt – Laptops und Desktops für alle, die KI lokal und ohne Cloud-Latenz nutzen wollen. Die Botschaft ist klar: KI wird zum Standardfeature, nicht zum Luxus.
Mehr als nur ein schnellerer Chip
Es geht nicht nur um rohe Rechenpower. Die Architektur ist auf Effizienz getrimmt. Weniger Energie für mehr Leistung – ein entscheidender Vorteil in einer Welt, die auf Mobilität und Nachhaltigkeit setzt. Die Konkurrenz schläft nicht, aber AMD prescht vor.
Ein neues Kapitel für den PC-Markt
Die Ära des statischen PCs ist vorbei. Mit dedizierter KI-Hardware unter der Haube werden Geräte anpassungsfähig, proaktiv und persönlicher. Entwickler erhalten ein mächtiges neues Werkzeug direkt vor der Haustür – die Möglichkeiten für native KI-Apps explodieren.
Die Finanzwelt beobachtet das Ganze mit ihrem typischen, zynischen Blick: 'Großartig, mehr Hardware, die in zwei Jahren obsolet ist – perfekt für die nächste Quartalsbilanz.' Doch unter der Oberfläche brodelt es. Jeder Schritt in Richtung ubiquitärer KI beschleunigt auch die Nachfrage nach dezentralen Rechen- und Datenökosystemen. Während die Chips physische Grenzen verschieben, bereitet die Blockchain den Boden für deren wirtschaftliche Vernetzung. Die Zukunft ist nicht nur intelligent – sie wird verteilt sein.
AMDs GPUs der MI500-Serie sollen 1000-fache KI-Rechenleistung bieten
AMD kündigte , seine Bemühungen auszuweiten und weitere Informationen zu seinen kommenden GPUs der MI500-Serie bereitzustellen. Diese sollen laut AMD die KI-Leistung der Mi300X-GPUs um das bis zu 1.000-Fache übertreffen. Su betonte, dass diese Leistungssteigerung in den kommenden Jahren notwendig sein werde und fügte hinzu, dass in den nächsten fünf Jahren rund fünf Milliarden Menschen KI täglich aktiv nutzen werden.
AMD stellte außerdem seine neue Ryzen AI 400-Serie von PC-Chips vor, während Su die MI-455-Prozessoren präsentierte. Sie betonte, dass die MI-455-Prozessoren ein integraler Bestandteil der Rechenzentren seien, die KI-Programme unterstützen.
AMD präsentierte außerdem seine Ryzen AI Pro 400-Serie, die mit Intels neuen Core Ultra 3-Prozessoren konkurrieren wird. Die Core Ultra 3-Prozessoren basieren auf Intels neuer 18A-Prozesstechnologie.
humanoiden Roboter GENE.01 des Unternehmens erstmals der Öffentlichkeit vorzustellen
Su stellte fest, dass Technologieunternehmen die globale Rechenkapazität in den kommenden Jahren mindestens verhundertfachen müssen. Von diesem Wachstum dürften sowohl Nvidia als auch AMD profitieren, deren Marktkapitalisierungen bisher auf 4,5 Billionen bzw. 359 Milliarden US-Dollar gestiegen sind.
AMD stellt Ryzen AI Max+ Chips vor
AMD präsentierte außerdem seine neuesten Ryzen AI Max+ Chips für leichte Workstations, Mini-PCs und Laptops. Zudem wurde die Entwicklerplattform Ryzen Halo vorgestellt. Der Mini-PC ermöglicht es Entwicklern, KI-Modelle lokal zu erstellen, anstatt auf Cloud-Lösungen angewiesen zu sein.
Die Halo-Entwicklerplattform konkurriert mit Nvidias Konkurrenzprodukt, dem DGX Spark Mini-PC, der fast 4.000 US-Dollar kostet. AMD hat jedoch noch keine Preisdetails für Halo bekannt gegeben.
präsentierte Nvidia die Rubin-Plattform, die Rubin-GPUs und Vera-CPUs zu einem einzigen Vera-Rubin-Prozessor vereint. Nvidia beschreibt die Rubin-Plattform als ideale agentenbasierte KI mit fortschrittlichen Schlussfolgerungsmodellen.
„Rubin kommt genau zum richtigen Zeitpunkt, da die Nachfrage nach KI-Rechenleistungen sowohl für das Training als auch für die Inferenz rasant ansteigt.“
– Jensen Huang , CEO bei Nvidia
Die Rubin-Plattform umfasst neben den Rubin-GPUs und den Vera-CPUs die Nvidia BlueField-4 DPU, den Nvidia NVLink 6 Switch, den Nvidia Spectrum-6 Ethernet Switch und die Nvidia ConnectX-9 SuperNIC.
Durch die Kombination mehrerer NVL72-Prozessoren entsteht Nvidias KI-Supercomputer DGXX SuperPOD. Hyperscaler wie Microsoft, Amazon, Meta und Google investieren Milliarden von Dollar in den Erwerb dieser Großsysteme.
Nvidia wies außerdem darauf hin, dass die Rubin-Plattform effizienter als ihre Vorgänger ist, was voraussichtlich zu einer Vervierfachung der benötigten GPU-Anzahl für das Training derselben MoE-Systeme führen wird. Durch die geringere Anzahl an GPUs können die zusätzlichen GPUs anderen Aufgaben zugewiesen werden. Rubin wird zudem die Kosten für Inferenz-Token um bis zu 90 % senken.
Unterdessen bewirbt Nvidia weiterhin seinen KI-Speicher, den Nvidia Inference Context Memory Storage. Das Technologieunternehmen gibt an, dass dieser KI-gesteuerte Speicher für die Speicherung und Weitergabe von Daten konzipiert wurde, die von einem mehrstufigen KI-Schlussfolgerungsmodell mit Billionen von Parametern generiert werden.
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