Die Künstliche Intelligenz verändert die Welt – doch für Intel wird die KI-Revolution zur Zerreißprobe. Während Konkurrenten wie Nvidia und AMD Milliardenaufträge einfahren, bleibt der einstige Halbleiter-Gigant außen vor. OpenAI, der wohl einflussreichste Player im KI-Business, sieht schlicht keinen Grund, mit Intel zusammenzuarbeiten. Die Gründe dafür sind alarmierend.
Die brutale Realität: Intel fehlt die Hardware
Die Diagnose ist eindeutig und schmerzhaft zugleich: Intel verfügt schlicht nicht über die leistungsstarken KI-Beschleuniger, die OpenAI für seine ambitionierten Projekte benötigt. Während das Unternehmen hinter ChatGPT bereits mit nahezu allen bedeutenden Hardware-Herstellern kooperiert, bleibt Intel außen vor. Das ist kein Zufall, sondern das Ergebnis strategischer Versäumnisse, technologischer Rückstände und einer verpassten Transformation.
Ein hochrangiger Brancheninsider brachte es kürzlich auf den Punkt: „Das Leistungsdefizit von Intel bei Grafikprozessoren für KI-Training macht eine ernsthafte Partnerschaft derzeit höchst unwahrscheinlich. OpenAI pflegt bereits tiefgreifendere Beziehungen und nutzt fortschrittlichere Hardware-Lösungen, als Intel sie bieten kann.“
Diese Aussage ist verheerend für einen Konzern, der jahrzehntelang die Computerindustrie dominierte. Doch die KI-Ära scheint Intel weitgehend zu überrollen – und das in einem Markt, der als einer der lukrativsten der kommenden Jahrzehnte gilt.
Gaudi-Beschleuniger: Zu wenig, zu spät
Intel besitzt durchaus eine Produktlinie für KI-Anwendungen: die Gaudi-Beschleuniger. Diese stammen ursprünglich von Habana Labs, einem israelischen Start-up, das Intel 2019 für fast zwei Milliarden US-Dollar übernommen hatte. Damals schien der Deal vielversprechend – doch die Erwartungen wurden nicht erfüllt.
Die Gaudi-Reihe, aktuell in der dritten Generation verfügbar, hinkt den Spitzenprodukten von Nvidia und AMD deutlich hinterher. Während Nvidias H100 und die neueren Blackwell-Chips zum Industriestandard für das Training großer Sprachmodelle avanciert sind, fristen Intels Gaudi-Lösungen ein Nischendasein. Zwar wirbt Intel mit Kostenvorteilen und einer respektablen Rechenleistung von 1.835 Teraflops bei FP8-Präzision, doch in der Praxis fehlt es an Akzeptanz.
Das Problem liegt nicht nur in der reinen Hardware-Performance. Nvidia hat mit CUDA eine umfassende Software-Plattform geschaffen, die zur De-facto-Grundlage für KI-Entwicklung geworden ist. Diese tiefe Integration von Hard- und Software macht es für Entwickler einfach, effizient und schnell KI-Modelle zu trainieren. Intel dagegen kämpft mit einer fragmentierten Softwareunterstützung und fehlender Kompatibilität zu gängigen Frameworks.
Strategischer Kurswechsel verschärft die Lage
Noch dramatischer wird die Situation durch Intels jüngste strategische Entscheidungen. Der Konzern hat seine Pläne im Bereich High-Performance-KI-Chips massiv zurückgefahren. Statt weiter in die Entwicklung hochleistungsfähiger Beschleuniger zu investieren, fokussiert sich Intel verstärkt auf andere Geschäftsbereiche – eine Entscheidung, die viele Beobachter als fatales Signal werten.
Diese Kehrtwende bedeutet konkret: In absehbarer Zeit wird Intel nichts Hochperformantes in diesem Segment auf den Markt bringen. Für potenzielle Partner wie OpenAI ist das ein klares Ausschlusskriterium. Warum sollte man auf einen Anbieter setzen, der selbst nicht mehr an seine eigene Zukunft in diesem Markt glaubt?
Hinzu kommt ein weiterer Schlag: Intels KI-Chef Sachin Katti verließ das Unternehmen im Jahr 2025, um ausgerechnet zu OpenAI zu wechseln. Dort übernimmt er die Leitung der Infrastrukturentwicklung für künstliche allgemeine Intelligenz (AGI). Ein hochrangiger Manager, der erst kürzlich zum Leiter der KI-Initiativen bei Intel ernannt wurde, kehrt dem Konzern den Rücken – und geht zur Konkurrenz. Ein symbolträchtigerer Abgang ist kaum vorstellbar.
Nvidia und AMD teilen den Markt auf
Während Intel strauchelt, dominieren andere den KI-Boom. Nvidia kontrolliert schätzungsweise 80 bis 90 Prozent des Marktes für KI-Beschleuniger. Die Nachfrage nach Nvidias H100- und den neueren B200- sowie GB200-Chips ist so groß, dass Lieferengpässe monatelang andauern. OpenAI allein plant, Milliarden in Rechenzentren zu investieren, die mit Millionen Nvidia-Chips ausgestattet werden sollen.
AMD positioniert sich als ernsthafter Herausforderer. Mit der MI300-Serie und der kürzlich angekündigten MI350-Linie hat AMD beeindruckende Fortschritte gemacht. Der MI355 übertrifft laut AMD in bestimmten Benchmarks sogar Nvidias Spitzenmodelle – und das zu einem attraktiveren Preis-Leistungs-Verhältnis. OpenAI hat AMD bereits mit einer zehnprozentigen Beteiligung bedacht und sichert sich damit langfristig Zugang zu fortschrittlichen Chips.
Diese Deals zeigen deutlich: OpenAI ist bereit, strategische Partnerschaften einzugehen und massiv zu investieren – aber nur dort, wo die technologische Perspektive stimmt. Intel erfüllt diese Kriterien derzeit nicht.
Fehlende Ökosystem-Integration als Todesstoß
Ein weiteres Problem für Intel ist das fehlende Ökosystem. Erfolg in der KI-Welt hängt nicht nur von roher Rechenpower ab, sondern von einem funktionierenden Gesamtsystem aus Hardware, Software, Entwickler-Community und Support. Nvidia hat das perfektioniert: CUDA ist allgegenwärtig, die Dokumentation umfassend, die Community riesig.
AMD bietet mit ROCm eine Alternative, die zunehmend an Akzeptanz gewinnt – auch weil sie Open-Source ist und Entwicklern mehr Flexibilität bietet. Intel dagegen kämpft mit einem heterogenen Software-Stack, der weder die Verbreitung noch die Reife der Konkurrenz erreicht hat.
Für Unternehmen wie OpenAI, die täglich Milliarden von Anfragen verarbeiten und kontinuierlich neue KI-Modelle trainieren, ist ein reibungslos funktionierendes Ökosystem entscheidend. Zeit ist Geld – und jede Verzögerung durch inkompatible Software oder fehlende Tools kostet bares Geld und Wettbewerbsvorteile.
Die Inferenz-Hoffnung: Ein schmaler Lichtblick
Es gibt jedoch einen Bereich, in dem Intel noch Chancen hat: Inferenz. Während das Training großer KI-Modelle extreme Rechenleistung erfordert und damit fest in den Händen von Nvidia liegt, könnten Inferenz-Workloads – also die Anwendung bereits trainierter Modelle – ein Spielfeld sein, auf dem Intel punkten kann.
Inferenz-Aufgaben sind weniger rechenintensiv, benötigen aber eine hohe Effizienz und Skalierbarkeit. Hier könnte Intels Gaudi-Architektur mit ihrer Ethernet-basierten Netzwerkstruktur und niedrigeren Kosten Vorteile bieten. OpenAI und andere KI-Unternehmen werden in Zukunft Milliarden von Inferenz-Anfragen verarbeiten müssen – ein riesiger Markt.
Doch selbst hier ist Intel im Hintertreffen. Nvidias neue Chips sind nicht nur für Training optimiert, sondern auch hocheffizient bei Inferenz. AMD zieht nach, und spezialisierte Anbieter wie Google mit seinen Tensor Processing Units (TPUs) haben ebenfalls starke Positionen.
Für Intel bleibt nur ein schmales Zeitfenster, um in diesem Segment Fuß zu fassen – und selbst das setzt voraus, dass der Konzern seine Softwareunterstützung drastisch verbessert und Entwickler überzeugen kann.
Die Kostenexplosion in den Rechenzentren
Ein weiterer kritischer Aspekt ist der enorme Energiebedarf moderner KI-Systeme. OpenAIs Starship-Initiative zielt darauf ab, bis Ende 2025 Rechenzentren mit einer Kapazität von rund 10 Gigawatt aufzubauen – eine gewaltige Investition von geschätzten 500 Milliarden US-Dollar. Solche Dimensionen erfordern nicht nur leistungsfähige, sondern auch energieeffiziente Hardware.
Hier könnten Intels Gaudi-Chips theoretisch punkten, denn Energieeffizienz ist ein Marketingargument des Unternehmens. Doch die Praxis zeigt: Nvidias Chips sind trotz höherer absoluter Leistungsaufnahme pro Rechenoperation oft effizienter – und das ist das entscheidende Kriterium.
OpenAI und andere Hyperscaler optimieren ihre Infrastruktur auf Gesamtbetriebskosten. Wenn ein Nvidia-Chip zwar teurer ist, aber dank höherer Leistung weniger Einheiten benötigt werden, ist das wirtschaftlich attraktiver. Intel müsste also nicht nur konkurrenzfähige Chips liefern, sondern auch ein überzeugendes Gesamtkostenmodell – beides fehlt aktuell.
Intels Existenzkrise: Massenentlassungen und Marktverlust
Die Probleme im KI-Bereich sind nur ein Teil einer umfassenderen Krise bei Intel. Der Konzern hat 2025 über 3.000 Stellen allein im US-Bundesstaat Oregon gestrichen – ein brutaler Kahlschlag, der die angespannte Lage verdeutlicht. Auch in anderen Bereichen kämpft Intel mit sinkenden Marktanteilen, verpassten Fertigungstechnologien und strategischen Fehlentscheidungen.
Während TSMC und Samsung in der Chip-Fertigung die Nase vorn haben, hinkt Intel bei modernen Produktionsprozessen hinterher. Das wirkt sich direkt auf die Wettbewerbsfähigkeit aus: Modernere Fertigungstechnologien ermöglichen kleinere, schnellere und energieeffizientere Chips – alles Faktoren, die im KI-Markt entscheidend sind.
Eine verpasste Zukunft
Intel steht vor einer der größten Herausforderungen seiner Geschichte. Der KI-Boom, der Unternehmen wie Nvidia und AMD zu neuen Höhenflügen verhilft, geht an Intel vorbei. OpenAI, als Symbol für die KI-Revolution, sieht keinen Grund, mit Intel zu kooperieren – und das aus nachvollziehbaren Gründen.
Die Gaudi-Beschleuniger sind zu schwach, das Software-Ökosystem unausgereift, die strategische Ausrichtung unklar. Hinzu kommen interne Turbulenzen mit hochrangigen Abgängen, Massenentlassungen und einem Vertrauensverlust bei Investoren und Kunden.
Für Intel bleibt nur ein schmaler Weg zurück: Massive Investitionen in Forschung und Entwicklung, eine klare KI-Strategie und die Schaffung eines konkurrenzfähigen Ökosystems. Doch die Zeit arbeitet gegen den Chipriesen. Während Nvidia, AMD und andere den Markt unter sich aufteilen, droht Intel, zum Zuschauer in einem der wichtigsten Technologiesegmente des 21. Jahrhunderts zu werden.
Die kalte Schulter von OpenAI ist mehr als nur ein verpasster Deal – sie ist ein Weckruf. Ob Intel darauf reagieren kann, wird über die Zukunft des Unternehmens entscheiden.
