Kurzfassung
Am 23. Oktober 2026 sagte Amazon-CEO Andy Jassy, die AWS-Kapazität sei für 2026 ausverkauft, für 2027 „weitgehend ausverkauft“ und auch ein guter Teil von 2028 sei gebucht – trotz geplanter Investitionen von rund 220 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026. AWS hält weiterhin Kapazität für On-Demand-EC2 und Bedrock zurück, die großen Blöcke sind jedoch bereits fest vergeben. Wenn Ihr Produkt in den nächsten 12–24 Monaten GPUs oder viel Rechenleistung braucht, gehört Kapazität als fester Punkt in Ihre Cloud- und DevOps-Roadmap. Früh reservieren, effizient nutzen und die Option zum Wechsel offenhalten.
Was hat Andy Jassy zur AWS-Kapazität gesagt?
Jassy sprach in The a16z Show, dem Podcast von Andreessen Horowitz, mit Mitgründer Ben Horowitz und General Partner Erik Torenberg; die Folge erschien am Freitag, dem 23. Oktober. Er sagte, AWS habe seine Kapazität für dieses Jahr bereits verkauft und auch 2027 sei „weitgehend ausverkauft“. AWS lasse immer etwas Kapazität für On-Demand-Nutzung und für den Inferenzdienst Bedrock oder EC2 übrig, verkaufe aber „weitgehend alle großen Blöcke“. Zudem sei „ein guter Teil von ’28 ausverkauft“. Reuters und The Information berichteten noch am selben Tag über die Aussagen.
Das geschieht, während Amazon so viel investiert wie nie zuvor. Das Unternehmen hob seine Investitionsplanung für 2026 im Juli auf rund 220 Milliarden US-Dollar an, unter anderem weil Speicher teurer geworden ist. Jassy sagte im Podcast, Amazon „könnte deutlich mehr investieren, und es wäre keine schlechte Verwendung von Kapital“. Die Nachfrage kommt von KI-Labs und von Unternehmen, die KI in ihre Produkte einbauen. Weder Amazon noch die Berichte nannten konkrete Kunden, Regionen oder Chiptypen hinter den Reservierungen.
Warum wird Cloud-Kapazität knapp?
Nicht das Geld ist der Engpass, sondern das physische Angebot. Jassy nannte drei Grenzen: Rechenzentrumsfläche, Strom und Speicher. Keine davon lässt sich innerhalb eines Quartals ausbauen. Neue Standorte brauchen Jahre für Genehmigung und Bau, Netzanschlüsse sind in vielen Regionen knapp, und High-Bandwidth-Memory für KI-Beschleuniger ist branchenweit begrenzt. Wenn der größte Cloud-Anbieter selbst bei diesem Investitionsniveau bis 2028 ausgebucht ist, stehen seine Wettbewerber mit hoher Wahrscheinlichkeit unter ähnlichem Druck.
Für Einkäufer entscheidend ist, wie AWS das Vorhandene verteilt. Der größte Teil geht an mehrjährige Zusagen großer Kunden, überwiegend KI-Labs und Unternehmen, die früh reserviert haben. Der Rest bleibt für On-Demand-Nutzung und verwaltete Inferenz. In der Praxis kann ein mittelgroßes Team heute weiterhin Instanzen starten und Modelle aufrufen. Große oder spezielle Kapazität – etwa große GPU-Cluster für Training oder Fine-Tuning – ist dagegen kurzfristig am schwersten zu bekommen und kann teurer sein, wenn man sie bekommt.
Was das für Softwareteams in DACH bedeutet
Erstens: Kapazitätsplanung ist jetzt Teil der Produktplanung. Wenn Ihre Roadmap für 2027 Training oder Fine-Tuning von Modellen, Inferenz mit hohem Volumen oder eine große Migration vorsieht, sollten Sie Rechenleistung sichern, bevor die Arbeit beginnt – nicht erst, wenn das Backlog dort ankommt. AWS bietet dafür bereits Instrumente wie Capacity Reservations, Preise mit Nutzungszusage und planbare GPU-Blöcke für ML. Der Haken: Sie verpflichten sich zu Ausgaben, bevor die Nachfrage belegt ist. Dimensionieren Sie Reservierungen daher nach Prognosen, die Sie begründen können. Zu viel zu reservieren verschiebt das Risiko nur von der Verfügbarkeit auf die Kosten.
Zweitens: Managed Services werden zur sichereren Standardwahl. Laut Jassy hält AWS Kapazität für Inferenz über Bedrock und EC2 zurück. Teams, die Foundation Models über einen verwalteten Dienst wie Amazon Bedrock aufrufen, greifen auf diesen Pool zu und müssen keine eigene GPU-Flotte sichern. Für die meisten Produktteams spricht das für verwaltete Inferenz statt selbst betriebener Modell-Cluster – es sei denn, Datenvorgaben, Kosten im großen Maßstab oder Kontrolle über das Modell rechtfertigen den Eigenbetrieb eindeutig.
Drittens: Effizienz beeinflusst jetzt die Verfügbarkeit, nicht nur die Kosten. Wenn Rechenleistung knapp ist, liefert das Team zuerst, das weniger davon braucht. Kleinere oder destillierte Modelle, Response-Caching, Batching und passend dimensionierte Instanzen senken die Rechnung und zugleich die Abhängigkeit von knapper Kapazität. Mit Portabilität ist es genauso: Workloads, die als Infrastructure-as-Code definiert und auf Kubernetes containerisiert sind, lassen sich in eine andere Region oder zu einem anderen Anbieter verschieben, wenn es irgendwo eng wird. Prüfen Sie vorab, ob jede Ausweichregion Ihre DSGVO- und Datenresidenz-Pflichten weiterhin erfüllt.
Wie sollten Teams jetzt Kapazität planen?
- Rechenbedarf für 12–24 Monate prognostizieren. Aufgeschlüsselt nach Workload: Training, Inferenz, Batch, Grundlast. GPU-lastige Vorhaben kommen zuerst in die Warteschlange.
- Reservieren, was sich begründen lässt. Capacity Reservations oder Zusagen für planbare Grundlast nutzen, Lastspitzen und Experimente on demand lassen.
- Verwaltete Inferenz bevorzugen. Modelle wo möglich über Managed Services aufrufen, statt eigene GPU-Cluster aufzubauen.
- Effizienz zum Release-Kriterium machen. Rechenaufwand pro Anfrage oder pro Nutzer messen und Caching, Batching und kleinere Modelle einsetzen, bevor Hardware skaliert wird.
- Workloads portabel halten. Infrastructure-as-Code und Container nutzen, damit ein Kapazitätsengpass in einer Region oder Cloud keinen Launch blockiert.
- Ausweichregionen auf Compliance prüfen. Vorab klären, ob jede alternative Region die Anforderungen an Datenresidenz und Regulierung erfüllt (DSGVO, je nach Branche DORA oder BSI C5) – bevor ein Vorfall den Umzug erzwingt.
- Preisannahmen überprüfen. Knappe Kapazität kann weniger Rabatte bedeuten. Planen Sie das in die Cloud-Budgets für 2027 ein.
Häufige Fragen
Ist AWS wirklich ausverkauft?
Nicht vollständig. Am 23. Oktober 2026 sagte Amazon-CEO Andy Jassy, die AWS-Kapazität für 2026 sei ausverkauft, 2027 „weitgehend ausverkauft“ und auch ein guter Teil von 2028 verkauft. AWS halte immer etwas Kapazität für On-Demand-Nutzung und für Inferenz über Bedrock und EC2 zurück. Ausverkauft sind die großen, fest zugesagten Blöcke, die Großkunden reserviert haben. Teams können weiterhin Instanzen starten und Modelle aufrufen, aber große oder spezielle Kapazität, vor allem GPUs, ist kurzfristig schwerer zu bekommen.
Warum baut Amazon nicht einfach mehr Rechenzentren?
Amazon plant für 2026 bereits rund 220 Milliarden US-Dollar an Investitionen, und Jassy sagte, das Unternehmen könne noch mehr investieren. Die Grenzen sind physisch: Rechenzentren brauchen Jahre bis zur Fertigstellung, Strom und Netzanschlüsse sind knapp, und Speicher für KI-Hardware ist branchenweit Mangelware. Jassy nannte Rechenzentren, Strom und Speicher als Engpässe.
Wie kann ein Softwareteam Cloud-Kapazität sichern?
Prognostizieren Sie den Rechenbedarf 12 bis 24 Monate im Voraus nach Workload und reservieren Sie Kapazität für die planbare Grundlast über die Reservierungs- oder Zusagemodelle des Anbieters. Experimentelle und schwankende Last bleibt on demand. Nutzen Sie für Modellinferenz bevorzugt Managed Services, da AWS dafür nach eigenen Angaben Kapazität zurückhält. Senken Sie den Rechenbedarf mit Caching, Batching und kleineren Modellen und halten Sie Workloads mit Infrastructure-as-Code und Containern portabel, damit Sie bei Engpässen Region oder Anbieter wechseln können.
Trifft der AWS-Engpass Teams im DACH-Raum anders?
Die Berichte haben die Kapazität nicht nach Regionen aufgeschlüsselt; für Frankfurt oder Zürich gibt es also keine veröffentlichten Zahlen. Der praktische Unterschied liegt in der Compliance: Wenn Sie wegen eines Engpasses in eine andere Region ausweichen oder dorthin expandieren wollen, muss diese Region weiterhin Ihre DSGVO- und Datenresidenz-Pflichten erfüllen – im Finanzsektor zusätzlich die Anforderungen aus DORA. Klären Sie das vorab und nehmen Sie konforme Ausweichregionen in Ihren Kapazitätsplan auf, statt erst im Ernstfall eine auszuwählen.
Quellen
The a16z Show — Amazon-CEO Andy Jassy über den 220-Milliarden-Dollar-Ausbau für KI (Primärquelle, 23. Oktober 2026)
Reuters (via U.S. News) — Amazon-Cloud-Kapazität bis 2027 ausverkauft, sagt CEO Jassy (23. Oktober 2026)
The Information — AWS laut Jassy bis 2028 weitgehend ausverkauft (23. Oktober 2026)
CNBC — Amazon erhöht Capex 2026 wegen höherer Speicherkosten auf 220 Milliarden US-Dollar (30. Juli 2026)