AMD macht ernst: Nächster KI-Zukauf für den Kampf gegen NVIDIA - Aktie gibt nach

• AMD greift bei Spezialchips zu, die GPUs bei Inferenz-Aufgaben ergänzen sollen
• Ein kanadisches Startup bringt Technik mit, die Modelle fest ins Silizium brennt
• Es ist bereits der dritte KI-Zukauf des Chipkonzerns innerhalb weniger Monate

AMD hat eine endgültige Vereinbarung zur Übernahme des Toronto-Startups Taalas getroffen, das Chips für KI-Inferenz entwickelt. Anders als klassische Grafikprozessoren sind Taalas' Beschleuniger für ein bestimmtes KI-Modell spezialisierte Chips und sollen laut Taalas dadurch deutlich schneller und günstiger arbeiten als universelle GPUs. Der Deal reiht sich in eine Serie von Zukäufen ein, mit denen AMD sein Angebot rund um Rechenzentren erweitert.

Taalas setzt auf fest verdrahtete KI-Chips

AMD kündigte die Übernahme von Taalas am Donnerstag an. Das 2023 gegründete Unternehmen mit Sitz in Toronto hat sich auf Inferenz-Chips spezialisiert, die im Gegensatz zu klassischen Grafikprozessoren nicht universell einsetzbar sind, sondern für ein einzelnes KI-Modell maßgeschneidert werden. Diese Spezialisierung soll laut Unternehmensangaben Rechen- und Speicherengpässe klassischer Architekturen deutlich reduzieren. Der zum Zeitpunkt der Übernahmeankündigung existierende Taalas-Chip betreibt eine kleine Version von Metas Llama-3.1-Modell, gefertigt auf einem älteren Prozess von Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. mit schnellem SRAM-Speicher direkt auf dem Chip.

Einen Kaufpreis nannte AMD nicht. Taalas hatte seit der Gründung insgesamt 219 Millionen US-Dollar an Venture-Kapital eingesammelt, davon 169 Millionen US-Dollar im Februar 2026 von Investoren wie Quiet Capital, Fidelity und dem Halbleiter-Investor Pierre Lamond. Die Übernahme steht noch unter dem Vorbehalt üblicher Vollzugsbedingungen und behördlicher Genehmigungen. Taalas-Mitgründer Ljubisa Bajic erklärte, das Startup habe eine Plattform entwickelt, mit der sich jedes KI-Modell in kundenspezifisches Silizium verwandeln lasse, und man erhalte durch den Anschluss an AMD nun Zugriff auf mehr Skalierung, Engineering-Ressourcen und globale Reichweite.

AMD erweitert sein Inferenz-Portfolio

Der Zukauf ist bereits die dritte KI-Übernahme von AMD innerhalb von neun Monaten. Im November 2025 hatte der Konzern das auf Inferenz-Software spezialisierte Startup MK1 übernommen, im Juni 2026 folgte das Speicheroptimierungs-Unternehmen Mext, im Juli 2026 wechselte zudem das Team von FastFlowLM zu AMD. Taalas ist außerdem bereits der zweite kanadische KI-Chip-Zukauf innerhalb von gut einem Jahr, nachdem AMD 2025 das Team des ebenfalls in Toronto ansässigen Startups Untether AI übernommen hatte, das energieeffiziente Inferenzchips entwickelte. Vamsi Boppana, Senior Vice President der Artificial Intelligence Group bei AMD, erklärte, Technologie und Engineering-Team von Taalas stärkten das KI-Portfolio des Konzerns durch differenzierte Inferenzleistung und -effizienz.

Der Konkurrent NVIDIA hatte gut sieben Monate zuvor mit 20 Milliarden US-Dollar für Vermögenswerte des Chipdesigners Groq die bislang größte Transaktion der eigenen Firmengeschichte gestemmt. Auch dieser Deal zielte auf Inferenz-Technologie ab. AMD-Chefin Lisa Su hatte bei einem Produktlaunch im Juli betont, es gebe keine Einheitslösung für Chips, GPUs sollten wegen ihrer Flexibilität aber weiterhin den Großteil des KI-Chip-Marktes ausmachen. Die Taalas-Technologie soll künftig in AMDs Helios-Racksysteme sowie in Kombination mit Instinct-GPUs, EPYC-Prozessoren und der ROCm-Software einfließen.

Ob und wann die Aufsichtsbehörden den Deal freigeben, ist offen, ebenso der Zeitpunkt, zu dem erste Taalas-Chips in AMD-Systemen zum Einsatz kommen. Wie sich die Integration neben der im Juli angekündigten Cerebras-Partnerschaft und den bestehenden Helios-Racks ins Produktportfolio einfügt, dürfte sich erst bei künftigen Produktankündigungen zeigen.

Die AMD-Aktie verlor am Freitag an der NASDAQ 1,21 Prozent auf 483,36 US-Dollar.

Claudia Stephan, Martina Köhler, Julia Walter, Evelyn Schmal, Redaktion finanzen.net

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