Amazon Trainium3: Brutaler Angriff auf Nvidia – dieser KI-Chip fordert Blackwell heraus

Der Kampf um die Vorherrschaft im Rechenzentrum ist endgültig eskaliert, und Amazon Trainium3 markiert dabei den bisher aggressivsten Schachzug gegen den Platzhirsch Nvidia. Wir schreiben den Dezember 2025, und die Zeiten, in denen Cloud-Anbieter brav Nvidias Mondpreise gezahlt haben, neigen sich dem Ende zu.

Lange Zeit galt Jensens Lederjacken-Imperium als unantastbar. Wer KI trainieren wollte, brauchte CUDA und grüne Hardware. Doch AWS hat im Stillen aufgerüstet.

Mit den Vorgängermodellen hat Amazon bereits gezeigt, dass sie Alternativen bauen können. Aber das waren oft nur „Spar-Optionen“ für preissensible Kunden.

Das ändert sich heute radikal. Es geht nicht mehr nur um „günstiger“. Es geht um pure Leistung und vertikale Integration, die Nvidia ernsthaft wehtun könnte.

Was ist passiert? (Amazon Trainium3 Update)

AWS hat die Samthandschuhe ausgezogen. Der neue KI-Beschleuniger zielt direkt auf die FP8-Performance von Nvidias Blackwell Ultra ab. Das ist keine Nische mehr, das ist der Mainstream des KI-Trainings.

Doch der Chip allein ist nur die halbe Miete. Amazon kopiert schamlos – und clever – aus Nvidias Playbook.

Mit den neuen Trn3 Gen2 UltraServern setzt AWS auf massive vertikale Skalierung. Das System basiert vollständig auf intern entwickeltem Silizium.

Besonders spannend ist der Software-Aspekt. Hardware ist nutzlos ohne Treiber, und genau hier setzt der verbesserte Neuron Software Stack an.

Amazon verspricht eine vereinfachte Adoption und – was für Power-User entscheidend ist – mehr Kontrolle über Performance und Verhalten der Chips. Das Amazon Trainium3 System soll sich nicht wie eine Blackbox anfühlen, sondern wie ein Präzisionswerkzeug.

Der LazyTechLab Check

Kommen wir zum Eingemachten. Ist das nur Marketing-Bla-Bla oder eine echte Revolution? Wir beobachten den Markt seit Jahren, und dieser Schritt war überfällig.

Nvidia hat mit Blackwell die Messlatte extrem hoch gelegt. Dass AWS nun behauptet, mit Amazon Trainium3 in der FP8-Performance gleichzuziehen, ist eine Ansage, die man in Santa Clara sicher ungern hört.

Der Schlüssel liegt in den Trn3 Gen2 UltraServern. Hier sehen wir eine klare Parallele zu Nvidias NVL72 Racks.

AWS hat verstanden, dass der Chip allein nicht mehr skaliert. Man muss den ganzen Server, ja das ganze Rack als einen Computer betrachten.

Die vertikale Skalierung erlaubt riesige Modelle, die auf einem einzelnen Chip niemals Platz finden würden. Das macht Amazon Trainium3 besonders für LLMs (Large Language Models) der nächsten Generation interessant.

Doch wo Licht ist, ist auch Schatten. Die Hardware kann noch so gut sein, wenn die Software nervt.

Nvidias CUDA ist ein Festungsgaben voller Krokodile. Entwickler lieben es, weil es einfach funktioniert und überall dokumentiert ist.

Amazon muss mit dem Neuron Stack nicht nur „gut“ sein, sie müssen „besser“ oder zumindest „deutlich billiger“ in der Nutzung sein, um den Wechsel zu rechtfertigen.

Ein weiterer Punkt ist die Verfügbarkeit. Während man auf Nvidia-Chips oft monatelang wartet, könnte AWS durch die eigene Fertigungskette (und Partnerschaften) hier flexibler agieren.

Wenn Amazon Trainium3 in Massen verfügbar ist, während Blackwell noch Lieferengpässe hat, könnte das das Zünglein an der Waage sein.

💡 Unsere Einschätzung zu Amazon Trainium3

AWS baut hier keine Spielzeuge. Das ist Enterprise-Hardware auf höchstem Niveau. Für den Endverbraucher bedeutet das indirekt bessere KI-Services, aber wir wissen, ihr wollt auch zu Hause Power.

Da ihr euch keinen Trainium-Server ins Wohnzimmer stellen könnt, haben wir die beste Alternative für lokale KI-Entwicklung herausgesucht.

Wir sehen Amazon Trainium3 als einen notwendigen Schritt zur Demokratisierung von High-End-AI. Monopole sind nie gut für Innovation.

Quelle: Originalbericht lesen