Massiver CPU-Mangel im Cloud-Segment aufgrund des Anstiegs von Agentic AI

Die Landschaft der Technologie-Lieferketten befindet sich in einer Phase erheblicher Turbulenzen. GPUs, Speicher und nun auch CPUs sind von akuten Engpässen betroffen, was alles auf die stark steigende Nachfrage nach Agentic AI zurückzuführen ist.

Amazon und Cloud-Anbietern gehen angesichts der rasant steigenden Nachfrage nach automatisierten KI-Lösungen die CPUs aus.

Der kometenhafte Aufstieg von Agentic AI verändert die Technologiebranche grundlegend und stellt Cloud-Service-Anbieter und Halbleiterhersteller vor große Herausforderungen, da sie die stark gestiegene Nachfrage kaum noch decken können. Während die Branche bereits mit Lieferengpässen zu kämpfen hat, herrscht nun ein akuter Mangel an CPUs, was eine deutliche Verschärfung der Ressourcenknappheit markiert.

Dylan Patel meint, GPUs seien nicht mehr der größte Flaschenhals. Laut @dylan522p sind jetzt CPUs der limitierende Faktor. In der Frühzeit der KI waren CPUs die Leistungsbremsen. Man nutzte sie für Speicherung, Checkpointing, Vorverarbeitung usw.(eher geringe Arbeitslasten).Die Modelle waren nicht handlungsfähig und… pic.twitter.com/yR6g6hh74F

— Ivan Burazin (@ivanburazin) 13. April 2026

Laut einem Bericht von Dylan Patel von Semianalysis hat sich der Engpass für Cloud-Anbieter von GPUs zu CPUs verlagert. Anfänglich wurden GPUs hauptsächlich für einfachere Inferenzaufgaben eingesetzt. Mit der zunehmenden Komplexität von KI-Modellen und deren Anforderungen sind CPUs jedoch mittlerweile für kritische Operationen wie Datenbankinteraktionen und komplexe Simulationen unerlässlich, was zu einem drastischen Anstieg der Nachfrage nach CPU-Ressourcen in Cloud-Rechenzentren geführt hat.

Traditionell arbeiteten Cloud-Server mit einem deutlichen Ungleichgewicht – oft kamen zahlreiche GPUs auf jede einzelne CPU. Beispielsweise waren in einer gängigen Konfiguration acht GPUs pro CPU vorhanden. Dieses Verhältnis verringert sich jedoch, da CPUs und GPUs in KI-Anwendungen wie dem Training von Reinforcement Learning (RL) und der agentenbasierten Inferenz zunehmend gleichwertig genutzt werden.

Dieser Nachfrageanstieg hat zu Instabilitäten auf Plattformen wie GitHub geführt, da Benutzer vermehrt über Ausfallzeiten und Probleme beim Übertragen von Änderungen berichten.

Ja, wir haben ständig die GitHub-Statistiken gecheckt, wie oft es down ist, wie oft Commits fehlschlagen usw., oder? Es ist echt übel. Und das liegt daran, dass Microsoft alle ihre überschüssigen CPUs verkauft hat, richtig? Entweder für den internen Gebrauch im eigenen Labor, aber eher an externe Labore, die Verträge mit Entropic und OpenAI abschließen.

Und deshalb haben sie praktisch keine CPUs mehr übrig, richtig? Und wir haben das Gleiche bei vielen anderen Firmen beobachtet, richtig? Früher gab es viele GPU-Server pro CPU-Server. Man konnte also sagen, dass 100 Megawatt GPU-Leistung von nur einem Megawatt oder weniger CPU-Leistung bereitgestellt wurden. Heutzutage ist das Verhältnis deutlich besser, sowohl für RL-Training als auch für Inferenz, insbesondere agentenbasierte Inferenz. Man sieht also, dass allen die CPUs ausgegangen sind. Amazons CPU-Volumina sind enorm.

Dylan Patel (Semianalysis)

Die treibende Kraft hinter dieser CPU-Krise scheint die überwältigende Nachfrage zu sein, die Cloud-Anbieter wie Amazon und Microsoft völlig ohne verfügbare CPUs zurückgelassen hat. Die hohen Verbrauchsraten spiegeln eine Verlagerung hin zu KI-Unternehmen wie OpenAI und Entropic wider, die ihre Beziehungen genutzt haben, um sich CPU-Ressourcen zu sichern. Selbst mit Amazons ambitionierten Plänen, das Angebot an CPU-Servern jährlich zu verdreifachen, kann das Unternehmen mit der stetig steigenden Nachfrage nicht Schritt halten.

OpenAI hat seine gesamte Codebasis auf ARM portiert, um die Graviton-CPUs von Amazon nutzen zu können, da die CPU-Kapazität sehr begrenzt ist. Quelle: @dylan522p pic.twitter.com/pOyole5BFQ

— MacroValue (@pradeeepk) 14. April 2026

Zusätzlich hat OpenAIs Umstellung von der x86- auf die ARM-Architektur, bedingt durch die Verfügbarkeit von Amazon Graviton-CPUs, die Situation verschärft. Diese Migration zu ARM sollte eigentlich den CPU-Mangel beheben. Leider hat sie jedoch zu einer verstärkten Nachfrage nach ARM-Chips geführt, insbesondere von KI-Unternehmen, die ihre Codebasen umgestellt haben, um diese Ressourcen optimal zu nutzen.

Die Folgen für den Technologiesektor sind gravierend: Ein akuter CPU-Mangel droht. Um die Nachfrage zu decken, müssen verschiedene Anbieter ihre Produktion deutlich steigern. Betroffen sind nicht nur ARM-Chips, sondern auch x86-Prozessoren. AMD und Intel arbeiten mit Hochdruck an ihren Lieferketten, um Cloud-Anbieter zu unterstützen. Auch NVIDIA erhöht die Produktion seiner Vera-CPU-Racks, die mehrere Chips und eine hohe DRAM-Kapazität umfassen. Diese Fokussierung auf KI wird voraussichtlich Ressourcen vom Konsumgüter- und Geschäftskundenmarkt abziehen, was zu höheren Preisen und eingeschränkter Verfügbarkeit für den allgemeinen Markt führen wird.

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