Amazon streicht Roboterstellen und sendet strategisches Signal: 200 Milliarden US-Dollar werden vollständig auf KI-Rechenleistung gesetzt, selbstentwickelte KI-Chips werden zum Kern der Kostensenkung

German Financial News hat erfahren, dass der US-E-Commerce- und Cloud-Computing-Pionier Amazon (AMZN.US) in seiner strategisch wichtigen Roboterabteilung Mitarbeiter entlässt. Einige Wall-Street-Analysten glauben, dass dieser Schritt gemeinsam mit Amazons jüngster Erklärung, seine eigenen AI-Chips – genannt Trainium und Inferentia, also eigene AI ASIC-Rechencluster als Infrastruktur – großflächig zu testen und zur Entwicklung sowie Iteration von eigenen KI-Großmodellen zu nutzen, ein deutliches Signal dafür ist, dass dieses E-Commerce- und Cloud-Unternehmen aktuell umfassende Kostensenkungsmaßnahmen vorantreibt und seine Ausgaben konsequent auf den KI-Recheninfrastrukturbereich verlagert. Gleichzeitig stützt sich Amazon zunehmend auf Automatisierung, um sein Fulfillment-Netzwerk zu unterstützen.

Wie Medien unter Berufung auf informierte Kreise berichten, betreffen die Entlassungen dieser Woche “bestimmte Roboterstellen”; das Unternehmen stellt jedoch weiterhin aktiv in “mehreren strategischen Bereichen” ein und investiert.

Die jüngsten Entlassungen – durch die die Gesamtzahl der gestrichenen Stellen bei Amazon seit 2022 auf nunmehr 57.000 steigt – erfolgen zu einem Zeitpunkt, an dem Amazon seine Investitionen in Artificial Intelligence und Rechenzentren sowie humanoiden Roboter massiv ausweitet, um seine bedeutende Position im KI-Wettlauf und im Trend zu physischer KI zu sichern.

Amazon startet eine KI-Kostenrevolution! Strebt nach Kontrolle über Training und Inferenz

Dieser Schritt bedeutet nicht, dass Amazon seine Roboterprojekte und -abteilungen nicht ernst nimmt, sondern dass das Unternehmen Ressourcen von längerfristigen Roboterprojekten/-stellen abzieht und sie stärker in AWS-Cloud-Computing-Ressourcen und KI-Rechenzentren sowie in die selbst entwickelten AI ASIC-Chips steckt. Amazon will “Modell- und Chip-Kooperationsdesign”, um die Kostenstrukturen für Training und Inferenz in die eigene Hand zu nehmen und nicht dauerhaft von den Preisstrukturen bei externen GPUs abhängig zu sein.

Unbestritten ist: Nachdem Anthropic, der als “OpenAI-Konkurrent” gilt, plant, für hunderte Milliarden US-Dollar eine Million TPU-Chips zu erwerben, und die Facebook-Mutter Meta erwägt, Ende 2026 oder 2027 für mehrere Milliarden US-Dollar Google TPU-KI-Recheninfrastruktur zu kaufen, unter anderem für extrem große KI-Rechenzentren von Meta, und Amazon angekündigt hat, Trainium und Inferentia zur Entwicklung eigener KI-Großmodelle einzusetzen, bestätigen all diese Entwicklungen: Die Cloud-Giganten initiieren eine “KI-Rechenkostenrevolution”, um den Durchbruch von KI-ASICs zu forcieren, und die Sorgen des Marktes über die Wachstumsprognose von Nvidia sind berechtigt.

Das Unternehmen kürzt einerseits relativ wenige Stellen im Roboterteam, andererseits werden die Investitionsausgaben für 2026 auf etwa 200 Milliarden US-Dollar festgelegt – vorwiegend für die AWS-Kerncloudsysteme und große KI-Workloads. Gleichzeitig treibt AWS weiterhin die Entwicklung von Trainium und Inferentia als eigenen KI-Rechenkapazitäten voran; das Amazon-Betriebsnetzwerk zählt bereits über 1 Million Roboter, und mithilfe von DeepFleet-ähnlichen generativen KI-Modellen wird die Effizienz bei der Roboterspedition gesteigert.

Im letzten Ergebnisstelefonat bestätigte Amazon-CEO Andy Jassy, dass das Unternehmen rund 200 Milliarden US-Dollar investieren wird – über alle Geschäftsbereiche hinweg, aber hauptsächlich in Amazon Web Services (also in die AWS-Cloud-Computing-Abteilung), weil “unsere Rechenanforderungen enorm sind, die Kunden wünschen sich, dass AWS zentrale Workloads und große KI-Aufgaben übernimmt, und je mehr Kapazitäten wir installieren, desto schneller können wir diese gewinnbringend einsetzen.”

Gleichzeitig erklärte Jassy, dass das Robotersegment für Amazon “ein großes Projekt” sei. Nach über 1 Million Robotern im Fulfillment-Logistiknetzwerk übernimmt die Automatisierung die repetitiven und risikobehafteten Aufgaben, um die Produktivität deutlich zu steigern und die Effizienz zu erhöhen.

“Wir werden weiterhin unsere Bestandsstruktur optimieren, um Transportwege zu verkürzen, die Handhabungsanzahl pro Paket zu reduzieren und die Paketkonsolidierung signifikant zu verbessern, gleichzeitig aber fortschrittlichere Roboter- und Automatisierungstechnologien einführen, um Effizienz und Kundenerfahrung zu steigern,” so Jassy im Ergebnisstelefonat.

Nur wenige Wochen nachdem Amazon die Entwicklung seines Multiarm-Roboterportfolios “Blue Jay” aufgegeben hat, hat das Unternehmen beschlossen, die Roboterabteilung weiter zu verkleinern. Dieser Roboter sollte ursprünglich in Amazons Same-Day-Delivery-Lagern breit eingesetzt werden.

KI-Recheninfrastruktur hat höchste Priorität

Das Management von Amazon verlagert aktuell Kapital und Talent von langfristigeren, komplexeren Roboterprojekten konsequent auf die schneller monetarisierbare Ebene der KI-Recheninfrastruktur. Amazons Bestätigung der Entlassungen im Roboterbereich folgt auf weitere Massenentlassungen im Januar. Gleichzeitig erhöht Amazon das Investitionsziel für 2026 auf 200 Milliarden US-Dollar und legt klaren Fokus auf AWS und KI-Recheninfrastruktur. Dennoch verfolgt Amazon nach wie vor ehrgeizige Pläne zur Lagerautomatisierung: Laut offizieller Mitteilung im letzten Jahr sind im Betriebsnetzwerk die 1-millionste Roboter-Einheit installiert und der generative KI-Modell DeepFleet für die Roboterspedition eingeführt worden, was eine Effizienzsteigerung von 10% ermöglicht. Das zeigt, dass vor allem Projekte/Stellen mit zu geringem Grenznutzen gestrichen werden, aber nicht die “Automatisierungsstrategie” selbst.

Anders gesagt, Amazons aktuelle Kostenstrategie gleicht einer typischen technologischen Umstrukturierung: Zuerst wird eine generelle KI-Plattform und eigene Rechenkapazitäten aufgebaut, und diese “kosteneffiziente und skalierbare Intelligenz” dann zur Unterstützung von Robotern und Fulfillment-Netzwerken eingesetzt. Es ist nicht so, dass “Roboter der KI unterliegen”, sondern sie werden als nachgelagerte Anwendungsebene in die KI-Plattformstrategie integriert.

An der grundlegenden Beziehung zwischen Robotik und KI-Rechenzentren erkennt man, dass Amazon offenbar eine Realität anerkennt: Das zukünftige Kernproblem liegt zuerst in der Rechenökonomie, erst danach in der Automatisierungsform am Endpunkt. Roboter bleiben wichtig, aber sie sind im Amazon-Ökosystem immer mehr das nachgelagerte Ausführungslevel; entscheidend für Skalierungsgeschwindigkeit, Stückkosten und Innovationsrate ist, ob die Upstream-Modelle günstiger trainiert und deployed werden können und diese Fähigkeiten dann Kunden von AWS, Nova, Alexa, Rufus sowie für die Lagerlogistik und Robotersteuerung eingesetzt werden können.

Die Amazon-Aktie stieg am Mittwoch zum US-Börsenende um fast 4% und erreichte die beste Tagesleistung seit November, profitiert von der erhöhten Risikoaffinität der Märkte und einer technischen Erholung bei den Tech-Werten, während das Wachstum im US-Dienstleistungssektor so schnell wie seit Mitte 2022 nicht mehr ist und der Preisdruck etwas nachlässt. Die besser als erwarteten ADP-Arbeitsmarktdaten sorgen für zusätzliche Aufhellung. Die starken Wirtschaftsdaten überdecken vorübergehend die makroökonomischen Sorgen angesichts der geopolitischen Krisen im Nahen Osten. Alle drei großen US-Aktienindizes legten zu, US-Staatsanleihen und der Dollar gaben nach und die andere Risiko-Anlageklasse, Kryptowährungen, verzeichnete entsprechend starke Kurszuwächse.