Samsung und Nvidia drängen mit eigenen Lösungen in den Markt – und stellen damit die etablierte x86-Architektur infrage.
Samsung kehrt mit GAIA-Beschleuniger zurück
Samsung arbeitet an einem eigenen KI-Beschleuniger für PCs. Der Chip mit dem Codenamen GAIA ist eine spezialisierte neuronale Verarbeitungseinheit (NPU) in 4-Nanometer-Technologie. Es ist der erste ernsthafte Vorstoß des Konzerns in den PC-Chipmarkt seit der Produktion eines Exynos-Prozessors für Chromebooks im Jahr 2012.
Prototypen des GAIA-Chips werden Berichten zufolge bereits bei den Hardware-Partnern HP und Lenovo getestet. Samsung setzt auf sogenannte Processing-in-Memory-Technologie (PIM), um den Chip für lokale KI-Aufgaben zu optimieren – etwa Sprachmodelle, Echtzeit-Übersetzungen und Bildgenerierung. Konkrete Leistungsdaten sind noch nicht bekannt. Die Massenproduktion soll 2027 anlaufen, erste Geräte für Endkunden werden für Ende 2027 oder Anfang 2028 erwartet.
Nvidia bringt RTX Spark gegen Intels Dominanz in Stellung
Mit der Plattform RTX Spark greift Nvidia direkt die etablierten x86-Prozessoren von Intel und AMD an. Das System-on-a-Chip kombiniert eine Arm-basierte Grace-CPU mit einer Blackwell-GPU. Der Start ist für Herbst 2026 geplant.
In ersten Tests lief ein RTX-Spark-Prototyp in einem Surface Laptop Ultra mit 128 Gigabyte Unified Memory. Anspruchsvolle Spiele erreichten bei 1440p Auflösung und aktiviertem Raytracing rund 60 Bilder pro Sekunde. Nvidia adressiert damit KI-Entwickler, Kreativschaffende und High-End-Gamer – also jene Nutzer, die große Sprachmodelle lokal ausführen wollen.
Branchenbeobachter berichten, dass Intel die Entwicklung mit Sorge betrachtet. Der Chipriese setzt weiterhin auf x86-Kompatibilität, doch Nvidias Einstieg in dieses Segment könnte die Karten neu mischen.
Der Copilot+-Standard: 40 TOPS sind Pflicht
Microsoft hat die Hürden für KI-fähige PCs hoch gelegt. Für das Copilot+-Siegel muss ein Gerät eine NPU mit mindestens 40 Billionen Operationen pro Sekunde (TOPS) bieten. Nur dann lassen sich Funktionen wie Recall (eine lokale, verschlüsselte Suchfunktion), Live-Untertitel mit Übersetzung für über 40 Sprachen sowie generative Bildbearbeitungswerkzeuge nutzen.
Aktuelle Prozessoren, die diese Marke erreichen oder übertreffen:
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- Intel Core Ultra (Serie 3 bis 5): bis zu 50 TOPS
- AMD Ryzen AI 400 Serie: bis zu 60 TOPS
- Qualcomm Snapdragon X: Arm-basiert mit Prism-Emulator für ältere Anwendungen
Analysten rechnen damit, dass KI-fähige PCs bis 2026 mehr als die Hälfte des gesamten PC-Marktes ausmachen werden. Treiber sind vor allem Unternehmen, die ihre Flotten modernisieren – wegen der niedrigen Latenz und des Datenschutzes lokaler KI-Verarbeitung.
Speicherknappheit treibt Preise
Doch der Innovationsschub hat seinen Preis. Der enorme Bedarf an High-Bandwidth Memory (HBM) für KI-Rechenzentren verknappt das Angebot für Verbraucherprodukte. Marktexperten rechnen mit Engpässen bis mindestens 2028.
Die Folgen sind bereits spürbar:
- Samsung Galaxy A-Serie: rund 50 Euro teurer als im Vorjahr
- PlayStation 5: Preissteigerung um 100 Euro seit Jahresbeginn
- Xbox: Microsoft erhöht die Preise in den Niederlanden ab August um 50 Euro
Bei Laptops setzen einige Hersteller in günstigeren Konfigurationen auf 8 statt 16 Gigabyte RAM – obwohl 16 GB das technische Minimum für die Copilot+-Zertifizierung sind.
Neue Modelle: LG und Asus legen vor
Die 40-TOPS-Hürde von Microsoft macht viele aktuelle Geräte schnell veraltet. Dieser Report zeigt, wie Sie KI-PCs erkennen, die auch 2027 noch leistungsfähig sind – und wie Sie Speicherengpässe umgehen. KI-PC-Kaufleitfaden jetzt sichern
Trotz der Preisprobleme bringen die Hersteller weiter neue KI-Geräte auf den Markt. LG hat kürzlich die gram AI 2026-Serie vorgestellt, darunter das gram Pro AI mit NPUs von 50 TOPS und bis zu 32 GB RAM. In Indien startet Asus die Vivobook 14-Serie, erste Modelle sind ab dem 26. Juli erhältlich. Diese Mittelklasse-Geräte kommen mit 17-TOPS-NPUs – ein klares Zeichen, dass nicht jeder „KI-PC“ die vollen 40 TOPS für Copilot+ erreicht.
Während die schwächeren NPUs für Hintergrundaufgaben wie Unschärfeeffekte oder einfache Bildersuche ausreichen, benötigen große lokale KI-Modelle die höheren Speicherkapazitäten, die nur Premium-Geräte von Apple oder Nvidia bieten.
