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In diesem Beitrag erfährst du mehr über aktuelle KI Hardware. Wir erklären dir den aktuellen Hype rund um die neuronalen Recheneinheiten namens NPU und ob du eine Grafikkarte mit KI Funktion, wie die GeForce RTX 5090 wirklich schon benötigst? Die Nvidia A100 zu einem Preis von über 20.000 Euro ist übrigens nichts für einen Gaming PC ;-)
Am Ende des Beitrags sollst du verstehen, ob es jetzt schon Zeit ist auf diesen Bandwagon oder Hype-Train aufzuspringen oder ob die Nutzung von Künstlicher Intelligenz in den großen Clouds von OpenAI, Google oder Meta vorerst noch die bessere Entscheidung darstellt.
KI Hardware blickt in die Zukunft - die GeForce 5000er Serie
Die Nachfrage nach den neuen GeForce 5000er Grafikkarten von Nvidia ist bei HI-TECH for Gamers und weltweit auch im Jahr 2026 hoch. Die GeForce RTX 5080 und die GeForce RTX 5090 gehören zu der Standardausstattung in unseren beliebtesten Modellen. Doch wie verbessert die neue Blackwell Familie, wie sie von Nvidia auch genannt wird, deinen Gaming PC?
KI-Tokens und GPUs
Am 6. Januar 2025 stellte der CEO von Nvidia - Jensen Huang - die neue Blackwell Familie auf der CES in Las Vegas vor. Seinen persönlichen Ausführungen ging ein KI-generierter Film voraus, der die Bedeutung von Tokens in den Mittelpunkt stellte.
Bei Tokens handelt es sich um die kleinsten Informationseinheiten, mit denen künstliche Intelligenz arbeitet. Es liegt nahe, dass Nvidia die Bedeutung dieser Einheiten in den Vordergrund stellt, da die eigenen GPUs dahingehend optimiert wurden, diese Einheiten parallel zu verarbeiten. Im weiteren Verlauf schwenkte der Fokus auf die KI-Unterstützung von Grafik und damit Gaming.
KI kann mit Nvidia einige Frames in die Zukunft blicken
Die neue Generation der Grafikkarten bietet eine besondere Leistungsstärke durch langwierige Trainingseinheiten mit künstlicher Intelligenz. So kennen die Grafikkarten bereits die zukünftigen Einfärbungen von Pixeln zwei bis drei Frames, bevor sie überhaupt auf dem Bildschirm erscheinen. Mittels dieser Technik müssen von 33 Millionen Pixeln (entspricht einer 4K Auflösung) lediglich grob 2 Millionen auf klassische Weise gerendert werden. Den Rest erledigt die künstliche Intelligenz durch trainierte Zukunftsantizipation.
Die DLSS 4.0 Software ermöglicht diesen Fortschritt, der wiederum auf zahlreichen Tensorkerne basiert - 680 in der RTX 5090.
Damit ist klar, wer im Jahr 2026 auf neue Hardware setzt, wie sie in unseren Gaming PCs verbaut ist, setzt auch ganz automatisch auf aktuelle KI Hardware.
Einige Tech-Details von der CES 2025 zur GeForce Blackwell Familie
- 92 Billionen Transistoren
- 4.000 AI Flops sind viermal so viel, wie die letzte Generation
- 380 Raytracing Teraflops für die Erstellung lichtoptimierter Pixel
- 125 Shader TFlops für brillante Grafiken
- Die RTX 5070 besitzt eine ähnlich schnelle Taktung, wie die RTX 4090 zu einem Drittel des Preises.
Was ist ein NPU oder TPU?
Erklärungen zu den unterschiedlichen Arbeitsweisen von CPUs und GPUs findest du in unserem Gaming PC Guide. Die Entwicklung der KI zeigt, dass sich Chiphersteller schnell auf spezialisierte Aufgaben einstellen. Die größte technische Herausforderung unserer Zeit ist Künstliche Intelligenz. Da verwundert es kaum, dass eine dritte Art von Prozessoren für genau diesen Aufgabenbereich konzipiert wurde. Dabei handelt es sich um die "Neuronalen Processing Unit" (NPU) oder die "Tensor Processing Unit" (TPU) von Google. Wer sich genauer mit Tensor-Berechnungen, den Tensorchips und deren Unterschieden zu anderen Prozessoren auseinandersetzen möchte, dem können wir unter anderem diese wissenschaftliche Arbeit zu dem Thema empfehlen - Achtung: Mathe-Kenntnisse schaden nicht!
Wir beschränken uns hier auf eine kurze Zusammenfassung. NPUs sowie TPU wurden für die speziellen Anforderungen von maschinellem Lernen entwickelt. Es geht um das schnelle Trainieren neuronaler Netze und die schnelle Ausführung der trainierten Modelle. Dafür ist die Datenparallelisierung besonders wichtig. Bei dieser Aufgabenstellung glänzen auch Grafikkarten. Beide Arten von Prozessoren können nämlich die Aufgabenpakete sehr gut aufteilen und verschiedene Kerne zur gleichzeitigen Bearbeitung senden. CPUs arbeiten hingegen eher seriell, sprich eine Aufgabe nach der anderen - natürlich pro Kern bzw. Thread.
Die NPUs besitzen jedoch einen wesentlichen Vorteil gegenüber den GPUs. Sie können einfache Aufgaben mit hohem Wiederholungspotential (zB Matrizenberechnungen) noch viel schneller ausführen.
Neuralprozessoren sind neben der parallelen und wiederholten Aufgabenverarbeitung ebenso auf geringen Energiebedarf und hohen Throughput von Daten ausgelegt. Ziel dabei ist der möglichst schnelle Datenaustausch mit verschiedenen Speichern, wie DRAM. Es wird demnach auf eine möglichst hohe Speicherbandbreite gesetzt.
Neue Einsatzbereiche im Consumer- und Gaming-Bereich
KI-Hardware 2026 geht weit über traditionelle Grafik- und Trainingsaufgaben hinaus: Sie kommt verstärkt bei Live-AI-Optimierung von Bildern und Frames, automatisierten Raytracing-Verbesserungen oder sprachgesteuerten KI-Assistenten im Gaming zum Einsatz. Zudem werden KI-Modelle genutzt, um Echtzeit-Gameplay-Anpassungen, adaptive Gegner-KI oder intelligente Ressourcensteuerung zu realisieren. Diese Entwicklung führt dazu, dass KI nicht nur bei großen Datenzentren oder professionellen Workloads eine Rolle spielt, sondern direkt in Alltags-PCs, Laptops und kreativen Anwendungen spürbare Vorteile bringt – für flüssigere Spiele, intelligentere Tools und personalisierte Nutzererfahrungen. (Quelle)
Um diese Vorteile zu nutzen, können wir schon folgende Komponenten empfehlen:
- GPUs der Nvidia 5000er-Serie
- Intel Core-Ultra-Prozessoren oder die kommende Ryzen-AI-Serie
- mind. 32 GB DDR5 RAM
- NVMe-SSDs (PCIe 4.0 oder 5.0)
Wir halten euch natürlich zu dem Thema auf dem Laufenden.
Mehr Fokus auf Edge-AI & kleinere Modelle in deinen Computern
2026 verschiebt sich der KI-Schwerpunkt zunehmend von zentralen Rechenzentren hin zu Edge-AI-Systemen, bei denen KI-Modelle direkt dort laufen, wo die Daten entstehen – etwa in Gaming PCs, IoT-Geräten oder autonomen Systemen. Diese Entwicklung basiert auf dem Trend zu kleineren, effizienteren Modellen, die lokal verarbeitet werden und Vorteile wie niedrige Latenz, höhere Datensouveränität und geringeren Energieverbrauch bieten. Dadurch können KI-Funktionen in Echtzeit ausgeführt werden, ohne Daten erst an entfernte Server senden zu müssen – ein entscheidender Faktor für responsives Gaming, intelligente Assistenzfunktionen und Sicherheitsanwendungen auf Geräten verschiedenster Art.
Zunehmende KI-Lokalisierung durch neue Chips im Jahr 2026
In diesem Jahr führen große Hersteller wie AMD und Intel verstärkt AI-optimierte CPUs und GPUs ein, die speziell auf KI-Workloads in PCs und Laptops ausgelegt sind. AMD erweitert etwa mit der Ryzen AI 400-Serie und Ryzen AI Max+-Chips seine Produktpalette, die hohe KI-Leistung auf Client-Plattformen ermöglicht und KI-Beschleunigung direkt in Desktop- und Laptop-Systeme bringt.
DeepSeek und weitere KI-Fortschritte im Jahr 2025
Ende Januar 2025 konnte das chinesische Unternehmen DeepSeek mit seinem CEO Liang Wenfeng die Welt der künstlichen Intelligenz erschüttern. Hier findet sich ein leicht verständlicher Artikel zu dem Thema, der nicht nur den Hype befeuert.
Eines dürften die neuesten Ergebnisse aus China ganz klar machen. Die Hardwareanforderungen für KI-Anwendungen werden weiter sinken. Das wird viele Anwendungsbereiche aus den Großunternehmen und Universitäten und auf Schreibtische mit leistungsstärkeren Gaming PCs holen. Obwohl die teuren Nvidia H100 Chipsets dadurch weniger Absatz finden könnten, verlagert sich die Nachfrage vielleicht auf die GPUs, die sich in den HI-TECH for Gamers Geräten finden.
Stand Januar 2026.
Unser Supportteam hilft dir natürlich gerne bei der Zusammenstellung deiner gewünschten KI-Hardware.
FAQs zu KI-Hardware in Gaming PCs
Antwort: Hier handelt es sich um eine Software, um die Nvidia Hardware-Kapazitäten in ihrer vollen Stärke zum Einsatz zu bringen. Eine Funktion ist das Rendern von Spielen in einer niedrigen Auflösung. Damit das Bild am Monitor die gewünschte Qualität hat, rendert maschinelles Lernen die Bildvektoren wieder hoch. Vereinfacht ausgedrückt, wird die Kommunikation mit dem Spiel möglichst minimalistisch gehalten und erst die künstliche Intelligenz sorgt dann für brillante Grafik in einem letzten Schritt.
Antwort: Dabei handelt es sich um spezielle Rechenleistungen für KI-Operationen. 1 TOPS steht dabei für 1 Billionen Rechenoperationen in einer Sekunde. Die Matrixmultiplikationen für neuronale Netze sind zwar im einzelnen sehr simpel, aber trotzdem ist die Anzahl bemerkenswert.
Antwort: Die NPU kümmert sich um Rechenoperationen, die sich beim Gebrauch von künstlicher Intelligenz oft wiederholen. Durch dieses ausgelagerte Handling, beispielsweise innerhalb der neuen CPUs, wird der Energieverbrauch durch KI-Operationen stark verringert.
Antwort: Hier schaut sich eine künstliche Intelligenz die genaue Auslastung der CPU-Kerne und der Kühlung an. Dann werden Grenzen für die Leistung und die Spannung ermittelt und die Prozessoren entsprechend an ihr Limit gebracht. Die Gefahr für Überbelastungen wird dabei minimiert.
Antwort: Two-Way AI Noise Cancellation ist eine exklusive Software von ASUS, die mithilfe einer Deep-Learning-Datenbank störende Geräusche wie Tastatur- und Mausklicks sowie Umgebungsgeräusche entfernt. Sie minimiert CPU-Belastung und beeinträchtigt die Gaming-Leistung kaum. Die Funktion kann für Input (eigene Stimme) und Output (Stimmen von Teamkollegen) separat eingestellt werden, wodurch ein klareres und angenehmeres Spielerlebnis entsteht.
Kurz gesagt, werden störende Umgebungsgeräusche ausgeblendet. Solche Funktionen sind vor allem für Streamer besonders spannend.