Bei der Präsentation von AMD in San Francisco wurde eine Verschiebung der Arbeitslasten in KI-Rechenzentren sichtbar: Entfielen 2024 noch 60 Prozent auf das Training von Modellen und 40 Prozent auf die Inferenz, hat sich das Verhältnis inzwischen umgekehrt. Jetzt dominiert die Inferenz – also die Ausführung von Nutzeranfragen – mit rund 60 Prozent der Nachfrage. Gleichzeitig rückt die Kennzahl «Tokens pro Dollar» ins Zentrum, die misst, wie viele Antworten ein System pro investiertem Dollar generieren kann.

Dieser Wandel verändert den Wettbewerb unter den Infrastrukturanbietern. AMD setzt mit der Plattform Helios, die Prozessoren, Beschleuniger und Software integriert, auf eine Komplettlösung und verspricht bei bestimmten Konfigurationen bis zu 30 Prozent mehr Tokens pro Dollar als Nvidias Vera Rubin NVL72. Die neue GPU Instinct MI455X mit HBM4-Speicher soll dabei die Leistung weiter steigern. Der Kampf um Kosteneffizienz wird zur zentralen Triebfeder, da Unternehmen wie OpenAI, Meta und Microsoft zunehmend auf solche Systeme zurückgreifen.

Parallel dazu offenbaren internationale Erhebungen eine Kluft zwischen technologischem Fortschritt und organisatorischer Anpassung. Laut dem Work Trend Index 2026 von Microsoft, der 20.000 Nutzer in zehn Ländern befragte, sehen nur 26 Prozent ihre Führungskräfte klar auf den KI-Einsatz ausgerichtet. McKinsey zufolge haben lediglich 21 Prozent der Unternehmen ihre Arbeitsabläufe durch KI grundlegend neu gestaltet, obwohl gerade dies den stärksten statistischen Zusammenhang mit finanziellen Ergebnissen aufweist. Eine Accenture-Studie unter 25.500 Verbrauchern in 16 Ländern ergab, dass 74 Prozent einem KI-Agenten mehr vertrauen würden als einem Freund bei Kaufentscheidungen – ein Indiz für die Verschiebung von Markenwert hin zu datengestützter Optimierung.

Die Beschäftigungseffekte bleiben vorerst moderat. Der Chef des Personaldienstleisters Adecco, Denis Machuel, sieht auf Basis von OECD-Daten keine Anzeichen für einen massiven Jobabbau, sondern eine Verlagerung von Aufgaben. Das Weltwirtschaftsforum rechnet bis 2030 mit einem Nettozuwachs von 78 Millionen Stellen. Allerdings zeigen regionale Daten ein Gefälle: In Italien hat sich die KI-Nutzung unter großen Unternehmen auf 53 Prozent mehr als verdoppelt, während kleine und mittlere Betriebe mit 16 Prozent zurückbleiben – mangelnde Kompetenzen, unklare Regulierung und hohe Kosten sind die Haupthindernisse. In Brasilien nutzen 59 Prozent der Bundes- und Landesbehörden KI, doch fehlende Weiterbildung gilt als größte Barriere.

Die nächste hardwaretechnische Wegmarke ist die für 2027 erwartete MI400-Serie von AMD, die den Kostendruck weiter erhöhen dürfte. Unternehmen und Politik stehen vor der Aufgabe, die Produktivitätsgewinne in breitenwirksame Qualifizierung und Prozessinnovation zu lenken.