Zusammen senden diese Schritte ein deutliches Signal: Pinterest baut sowohl sein technisches Fundament als auch das zentrale Nutzererlebnis konsequent rund um Künstliche Intelligenz um.

Die 4-Milliarden-Dollar-Vereinbarung mit AWS

Das langfristige Cloud-Abkommen, das bis 2031 läuft, ist Pinterests bisher größter Infrastruktur-Deal . Die Investition zielt darauf ab, die KI-gestützte visuelle Suche und Entdeckung für die weltweit mehr als 600 Millionen monatlich aktiven Nutzer zu ermöglichen .

Ein zentrales Element des Vertrags ist die Nutzung von Amazons maßgeschneiderten Chips. Pinterest wird AWS Trainium-Chips für das Training von KI-Modellen und AWS Graviton-Prozessoren für allgemeine Rechenaufgaben und KI-Inferenz (das Anwenden trainierter Modelle) einsetzen . Dies markiert eine strategische Abkehr von Standard-Hardware. Wie Matt Madrigal, Chief Technology Officer von Pinterest, erklärte, verschafft dieser Schritt dem Unternehmen die nötige „Rechenflexibilität, Hardware-Optionalität und Infrastruktur-Effizienz“, um die KI-Entwicklung zu beschleunigen . Damit reduziert Pinterest auch die Abhängigkeit von einem einzigen dominanten Chiphersteller in einer Zeit, in der KI-Hardware weiterhin knapp ist .

Die Pinterest-Aktie stieg am Tag der Ankündigung um fast 5 Prozent .

Die neuen KI-Werbetools

Auf den Cannes Lions stellte Pinterest neben der Shopping-App für Verbraucher drei Produkte für Werbekunden vor. Alle befanden sich Mitte Juni 2026 in einer begrenzten Testphase.

1. Business Assistant

Ein KI-Assistent, der direkt in den Pinterest Ads Manager integriert ist und sich aktuell in einer geschlossenen Beta-Phase für US-Werbetreibende befindet . Anstatt Dashboards manuell durchklicken zu müssen, können Marketer dem Assistenten in natürlicher Sprache Fragen stellen, um Plattform-Einblicke zu erhalten, Kampagnenchancen zu identifizieren und Trends zu erkennen. Laut Pinterest vermeidet der Assistent lange Textwüsten und zeigt stattdessen Trenddiagramme und konkrete, erfolgreiche Pins an, die sich zur Promotion eignen .

2. Pinterest Model Context Protocol (MCP)

Dies ist eine KI-native Infrastrukturebene, die als standardisiertes Integrationsprotokoll fungiert. Es ermöglicht Werbekunden, ihre eigenen KI-Tools direkt mit Pinterests Kampagnendaten, Analysen und Keyword-Einblicken zu verbinden . Das Protokoll soll Pinterests Werbeplattform programmierbar und nutzbar für die breitere Landschaft der KI-Agenten und Co-Piloten machen, die Marketer bereits einsetzen, wobei die Ergebnisse auf Pinterest-spezifischen Signalen wie Geschmack, Trends und Kaufabsichten basieren .

3. Performance+ Creative Model

Eine Erweiterung der bestehenden Performance+-Automationssuite. Dieses generative KI-Modell bewertet und testet automatisch eine größere Bandbreite an Anzeigenmotiven – Bilder, Texte, Layouts – um die Kampagnenleistung zu maximieren . Es baut auf Pinterests früheren Bemühungen auf, schlichte Produktbilder mithilfe generativer KI in ansprechende Lifestyle-Bilder zu verwandeln .

Ask Pinterest: Shopping im Dialog

Das sichtbarste und experimentellste Produkt ist „Ask Pinterest“, eine eigenständige Web-App, die auf Mobilgeräten und Desktop-Rechnern nur begrenzt verfügbar ist . Statt durch einen Feed kuratierter Pins zu scrollen, öffnen Nutzer ein Chat-Fenster und beschreiben in natürlicher Sprache, wonach sie suchen. Eine Anfrage wie „gemütlicher kleiner Balkon“ führt zu konkreten Produktempfehlungen und visuellen Vorschlägen, die auf den eigenen gespeicherten Pins und Themenwänden des Nutzers basieren und durch Pinterests „Taste Graph“ (Geschmacksgraph) personalisiert werden .

TechCrunch beschrieb die App als ein Experiment, das eines Tages den Weg in die Haupt-App von Pinterest finden könnte . Sie stellt eine grundlegende Abkehr vom passiven Stöbern hin zu einer aktiven, dialogbasierten Produktsuche dar – ein Test, ob Pinterest vage Inspirationen in messbaren Handel umwandeln kann .

Was das für Nutzer, Werbekunden und die Plattform bedeutet

Für Nutzer ist die Änderung vorerst eher philosophischer als praktischer Natur: Die meisten werden „Ask Pinterest“ nicht nutzen können, solange der Testzugang nicht ausgeweitet wird. Die App zeigt jedoch, wohin die Reise aus Pinterests Sicht geht: zu KI-vermittelten, personalisierten Dialogen statt zu Stichwortsuchen oder algorithmischen Feeds.

Für Werbekunden sind die Änderungen konkreter. Der Business Assistant und die Performance+-Kreativtools zielen auf eine schnellere Kampagnenerstellung, weniger manuelle Optimierung und einen besseren Return on Ad Spend (ROAS) durch Automatisierung ab . Das MCP-Protokoll ist hingegen ein architektonischer Schachzug: Anstatt Marketer in Pinterests eigene Oberflächen zu zwingen, positioniert es die Plattform als Datenebene, die externe KI-Agenten direkt abfragen können. Das könnte Pinterests Werbebudgets besser absichern, während der Markt für KI-Tools weiter fragmentiert .

Für Pinterest selbst sichert der 4-Milliarden-Dollar-AWS-Deal eine Cloud-Infrastruktur, die riesige KI-Arbeitslasten für den Rest des Jahrzehnts bewältigen kann. Durch die Festlegung auf maßgeschneiderte Chipsichert sich das Unternehmen gegen GPU-Engpässe ab und senkt potenziell die Kosten pro KI-Inferenz in großem Maßstab – eine strategische Notwendigkeit, falls die dialogbasierte Suche und generative Anzeigenerstellung zum Standard werden und nicht nur ein Experiment bleiben .

Zusammen senden diese Schritte ein deutliches Signal: Pinterest baut sowohl sein technisches Fundament als auch das zentrale Nutzererlebnis konsequent rund um Künstliche Intelligenz um.

Die 4-Milliarden-Dollar-Vereinbarung mit AWS

Das langfristige Cloud-Abkommen, das bis 2031 läuft, ist Pinterests bisher größter Infrastruktur-Deal . Die Investition zielt darauf ab, die KI-gestützte visuelle Suche und Entdeckung für die weltweit mehr als 600 Millionen monatlich aktiven Nutzer zu ermöglichen .

Ein zentrales Element des Vertrags ist die Nutzung von Amazons maßgeschneiderten Chips. Pinterest wird AWS Trainium-Chips für das Training von KI-Modellen und AWS Graviton-Prozessoren für allgemeine Rechenaufgaben und KI-Inferenz (das Anwenden trainierter Modelle) einsetzen . Dies markiert eine strategische Abkehr von Standard-Hardware. Wie Matt Madrigal, Chief Technology Officer von Pinterest, erklärte, verschafft dieser Schritt dem Unternehmen die nötige „Rechenflexibilität, Hardware-Optionalität und Infrastruktur-Effizienz“, um die KI-Entwicklung zu beschleunigen . Damit reduziert Pinterest auch die Abhängigkeit von einem einzigen dominanten Chiphersteller in einer Zeit, in der KI-Hardware weiterhin knapp ist .

Die Pinterest-Aktie stieg am Tag der Ankündigung um fast 5 Prozent .

Die neuen KI-Werbetools

Auf den Cannes Lions stellte Pinterest neben der Shopping-App für Verbraucher drei Produkte für Werbekunden vor. Alle befanden sich Mitte Juni 2026 in einer begrenzten Testphase.

1. Business Assistant

Ein KI-Assistent, der direkt in den Pinterest Ads Manager integriert ist und sich aktuell in einer geschlossenen Beta-Phase für US-Werbetreibende befindet . Anstatt Dashboards manuell durchklicken zu müssen, können Marketer dem Assistenten in natürlicher Sprache Fragen stellen, um Plattform-Einblicke zu erhalten, Kampagnenchancen zu identifizieren und Trends zu erkennen. Laut Pinterest vermeidet der Assistent lange Textwüsten und zeigt stattdessen Trenddiagramme und konkrete, erfolgreiche Pins an, die sich zur Promotion eignen .

2. Pinterest Model Context Protocol (MCP)

Dies ist eine KI-native Infrastrukturebene, die als standardisiertes Integrationsprotokoll fungiert. Es ermöglicht Werbekunden, ihre eigenen KI-Tools direkt mit Pinterests Kampagnendaten, Analysen und Keyword-Einblicken zu verbinden . Das Protokoll soll Pinterests Werbeplattform programmierbar und nutzbar für die breitere Landschaft der KI-Agenten und Co-Piloten machen, die Marketer bereits einsetzen, wobei die Ergebnisse auf Pinterest-spezifischen Signalen wie Geschmack, Trends und Kaufabsichten basieren .

3. Performance+ Creative Model

Eine Erweiterung der bestehenden Performance+-Automationssuite. Dieses generative KI-Modell bewertet und testet automatisch eine größere Bandbreite an Anzeigenmotiven – Bilder, Texte, Layouts – um die Kampagnenleistung zu maximieren . Es baut auf Pinterests früheren Bemühungen auf, schlichte Produktbilder mithilfe generativer KI in ansprechende Lifestyle-Bilder zu verwandeln .

Ask Pinterest: Shopping im Dialog

Das sichtbarste und experimentellste Produkt ist „Ask Pinterest“, eine eigenständige Web-App, die auf Mobilgeräten und Desktop-Rechnern nur begrenzt verfügbar ist . Statt durch einen Feed kuratierter Pins zu scrollen, öffnen Nutzer ein Chat-Fenster und beschreiben in natürlicher Sprache, wonach sie suchen. Eine Anfrage wie „gemütlicher kleiner Balkon“ führt zu konkreten Produktempfehlungen und visuellen Vorschlägen, die auf den eigenen gespeicherten Pins und Themenwänden des Nutzers basieren und durch Pinterests „Taste Graph“ (Geschmacksgraph) personalisiert werden .

TechCrunch beschrieb die App als ein Experiment, das eines Tages den Weg in die Haupt-App von Pinterest finden könnte . Sie stellt eine grundlegende Abkehr vom passiven Stöbern hin zu einer aktiven, dialogbasierten Produktsuche dar – ein Test, ob Pinterest vage Inspirationen in messbaren Handel umwandeln kann .

Was das für Nutzer, Werbekunden und die Plattform bedeutet

Für Nutzer ist die Änderung vorerst eher philosophischer als praktischer Natur: Die meisten werden „Ask Pinterest“ nicht nutzen können, solange der Testzugang nicht ausgeweitet wird. Die App zeigt jedoch, wohin die Reise aus Pinterests Sicht geht: zu KI-vermittelten, personalisierten Dialogen statt zu Stichwortsuchen oder algorithmischen Feeds.

Für Werbekunden sind die Änderungen konkreter. Der Business Assistant und die Performance+-Kreativtools zielen auf eine schnellere Kampagnenerstellung, weniger manuelle Optimierung und einen besseren Return on Ad Spend (ROAS) durch Automatisierung ab . Das MCP-Protokoll ist hingegen ein architektonischer Schachzug: Anstatt Marketer in Pinterests eigene Oberflächen zu zwingen, positioniert es die Plattform als Datenebene, die externe KI-Agenten direkt abfragen können. Das könnte Pinterests Werbebudgets besser absichern, während der Markt für KI-Tools weiter fragmentiert .

Für Pinterest selbst sichert der 4-Milliarden-Dollar-AWS-Deal eine Cloud-Infrastruktur, die riesige KI-Arbeitslasten für den Rest des Jahrzehnts bewältigen kann. Durch die Festlegung auf maßgeschneiderte Chipsichert sich das Unternehmen gegen GPU-Engpässe ab und senkt potenziell die Kosten pro KI-Inferenz in großem Maßstab – eine strategische Notwendigkeit, falls die dialogbasierte Suche und generative Anzeigenerstellung zum Standard werden und nicht nur ein Experiment bleiben .