Das peinlichste Moment von Jensen Huang: Lisa Su von AMD hat beschlossen, auf China zu setzen.

Vier Tage nach dem Abgang von Jensen Huang kam Lisa Su nach Shanghai.

Letzte Woche schob sich Jensen Huang im letzten Moment in Trumps China-Besuchsgruppe. Er wollte NVIDIA wieder in China zurückbringen. Aber seit seinem Abgang aus Peking haben viele der begleitenden Unternehmer bereits große Aufträge erhalten, während die Einführung des H200 in China immer noch keine klare Aussage hat.

Anschließend landete Lisa Su, die CEO von AMD, in Shanghai. Sie brachte die jährliche Technologiekonferenz für Entwickler von AMD, die Advancing AI, zum ersten Mal aus den Vereinigten Staaten und stattete China damit einen Besuch ab. Vor ihr saßen über zweitausend chinesische Entwickler, und es gab nicht einen freien Platz.

In ihrer Rede äußerte sie eine Einschätzung: In den nächsten fünf Jahren werden fünf Milliarden Menschen täglich KI nutzen. Dann fragte sie die Zuhörer: "Seid ihr aufgeregt?"

Dann kam der wichtigste Satz dieser Konferenz – China ist der Kern der AMD-Roadmap .

Dies ist ein Satz, den in den letzten Jahren kein CEO einer amerikanischen Chipfirma öffentlich gesagt hat.

Um zu verstehen, warum Lisa Su das sagt, muss man zuerst verstehen, worauf sie setzt.

AMD hat NVIDIA nie in Sachen Hardware verloren

Als gleichrangige GPU-Giganten hat AMD nicht nur KI-Chips, sondern ist in einigen Hardwareparametern sogar NVIDIA voraus.

Beispielsweise hat die MI300X eine HBM3-Speicherkapazität von 192 GB pro Karte, was mehr als das Doppelte der NVIDIA H100 der gleichen Generation ist. Analytiker schreiben in regelmäßigen Abständen Berichte mit ähnlichen Titeln wie "AMD hat diesmal die Hardware eingeholt".

Aber die echten Regeln des Marktes werden nie von Hardwareparametern bestimmt.

Jensen Huangs Schutzmauer heißt CUDA. NVIDIA hat seit 2006 damit begonnen, und in zwanzig Jahren hat es CUDA zur Standardgrundsprache für KI-Entwickler gemacht. Heute schreiben Millionen von Entwicklern weltweit CUDA-Code, und die Toolketten für das Training und die Bereitstellung von Modellen wachsen alle um die NVIDIA-Ökosystem herum. Wenn ein KI-Start-up eine Stellenausschreibung veröffentlicht, ist die erste Anforderung standardmäßig "Vertrautheit mit CUDA".

Dies ist nicht nur ein technologischer Vorteil, sondern eine Mentalmacht.

AMD hat auch einen entsprechenden Open-Source-Software-Stack namens ROCm entwickelt, aber er ist um mehr als ein Jahrzehnt später gestartet. Wenn Entwickler von CUDA zu ROCm wechseln, bedeutet das, dass sie ihren Code neu schreiben, erneut auf Probleme stoßen und ihre Ingenieurintuition neu aufbauen müssen.

Wie schwierig dieser Übergang ist, kann man anhand des kürzlich erschienenen DeepSeek sehen. Um das V4 von der NVIDIA-Ökosystem auf die Huawei- und Cambricon-Ökosysteme umzustellen, haben chinesische Chiphersteller zusammengearbeitet, aber das Veröffentlichungsdatum wurde immer wieder verschoben.

Deshalb kann man einen sich wiederholenden Zyklus beobachten. Jedes Mal, wenn AMD eine neue GPU-Generation veröffentlicht, holt es in Sachen Hardware auf, aber die Entwickler schreiben immer noch CUDA-Code. Dies war das tiefste strategische Dilemma von AMD in den letzten zehn Jahren. Es kann in Sachen Hardware gewinnen, aber nicht in Sachen Ökosystem .

Lisa Su hat NVIDIA und Intel schon mal geschlagen.

Als sie 2014 AMD übernahm, lag die Aktie des Unternehmens bei weniger als 4 US-Dollar, und der Markt diskutierte, ob es aus dem Spiel geworfen werden würde. Ihr Einsatz war die Hardwarearchitektur. Sie zerlegte die komplexen riesigen Chips in leichter herzustellende kleine Module und fügte sie dann zusammen. Dies ist die Zen-Architektur und die Chiplet-Packung, die das Problem der Ausbeute bei einzelnen großen Chips umgeht.

AMD gewann diesen Kampf völlig. Innerhalb von sechs Jahren stieg der Marktanteil von AMD auf dem Server-CPU-Markt von fast null auf über 30 %, indem es ihn von Intel abkämpfte.

In der KI-Ära hat AMD auch einige Superkunden gewonnen. Die MI300X ist in Nordamerika der zweitgrößte KI-Chip nach NVIDIA.

Aber wenn man sich die Beschaffungsstruktur der Großkunden genauer ansieht, wird man feststellen, dass Microsoft und OpenAI AMD im Wesentlichen aus Gründen der Lieferkettendiversifizierung kaufen. Sie möchten nicht, dass NVIDIA 100 % des Marktes bekommt, also halten sie eine Alternative bereit. Dies bedeutet, dass der Marktanteil von AMD jederzeit schrumpfen kann, wenn NVIDIA eines Tages Nachlass gibt, die Preise senkt oder den Service verbessert.

Kunden kaufen AMD nicht, weil sie auf AMD angewiesen sind.

Lisa Su weiß das sehr gut. Sie braucht ein neues Schlachtfeld. Ein Markt, in dem AMD nicht nur als Alternative, sondern als Hauptoption gesehen wird.

Dies ist in den Vereinigten Staaten fast unmöglich, also braucht sie China.

Was AMD in China erobern will, ist die nächste Welle

Seit 2022 wurden die US-Exportbeschränkungen für KI-Chips an China immer strenger. NVIDIA hat ständig chinesisch-konforme Versionen entwickelt, aber immer wieder von neuen Regeln aufgehalten. Bei der H20 begann auch der chinesische Markt selbst vorsichtiger zu werden, und immer mehr Kunden begannen, die chinesische Alternative zu evaluieren.

NVIDIA hatte einst 95 % des chinesischen Marktes. Im Mai dieses Jahres sagte Jensen Huang in einem öffentlichen Interview persönlich, dass dieser Anteil jetzt nahezu null ist.

In der gleichen politischen Umgebung sieht es bei AMD völlig anders aus.

Sein Marktwert beträgt nur ein Zwanzigstel von NVIDIAs und wurde nie als Kernobjekt des technologischen Wettlaufs zwischen den Großmächten angesehen. Seine Exportprodukte für China, die MI308, haben teilweise US-Lizenzen erhalten. In China ist sein Marktanteil so gering, dass es keine Monopolverdachtsmomente gibt, und seine Produkte sind nicht auf der Liste für Sicherheitsüberprüfungen. Es kursieren Gerüchte, dass ein großer chinesischer Konzern derzeit Verhandlungen über den Kauf von 50.000 MI308 führt.

Nicht stark genug, nicht groß genug, nicht markant genug.

In der Vergangenheit war dies ein Nachteil für AMD. In der chinesisch-amerikanischen Chiplandschaft von 2026 macht diese Position es ihm jedoch leichter, auf dem chinesischen Markt Fuß zu fassen.

Lisa Su muss kein neues Trendthema schaffen, denn die KI selbst ist schon groß genug. Sie sucht in China nach Kunden, die AMD als Hauptoption sehen.

Und sie hat sie gefunden, diejenigen, die an KI-Agenten arbeiten.

In den letzten drei Jahren war das Schlüsselwort im globalen KI-Wettbewerb das Training von großen Modellen. Im nächsten Stadium ist es für fast alle im Bereich klar, dass es um Agenten geht.

Einfach ausgedrückt, ist ein Agent ein hilfreicher Assistent. Er teilt Aufgaben auf, ruft Tools auf, führt Schritte aus und gibt das Ergebnis schließlich an dich zurück.

Er kann Präsentationen erstellen, Flugtickets buchen, Verkaufsleads verfolgen und Verträge bearbeiten. Er verbraucht nicht nur einmalige Fragen und Antworten, sondern eine Reihe von Urteilen, Aufteilungen und Ausführungen. Der Rechenleistungsbedarf ist völlig anders als in der Trainingszeit.

Der Agentenmarkt in den Vereinigten Staaten ist in den Händen einiger großer Konzerne konzentriert. Sie entwickeln entweder eigene Chips oder binden sich eng an NVIDIA. Es ist schwierig für AMD, hier einen Fuß zu fassen.

In China ist es anders. Hier gibt es eine große Anzahl neuer Kunden, die noch nicht an CUDA gebunden sind, und ein reifes Mobile-Internet-VerbrauchsgVerhalten. Die Menschen sind an ein Geschäftsmodell mit niedrigen Preisen und hoher Häufigkeit gewöhnt. In diesem Umfeld hat sich eine Gruppe von technologieunabhängigen, mit Open-Source-Ökosystemen vertrauten und preisempfindlichen Entwicklern entwickelt.

Dies ist genau der Kundentyp, den AMD so lange gesucht hat.

Wenn man dies versteht, wird die Logik hinter Lisas Su Besuch in Shanghai klar.

Lisa Sus Keynote hielt nur etwa zehn Minuten. Der Rest der Zeit wurde Technologieworkshops, Ökosystemgesprächen und einem-eins-zu-eins-Austausch mit Ingenieuren gewidmet.

Das Thema der Konferenz war nicht die Leistungssteigerung eines neuen Chips, sondern eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für den Übergang.

Die Dinge, die AMD dieses Mal besonders betont hat, entsprechen jeweils einem Übergangsschritt. Bei den beiden derzeit am weitesten verbreiteten Open-Source-Inferenz-Frameworks zeigte AMD die Optimierungen auf der MI-Serie. Bei den beliebtesten Feinabstimmungstools in China ließ AMD diese auf seiner eigenen Hardware laufen.

Die acht praktischen Workshops hatten nur eine Botschaft: Alles, was du heute mit CUDA machst, kannst du morgen auch mit ROCm machen. Wir schicken unsere Ingenieure, um dir zu helfen.

Offensichtlich hat Lisa Su von Jensen Huang gelernt, dass die echte Barriere die Mentalmacht der Entwickler ist. Wenn ein Ingenieur fünf Jahre lang CUDA-Code geschrieben hat, hat seine Ingenieurintuition, sein Analyserahmen und seine Debugging-Gewohnheiten sich in der NVIDIA-Ökosystem verwurzelt.

Um ihn umzuschalten, gibt es nur zwei Möglichkeiten: Entweder ist die Hardwareversorgung unterbrochen und er hat keine andere Wahl, oder jemand begleitet ihn durch die schmerzhaftesten ersten drei Monate.

Im chinesischen Markt von 2026 sind beide Bedingungen erstmals gleichzeitig erfüllt.

Die Verfügbarkeit der High-End-Produkte von NVIDIA wird unsicher, und AMD hat sein chinesisches Forschungsteam mit 4.000 Mitarbeitern in den Vordergrund gestellt. Diese Ingenieure können direkt in die Büros von Alibaba, ByteDance und anderen Unternehmen gehen, um konkrete Probleme zu lösen. AMD hat auch vier KI-Exzellenzzentren in China errichtet, um es zu einer der größten Forschungslocations weltweit zu machen.

Dieser Ansatz unterscheidet sich völlig von CUDA. CUDA ist geschlossen und wird von NVIDIA kontrolliert. ROCm ist Open Source, und AMD geht mit der Einstellung "Wir bauen das Ökosystem zusammen" vor.

Die Lücke in Lisas Sus Geschichte

Aber in der Geschichte von AMD steckt eine Lücke.

Lisa Su hielt in Shanghai eine ganze Rede über die "Doppelmaschine aus CPU und GPU", die den Rechenleistungserfordernissen der Agenten-Ära entspricht. Das heißt, dass die logischen Entscheidungen, die API-Aufrufe und die Tool-Scheduling von der CPU übernommen werden, während die Modellinferenz die Aufgabe der GPU ist.

Bei der herkömmlichen PCIe-Architektur muss bei jedem Datenaustausch zwischen CPU und GPU über die Busleitung transportiert werden, was die Reaktionszeit verlangsamt.

Dies ist genau der Stärkenpunkt von AMD. Es hat drei Karten in der Hand: eine CPU mit x86-Architektur, eine KI-GPU und die MI300A, die beide in einem Chip integriert sind. CPU und GPU teilen sich denselben HBM-Speicher, was den Datentransportverlust einspart.

Dies ist etwas, das NVIDIA nicht kann. Seine CPU hat eine Arm-Architektur, die nicht mit mehr als 90 % der x86-Softwarestapel in chinesischen Rechenzentren kompatibel ist.

Aber hier liegt die Lücke. Die MI308, die AMD derzeit nach China verkaufen kann, ist überhaupt kein CPU+GPU-Integrationsprodukt. Es ist eine downgrade-Version der MI300X, ein reiner GPU-Beschleuniger. Die MI300A, die die Geschichte erzählt, hat derzeit keine chinesisch-konforme Version.

Das heißt, die Geschichte, die Lisa Su in Shanghai erzählt hat, hat bis jetzt noch kein entsprechendes Produkt auf dem Markt.

Ihre Antwort ist, erst die Grundlage zu legen. Sie strebt nicht die Aufträge von 2026 an, sondern die Rechenleistungsprognosen chinesischer Kunden für die nächsten zwei bis drei Jahre.

Mit der MI308 soll der Markt gehalten werden, die Beziehungen zu Entwicklern und das Open-Source-Ökosystem aufgebaut werden. Wenn die Agenten wirklich im großen Stil ankommen, was wahrscheinlich zwischen 2027 und 2028 der Fall sein wird, sollte das CPU+GPU-Integrationsprodukt von AMD eine chinesisch-konforme Lizenz erhalten, um die in den letzten zwei Jahren aufgebauten Kundenbeziehungen nahtlos auf die nächste Plattform zu übertragen.

Dies ist ein Einsatz auf die Zeit und die Offenheit des Marktes.

Aber die Zeit steht möglicherweise nicht aufseiten von AMD.

Die Regulierungsvorteile werden verschwinden, die chinesische Alternative wird reifer werden, und NVIDIA wird schließlich einen Weg finden, zurückzukommen. Jede Quartalszögerung ist ein Verlust der Chancen. Lisa Su weiß das sehr gut, deshalb muss sie loslaufen.

Am 19. Mai 2026 stand Lisa Su vor zweitausend chinesischen Entwicklern und fragte: "Seid ihr aufgeregt?"

In diesem Moment fragte sie nicht nur die Entwickler, sondern auch AMD und sich selbst.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Account "Pixel 301", Autor: AutoPixel, veröffentlicht von 36Kr mit Genehmigung.