Die KI-PC-Revolution: Was On-Device-KI für die Rechenzentrumsstrategie bedeutet

Aktualisiert am 11. Dezember 2025

Update Dezember 2025: KI-PCs erreichen 2025 einen Anteil von 31 % am PC-Markt (77,8 Mio. Einheiten), mit einer Prognose von 94 % bis 2028. Qualcomms Snapdragon X2 liefert 80 TOPS NPU-Leistung und verdoppelt damit nahezu die vorherige Generation. Das Ende des Windows-10-Supports im Oktober 2025 erzwingt einen Hardware-Erneuerungszyklus. Dells AI Factory mit NVIDIA verbindet Edge-Geräte mit großangelegten Trainingsumgebungen. On-Device-Inferenz verändert die Workload-Verteilung zwischen Edge und Cloud.

KI-PCs werden bis Ende 2025 weltweit 31 % des gesamten PC-Marktes ausmachen, mit prognostizierten Auslieferungen von 77,8 Millionen Einheiten.¹ Acht von zehn IT-Entscheidern planen, in diesem Jahr in KI-PCs zu investieren.² Der KI-PC-Markt erreichte 2024 ein Volumen von 50,68 Milliarden US-Dollar und wird bis 2034 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von über 42,8 % wachsen.³ Bis 2028 werden KI-PCs 94 % aller genutzten PCs ausmachen.⁴ Der Wandel von Cloud-abhängiger KI zu On-Device-Verarbeitung verändert die Infrastrukturstrategie von Unternehmen auf eine Weise, die weit über den Endpunkt hinausgeht.

Diese Transformation spiegelt eine grundlegende Neubewertung wider. Cloud-KI-Implementierungen verursachen hohe Kosten und Sicherheitsrisiken, die Unternehmen zunehmend vermeiden möchten.⁵ Die On-Device-KI-Verarbeitung hält sensible Daten lokal, reduziert die Latenz für interaktive Anwendungen und eliminiert Cloud-Gebühren pro Abfrage für Inferenz-Workloads. Der KI-PC wird zu einem intelligenten Edge-Knoten in einer verteilten KI-Architektur – nicht mehr nur ein Produktivitätsgerät, das sich mit Cloud-Diensten verbindet.

NPU-Hardware erreicht Enterprise-Niveau

Qualcomms Snapdragon X2 liefert 80 Billionen Operationen pro Sekunde an NPU-Leistung und verdoppelt damit nahezu die 45 TOPS des Snapdragon X der ersten Generation.⁶ Der Chip unterstützt bis zu 128 GB RAM und ermöglicht die lokale Verarbeitung umfangreicher Sprachmodelle. Die ersten PCs mit Snapdragon X2 werden in der ersten Jahreshälfte 2026 ausgeliefert und treten damit in Konkurrenz zu Apples M5.

Die am 25. November 2025 angekündigte mobile Plattform Snapdragon 8 Gen 5 verbessert die Hexagon NPU mit 46 % schnellerer KI-Leistung.⁷ Qualcomm gibt an, 36 % bessere Leistung als Apples vergleichbare Chips bei 3-nm-Effizienz zu erreichen. Die On-Device-KI-Fähigkeiten ermöglichen agentische KI-Assistenten, die kontextbewusste Interaktionen und personalisierte Vorschläge ohne Cloud-Konnektivität liefern.

Der Edge-KI-Hardwaremarkt wird 2025 ein Volumen von 26,17 Milliarden US-Dollar erreichen und bis 2030 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 17,8 % auf 59,37 Milliarden US-Dollar wachsen.⁸ NVIDIA, Intel, Qualcomm, Samsung und Apple konkurrieren um Marktpositionen. Die Prozessoren verarbeiten größere KI-Modelle lokal, ohne auf Cloud-Berechnungen angewiesen zu sein – ein Zeichen für den breiteren Branchenwandel, bei dem energieeffiziente On-Device-KI zum entscheidenden Differenzierungsmerkmal für Leistung und Datenschutz wird.

Dells Architektur vom Gerät zum Rechenzentrum

Dells auf der CES 2025 vorgestellte Strategie behandelt den PC als intelligenten Edge-Knoten innerhalb eines verteilten KI-Ökosystems.⁹ Das Unternehmen führte drei Produktlinien ein, die auf integrierten NPUs für lokale KI-Verarbeitung basieren. Die Softwareplattform Dell Pro AI Studio ermöglicht es Nutzern, KI-Modelle lokal auf KI-PCs zu finden, zu trainieren und bereitzustellen.¹⁰

Der Ansatz spiegelt Dells Wandel hin zu einer einheitlichen KI-Architektur vom Gerät bis zum Rechenzentrum wider. Durch die Einbettung von KI-Fähigkeiten in Endpunkte, Edge-Geräte und Rechenzentrumsinfrastruktur demokratisiert Dell den KI-Zugang und adressiert gleichzeitig regulatorische Anforderungen und Bedenken zur Datensouveränität.¹¹ Die Betonung von Hybrid- und On-Premises-Lösungen berücksichtigt, dass Unternehmen nicht alle Daten an öffentliche Clouds senden können.

Im Mai 2025 stellte Dell die AI Factory mit NVIDIA vor – ein gemeinsam entwickeltes Portfolio aus Rechenzentrumsservern, Workstations, Speicher und Netzwerktechnik kombiniert mit NVIDIAs Blackwell-Architektur.¹² Die Partnerschaft festigte Dells Position sowohl als Anbieter von Unternehmensinfrastruktur als auch als PC-Innovator und verbindet Edge-Geräte mit großangelegten Modelltrainingsumgebungen.

Marktprognosen sagen voraus, dass KI-PCs bis 2028 einen Anteil von 64 % am PC-Markt erreichen werden.¹³ Das Ende des Windows-10-Supports im Oktober 2025 erzwingt einen Hardware-Erneuerungszyklus und beschleunigt die Einführung von KI-PCs in Unternehmen.¹⁴ Organisationen müssen unabhängig davon aufrüsten; KI-Fähigkeiten liefern zusätzliche Rechtfertigung für die Investition.

Auswirkungen auf die Rechenzentrumsstrategie

Die Verbreitung von KI-PCs verlagert die KI-Workload-Verteilung zwischen Edge und Cloud. Inferenz-Workloads, die zuvor Cloud-API-Aufrufe erforderten, können lokal auf NPU-ausgestatteten Geräten ausgeführt werden. Das Cloud-Rechenzentrum behält die Verantwortung für Modelltraining, komplexe Inferenz, die mehr Rechenleistung erfordert als Endpunkt-Hardware bietet, und Anwendungen, die Datenaggregation aus vielen Quellen erfordern.

Die Veränderung betrifft die Infrastrukturplanung in mehreren Dimensionen. Der Bedarf an Cloud-KI-Inferenzkapazität wächst langsamer, da Edge-Geräte Workloads absorbieren. Die Anforderungen an die Trainingsinfrastruktur wachsen weiter, da die Modellgrößen zunehmen. Das Gleichgewicht zwischen Inferenz- und Trainings-Computing verschiebt sich, was möglicherweise GPU-Deployment-Strategien in Cloud-Rechenzentren beeinflusst.

Data Governance wird komplexer, wenn KI-Verarbeitung über verteilte Endpunkte statt in kontrollierten Rechenzentrumsumgebungen erfolgt. Unternehmen müssen konsistente Modellversionen sicherstellen, Audit-Trails pflegen und sensible Daten schützen – unabhängig davon, ob die Verarbeitung in der Cloud, on-premises oder auf Endgeräten erfolgt.¹⁵ Die verteilte Architektur führt zu Verwaltungsaufwand, den zentralisierte Cloud-Deployments vermieden haben.

Goldman Sachs Research prognostiziert, dass der weltweite Strombedarf von Rechenzentren bis 2027 um 50 % und bis zum Ende des Jahrzehnts um bis zu 165 % im Vergleich zu 2023 steigen wird.¹⁶ Allerdings entlastet Edge-KI-Verarbeitung zentralisierte Einrichtungen teilweise. Der Nettoeffekt hängt davon ab, ob Edge-KI Cloud-Inferenz ersetzt oder zusätzliche KI-Anwendungen ermöglicht, die sonst nicht ausgeführt worden wären.

Überlegungen zur Unternehmenseinführung

Im Geschäftskundensegment wird x86 unter Windows in diesem Jahr 71 % des KI-Laptop-Marktes im Enterprise-Bereich ausmachen.¹⁷ Die bestehende IT-Infrastruktur, Verwaltungstools und Support-Kapazitäten in Unternehmen bevorzugen Windows x86 gegenüber ARM-Alternativen. Unternehmen, die ARM-basierte KI-PCs einführen, müssen die Kompatibilität mit bestehenden Anwendungen und Verwaltungssystemen bewerten.

Unternehmen führen KI-PCs ein, um fortschrittliche Produktivitätstools zu unterstützen, die generative KI nutzen und so Arbeitsabläufe transformieren und die betriebliche Effizienz steigern.¹⁸ Die Anwendungsfälle reichen von Dokumentenzusammenfassung und Codegenerierung bis hin zu Echtzeitübersetzung und Meeting-Transkription. Lokale Verarbeitung ermöglicht diese Fähigkeiten, ohne sensible Geschäftsinhalte an Cloud-Dienste zu senden.

Die hohen Kosten und Sicherheitsrisiken von Cloud-KI-Deployments motivieren mehr Unternehmen dazu, KI auf PCs auszurollen, anstatt sich vollständig auf Cloud-APIs zu verlassen.¹⁹ Die Kalkulation begünstigt On-Device-Verarbeitung bei hohen Nutzungsvolumina, wenn die Datensensibilität eine Cloud-Übertragung verbietet oder Latenzanforderungen lokale Reaktionen erfordern. Cloud-APIs bleiben bevorzugt, wenn Modelle die lokale Rechenkapazität übersteigen oder wenn Anwendungen Fähigkeiten erfordern, die nur Frontier-Modelle bieten.

Gartner prognostiziert, dass die Auslieferungen von KI-PCs 2026 insgesamt 143 Millionen Einheiten erreichen werden, was 55 % des gesamten PC-Marktes entspricht.²⁰ Bis 2029 werden KI-PCs zur Norm. Organisationen sollten für eine Zukunft planen, in der alle Endgeräte KI-Verarbeitungsfähigkeiten enthalten und so verteilte KI-Architekturen ermöglichen, die aktuelle Infrastrukturstrategien möglicherweise nicht voraussehen.

Strategische Implikationen

Die KI-PC-Revolution eliminiert nicht den Bedarf an Rechenzentrum-KI-Infrastruktur. Das Training von Frontier-Modellen erfordert weiterhin Hyperscale-Rechenkapazität. Komplexe Inferenz-Workloads übersteigen die Fähigkeiten von Endpunkten. Multi-User-Anwendungen erfordern zentralisierte Verarbeitung. Die Edge-KI-Expansion ergänzt die Cloud-KI-Infrastruktur, anstatt sie zu ersetzen.

Die strategische Frage wird, wie Edge- und Cloud-KI-Fähigkeiten ausbalanciert werden können. Organisationen, die stark in Cloud-KI-Infrastruktur investieren, sollten evaluieren, ob On-Device-Inferenz einige Workloads effizienter bedienen könnte. Diejenigen, die Endpunkt-Erneuerungen planen, sollten sicherstellen, dass neue Geräte NPU-Fähigkeiten enthalten, die zukünftige KI-Anwendungen ermöglichen.

Die 1,5 Milliarden PCs, die in den nächsten fünf Jahren voraussichtlich erneuert werden, stellen einen massiven Infrastrukturwandel dar.²¹ Jedes Gerät wird zu einem KI-Verarbeitungsknoten. Die aggregierte Leistungsfähigkeit über Unternehmens-PC-Flotten hinweg konkurriert mit kleinen Rechenzentren. Die Infrastrukturstrategie muss diese verteilte Rechenkapazität und die damit verbundenen Data-Governance-Herausforderungen berücksichtigen.

Die KI-PC-Revolution erweitert die KI-Fähigkeiten bis an den Rand, während der Bedarf an zentralisierter Infrastruktur bestehen bleibt. Organisationen, die kohärente Strategien vom Edge bis zur Cloud entwickeln, werden die Vorteile verteilter KI-Architektur nutzen können. Diejenigen, die KI-PCs als isolierte Endpunkte getrennt von der Infrastrukturplanung behandeln, werden die Optimierungsmöglichkeiten verpassen, die die neue Architektur bietet.

Wichtige Erkenntnisse

Für Infrastrukturstrategen: - KI-PCs erreichen 2025 einen Marktanteil von 31 % (77,8 Mio. Einheiten), bis 2028 werden es 94 % aller PCs sein; die aggregierte Edge-Rechenleistung über Unternehmensflotten hinweg konkurriert mit kleinen Rechenzentren - Der Bedarf an Cloud-Inferenzkapazität wächst langsamer, da Endpunkte Workloads absorbieren; die Anforderungen an die Trainingsinfrastruktur wachsen weiter mit zunehmenden Modellgrößen - Das Ende des Windows-10-Supports (Oktober 2025) erzwingt einen Hardware-Erneuerungszyklus; KI-Fähigkeiten liefern zusätzliche Investitionsrechtfertigung

Für Hardware-Planer: - Qualcomms Snapdragon X2 liefert 80 TOPS NPU-Leistung mit Unterstützung für 128 GB RAM; Snapdragon 8 Gen 5 erreicht 46 % schnellere KI als sein Vorgänger - Der Edge-KI-Hardwaremarkt erreicht 2025 ein Volumen von 26,17 Mrd. USD und wächst bis 2030 auf 59,37 Mrd. USD (17,8 % CAGR); NVIDIA, Intel, Qualcomm, Samsung, Apple konkurrieren - x86 unter Windows macht 71 % des Enterprise-KI-Laptop-Marktes aus; ARM-Kompatibilität mit bestehenden Anwendungen und Verwaltungssystemen evaluieren

Für Data-Governance-Teams: - On-Device-KI hält sensible Daten lokal, reduziert Latenz und eliminiert Cloud-Gebühren pro Abfrage für Inferenz-Workloads - Data Governance wird mit verteilter Verarbeitung komplexer; konsistente Modellversionen, Audit-Trails und Datenschutz über Edge und Cloud hinweg sicherstellen - Dell Pro AI Studio ermöglicht lokales Modell-Deployment; Hybrid-/On-Premises-Lösungen adressieren regulatorische Anforderungen und Datensouveränitätsbedenken

Für Kapazitätsplaner: - Goldman Sachs prognostiziert einen Anstieg des Strombedarfs von Rechenzentren um 50 % bis 2027, 165 % bis zum Ende des Jahrzehnts; Edge-KI kann einen Teil des zentralisierten Bedarfs ausgleichen - 1,5 Milliarden PCs werden voraussichtlich in 5 Jahren erneuert; jedes Gerät wird zum KI-Verarbeitungsknoten in einer verteilten Architektur - Edge und Cloud ausbalancieren: Gerät übernimmt lokale Inferenz, Cloud behält Training, komplexe Inferenz und Aggregation von Daten aus mehreren Quellen

Für die Unternehmenseinführung: - 8 von 10 IT-Entscheidern planen 2025 KI-PC-Investitionen; Markt erreicht 2024 ein Volumen von 50,68 Mrd. USD mit 42,8 % CAGR bis 2034 - Dells AI Factory mit NVIDIA verbindet Edge-Geräte mit Blackwell-basierten Rechenzentrum-Trainingsumgebungen - Lokale Verarbeitung wird bevorzugt bei hohen Nutzungsvolumina, wenn Datensensibilität Cloud-Übertragung verbietet oder Latenz lokale Reaktionen erfordert

Referenzen

1. Gartner. "Gartner Says AI PCs Will Represent 31% of Worldwide PC Market by the End of 2025." August 28, 2025. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-08-28-gartner-says-artificial-intelligence-pcs-will-represent-31-percent-of-worldwide-pc-market-by-the-end-of-2025

2. IT Pro. "AI PCs will 'become the norm' by 2029 as enterprise and consumer demand surges." 2025. https://www.itpro.com/hardware/ai-pcs-will-become-the-norm-by-2029-as-enterprise-and-consumer-demand-surges

3. GM Insights. "AI PC Market Size, Share & Industry Analysis, 2025-2034." 2025. https://www.gminsights.com/industry-analysis/ai-pc-market

4. IT Pro. "AI PCs will 'become the norm' by 2029."

5. MarketsandMarkets. "AI PC Market Size & Share, Trends, 2025 To 2031." 2025. https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/ai-pc-market-64905377.html

6. IEEE Spectrum. "Qualcomm's Snapdragon X2 Promises AI Agents in Your PC." 2025. https://spectrum.

[Inhalt für Übersetzung gekürzt]