Wenn es um einen neuen PC geht, habe ich es mit dem Update nicht eilig.

Hin und wieder erscheint ein revolutionäres neues Produkt – und man spürt sofort, dass es genau das Richtige ist. Man erkennt instinktiv, dass es der Konkurrenz einen Schritt voraus ist, über Jahre hinweg Freude bereiten wird – und hat keinerlei Bedenken, darin zu investieren.

Genau dieses Gefühl hatte ich bei Apples iPad Pro der ersten Generation und dem dazugehörigen Apple Pencil. Ich habe mein Gerät über Jahre hinweg gefühlt ununterbrochen genutzt. In der Welt der Kameras hat Canons EOS 5D Mark II mit ihrer revolutionären HD-Video-Funktion bei mir die gleiche spontane Begeisterung ausgelöst – ebenso wie Sonys A7, die das spiegellose Format überzeugend aufgriff. KI-PCs lösen bei mir nicht das gleiche Gefühl aus. Wer sich jetzt einen kauft, könnte es später bereuen.

Schon die Frage, was genau einen KI-PC ausmacht, scheint derzeit noch nicht eindeutig geklärt. Das Prinzip ist ziemlich einfach. Der beste Laptop oder Desktop-AI-Rechner sollte nicht nur über eine CPU und eine GPU verfügen, sondern auch über eine NPU, oder Neural Processing Unit, eine Art Prozessor, der speziell für die parallelen Rechenanforderungen im Zusammenhang mit KI entwickelt wurde.

Wer sich Anfang des Jahres einen neuen AI-PC zugelegt hat, besitzt unter Umständen bereits ein veraltetes Gerät. Intels Meteor Lake „Core Ultra“ mit integrierter NPU kam in sogenannten „AI-Laptops“ zum Einsatz, etwa von Acer und Lenovo. Doch bereits im Mai erklärte Microsoft sie für zu langsam, um die KI-Funktionen des neuen Copilot+-Standards zu unterstützen. Dazu ist eine integrierte NPU erforderlich, die eine Rechenleistung von 40 Billionen Operationen pro Sekunde bewältigen kann. Intels NPU konnte nur 10 TOPS verwalten.

Copilot+-PCs, angeführt von Modellen mit Qualcomm-ARM-Chips, kommen allmählich auf den Markt – doch selbst dieser neue Standard wirft die Frage auf, ob er wirklich ausreicht. Das lässt sich ehrlich gesagt schwer beurteilen, denn bislang gibt es kaum Software, die diese NPUs wirklich ausnutzt. Microsoft hebt besonders die Funktion Recall hervor, die sämtliche Aktivitäten auf dem PC für drei Monate aufzeichnet und speichert, um später gezielt durchsucht werden zu können. Viele halten sie jedoch für ein sicherheitstechnisches Desaster, und die meisten Nutzer dürften sie wohl direkt deaktivieren – ein unverzichtbares KI-Feature scheint sie damit kaum zu sein.

Meine eigenen PCs – sowohl Laptop als auch Desktop – sind inzwischen etwas in die Jahre gekommen, und idealerweise würde ich sie gerne durch zukunftssichere, KI-taugliche Geräte ersetzen. Doch die Suche nach echter Zukunftssicherheit ist riskant. Man kauft etwas, das eigentlich zukunftstauglich sein sollte – und dann entwickelt sich die Zukunft doch anders als gedacht. In der Regel bevorzuge ich es, auf Grundlage dessen zu kaufen, was Geräte jetzt leisten können – und nicht auf Basis dessen, was sie vielleicht einmal können werden.

Als 2018 die GeForce-RTX-20-Serie auf den Markt kam, versprach sie beispielsweise Echtzeit-Raytracing in Spielen. Doch Windows konnte davon noch keinen Gebrauch machen, und passende Spiele gab es ebenfalls nicht. Die klügeren Käufer:innen warteten, bis die Spiele verfügbar waren – und griffen dann zur nächsten, günstigeren Generation: den RTX-30-Grafikkarten, die mit der neuen Technik deutlich besser zurechtkamen.

Bei KI-PCs scheint es kaum lohnenswert, frühzeitig einzusteigen. Ich würde abwarten, ob wirklich überzeugende KI-Software erscheint – und dann das System wählen, das am besten damit umgehen kann. Möglicherweise stellt sich heraus, dass eine noch leistungsfähigere NPU nötig ist – und dass diese dann bereits zu einem günstigeren Preis erhältlich ist.

Ich persönlich werde noch ein wenig mehr aus meinen aktuellen Rechnern herausholen. Ein leistungsfähigerer und preislich attraktiverer KI-PC mit spannenden Anwendungen könnte schon bald erscheinen – und ich warte gerne, bis er Wirklichkeit wird.