Die wichtigsten Punkte
- Amazon-CEO Andy Jassy sagt, KI-Inferenz sei für einen breiten Einsatz immer noch „um eine Größenordnung zu teuer“, und Amazons eigene Chips seien ein wichtiger Teil der Lösung, um diese Kosten zu senken.
- Günstigere Inferenz könnte den größten Teil des KI-Marktes erschließen, und Amazons Trainium-Chips ermöglichen es dem Unternehmen, diese Kapazität aufzubauen, ohne jeden Chip von NVIDIA kaufen zu müssen.
- Die Stakes sind hoch: Amazon erwartet 2026 Investitionsausgaben (Capex) von etwa 220 Milliarden US-Dollar, und sein Free Cash Flow war in den 12 Monaten bis zum 30. Juni 2026 ein Abfluss von 7,6 Milliarden US-Dollar.
- Amazon veröffentlicht die Ergebnisse für das dritte Quartal am 29. Oktober, und die operative Marge von AWS im Vergleich zu den 39,4 % des zweiten Quartals ist die Kennzahl, die es zu beobachten gilt.
Amazon (AMZN) plant in diesem Jahr Investitionsausgaben (Capex) von etwa 220 Milliarden US-Dollar, und CEO Andy Jassy ist der Meinung, dass KI immer noch zu viel kostet.
In der am Freitag veröffentlichten Folge von The a16z Show sagte Jassy, KI-Inferenz sei „meiner Meinung nach immer noch um eine Größenordnung zu teuer, um so umfassend wie möglich genutzt zu werden.“
Das ist ein Faktor 10.
Seine Lösung? „Unser Chipgeschäft ist ein großer Teil davon.“
Das ist ein mutiger Plan für ein Unternehmen, das immer noch viele Chips von NVIDIA (NVDA) kauft.
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Der Preis liegt in der Mitte der Hantel
Jassy beschrieb die KI-Nachfrage als eine „Hantel“. Auf der einen Seite verbrauchen KI-Labore „Massen an Rechenleistung, wie ich sie noch nie gesehen habe“. Auf der anderen Seite nutzen Unternehmen KI für spezifische Aufgaben wie Kundenservice und Betrugserkennung.
In der Mitte steht alltägliche Geschäftssoftware, die KI noch nicht flächendeckend eingeführt hat. Jassy glaubt, dass sie zur größten Nachfragequelle werden könnte, sobald Inferenz günstig genug ist, um diese Software darauf aufzubauen.
Amazon hat heute keinen Mangel an Kunden: Jassy sagte, die Kapazitäten für 2026 seien praktisch ausverkauft, für 2027 größtenteils gebucht und „ein guter Teil von 2028 ist verkauft“. Günstigere Inferenz geht um die nächste Welle von Käufern.
Naveen Rao, Mitgründer und CEO des KI-Hardware-Startups Unconventional AI, brachte die Stakes in der aktuellen Folge des 20VC Podcasts auf den Punkt:
„Wenn wir eine Null, eine Größenordnung an Effizienz bei der Bereitstellung eines Tokens einsparen, verzehnfacht das den Markt in gewisser Weise.“
Rao baut selbst Chips, also hat er ein Pferd im Rennen. Aber Jassys Hantel zeigt in die gleiche Richtung.
Amazon hat diesen Film schon einmal gesehen
Jassy sagte, Amazon habe vor Jahren das gleiche Problem mit Intel gehabt, das die Prozessoren in Cloud-Servern dominierte. Amazon wollte mehr Rechenleistung für sein Geld, hatte aber Schwierigkeiten, Intel dazu zu bringen, dies zu priorisieren, also baute es seinen eigenen Prozessor, Graviton.
„Wir haben denselben Film im KI-Bereich gesehen“, sagte Jassy.
Graviton war erfolgreich. Im Anruf zum zweiten Quartal sagte das Management, dass 98 % der Top-1.000-Rechenkunden von AWS ihn nutzen.
Trainium ist die Fortsetzung. Jassy sagte, es liefere etwa 30 % bis 40 % bessere Preis-Leistung als vergleichbare Prozessoren. Amazon hat Trainium-Umsatzverpflichtungen von mehr als 225 Milliarden US-Dollar offengelegt, unter anderem von Anthropic und OpenAI, und sein Chipgeschäft lief im zweiten Quartal 2026 mit einer jährlichen Run-Rate von über 25 Milliarden US-Dollar.
(Jassy nannte NVIDIA nicht beim Namen und bezeichnete den dominanten Lieferanten als wichtigen Partner.)
Jeder Capex-Dollar muss sich weiter strecken
Die Investitionsausgaben (Capex) von Amazon sind von 52,7 Milliarden US-Dollar im Geschäftsjahr 2023 auf 132 Milliarden US-Dollar im Geschäftsjahr 2025 gestiegen.
Und es geht noch viel höher. Zusätzlich zu den etwa 220 Milliarden US-Dollar in diesem Jahr sagte Jed Ellabrook von Argent Capital gegenüber Bloomberg Tech, er glaube, die Zahl für das nächste Jahr liege „wahrscheinlich bei 350 Milliarden US-Dollar, wenn man AWS und den Einzelhandel zusammennimmt.“
Diese Ausgaben haben den Free Cash Flow belastet, der im Geschäftsjahr 2025 auf 7,7 Milliarden US-Dollar von 32,9 Milliarden US-Dollar im Vorjahr sank.
Und in den 12 Monaten bis zum 30. Juni 2026 war der Free Cash Flow ein Abfluss von 7,6 Milliarden US-Dollar.
Bisher haben die Gewinne standgehalten. Die operative Marge von Amazon hat sich von 2,6 % im Geschäftsjahr 2022 auf 11,2 % im Geschäftsjahr 2025 ausgeweitet.
AWS treibt den größten Teil dieses Gewinns an, mit einer operativen Marge von 39,4 % im zweiten Quartal 2026, gegenüber 32,9 % im Vorjahresquartal. Aber die Abschreibungen steigen mit dem Ausbau: Sie entsprachen 19,1 % des Umsatzes von AWS im Quartal, gegenüber 15,7 % im Vorjahresquartal.
Ein Chip mit 30 % bis 40 % besserer Preis-Leistung beschert Amazon mehr Rechenleistung pro Server-Dollar, ohne den Aufschlag eines Lieferanten oben drauf. So kann AWS seine Marge halten, während die Investitionsausgaben steigen.
Die Einsparungen werden eine Weile dauern
Amazon ist immer noch auf NVIDIA angewiesen, dessen CFO im August sagte, AWS werde 2027 und 2028 2 Millionen weitere NVIDIA-GPUs hinzufügen. Eigene Chips lösen auch nicht das Problem der Speicherpreise: Das Management sagte im Anruf zum zweiten Quartal, dass Speicherkosten die Capex-Prognose für 2026 um 20 Milliarden US-Dollar erhöht hätten. Und einige von Amazons neuen KI-Servern warten Berichten zufolge auf Strom.
Die Einsparungen durch Trainium werden also Jahre brauchen, um sich in der gesamten Flotte von Amazon zu zeigen.
Jassy hat die richtige Antwort
Meine Einschätzung: Amazons eigene Chips sind die beste Antwort, die es auf seine Capex-Rechnung hat. Wenn Trainium Inferenz spürbar günstiger macht, gewinnt Amazon doppelt: Mehr Unternehmen setzen KI ein, und AWS behält mehr von dem, was sie ausgeben.
Natürlich müssen sich die Einsparungen in den Zahlen zeigen. Amazon veröffentlicht die Ergebnisse für das dritte Quartal am 29. Oktober. Die Marge von AWS im Vergleich zu den 39,4 % des zweiten Quartals (die etwa 551 Millionen US-Dollar an Gewinnen aus Energieverträgen enthielten) ist der erste Anhaltspunkt.
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