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KI-PCs
1-9 von 9 Ergebnisse
ASUS Ascent GX10-GG0003BN 1TB KI Supercomputer, Mini-PC
grau, NVIDIA DGX OS, unterstützt OpenClaw & NemoClaw
- Prozessor: NVIDIA GB10 Superchip
- Speicher: 128 GB LPDDR5X-Arbeitsspeicher | 1 TB SSD-Festplatte
- Laufwerk: nicht vorhanden
€ 5.901,00
Sofort verfügbar
ASUS Ascent GX10-GG0027BN 4TB KI Supercomputer, Mini-PC
grau, NVIDIA DGX OS, unterstützt OpenClaw & NemoClaw
- Prozessor: NVIDIA GB10 Superchip
- Speicher: 128 GB LPDDR5X-Arbeitsspeicher | 4 TB SSD-Festplatte
- Laufwerk: nicht vorhanden
€ 6.694,00
Sofort verfügbar
NVIDIA® DGX Spark - Founders Edition, Mini-PC
gold, NVIDIA DGX OS
- Prozessor: NVIDIA GB10 Superchip
- Speicher: 128 GB LPDDR5X-Arbeitsspeicher | 4 TB SSD-Festplatte
- Laufwerk: nicht vorhanden
€ 6.499,00
Sofort verfügbar
Lenovo ThinkStation PGX (30KL0002GF), Mini-PC
schwarz, NVIDIA DGX OS
- Prozessor: NVIDIA GB10 Superchip
- Speicher: 128 GB LPDDR5X-Arbeitsspeicher | 1 TB SSD-Festplatte
- Laufwerk: nicht vorhanden
€ 6.018,60
€ 5.378,00
Sofort verfügbar
Lenovo ThinkStation PGX (30KL000BGF), Mini-PC
schwarz, NVIDIA DGX OS
- Prozessor: NVIDIA GB10 Superchip
- Speicher: 128 GB LPDDR5X-Arbeitsspeicher | 4 TB SSD-Festplatte
- Laufwerk: nicht vorhanden
€ 7.698,60
€ 6.879,00
Sofort verfügbar
ASUS Ascent GX10-GG0026BN 2TB KI Supercomputer, Mini-PC
grau, NVIDIA DGX OS, unterstützt OpenClaw & NemoClaw
- Prozessor: NVIDIA GB10 Superchip
- Speicher: 128 GB LPDDR5X-Arbeitsspeicher | 2 TB SSD-Festplatte
- Laufwerk: nicht vorhanden
€ 4.499,00
Artikel kann derzeit nicht gekauft werden
Lenovo ThinkStation PGX (30KL0003GF), Mini-PC
schwarz, NVIDIA DGX OS
- Prozessor: NVIDIA GB10 Superchip
- Speicher: 128 GB LPDDR5X-Arbeitsspeicher | 4 TB SSD-Festplatte
- Laufwerk: nicht vorhanden
€ 6.893,00
Artikel kann derzeit nicht gekauft werden
HP ZGX Nano G1n AI Station (D4DB3ET), Mini-PC
schwarz, NVIDIA DGX OS
- Prozessor: NVIDIA GB10 Superchip
- Speicher: 128 GB LPDDR5X-Arbeitsspeicher | 2 TB SSD-Festplatte
- Laufwerk: nicht vorhanden
€ 8.855,00
Artikel kann derzeit nicht gekauft werden
GIGABYTE AI TOP ATOM (ATAGB10-9000), Mini-PC
schwarz, NVIDIA DGX OS
- Prozessor: NVIDIA GB10 Superchip
- Speicher: 128 GB LPDDR5X-Arbeitsspeicher | 4 TB SSD-Festplatte
- Farbe: schwarz
€ 4.499,00
Artikel kann derzeit nicht gekauft werden
Leistungsstarke KI-PCs für lokale KI-Anwendungen
Ob Bildgenerierung, lokale Sprachmodelle oder eigene KI-Agenten: Für all das brauchst du die passende Hardware, wenn du KI selbst betreiben willst, statt sie an Cloud-Dienste auszulagern. In dieser Kategorie findest du vor allem spezialisierte KI-Systeme für anspruchsvolle KI-Workloads und große Sprachmodelle.
Ob Bildgenerierung, lokale Sprachmodelle oder eigene KI-Agenten: Für all das brauchst du die passende Hardware, wenn du KI selbst betreiben willst, statt sie an Cloud-Dienste auszulagern. In dieser Kategorie findest du vor allem spezialisierte KI-Systeme für anspruchsvolle KI-Workloads und große Sprachmodelle.
Was ist ein KI-PC?
Ein KI-PC ist ein Computer mit spezieller Hardware für KI-Aufgaben. Neben der CPU können eine NPU, eine leistungsstarke GPU oder ein eigener KI-Beschleuniger Berechnungen übernehmen. Die Verarbeitung findet dabei direkt auf dem Gerät statt.Je nach Workload übernehmen CPU, GPU und NPU unterschiedliche Aufgaben. Eine NPU beschleunigt besonders effizient KI-Funktionen, die vom Betriebssystem oder von Anwendungen gezielt für sie optimiert wurden. Dazu gehören etwa automatische Untertitel in Videocalls. Für größere Aufgaben wie Bildgenerierung oder die Inferenz großer Sprachmodelle (LLMs) brauchst du dagegen deutlich mehr Rechenleistung. Zudem ist ausreichend Speicher erforderlich. Als Inferenz bezeichnet man das Ausführen eines bereits trainierten KI-Modells. Hier empfiehlt sich eine leistungsstarke GPU oder ein spezieller KI-Beschleuniger.
Lokale KI hat gegenüber reinen Cloud-KI-Diensten mehrere Vorteile: Einmal eingerichtet, brauchst du für viele Anwendungen kein durchgehendes Internet. Bei vollständig lokalen KI-Workflows können sensible Daten auf dem Gerät oder im eigenen Netzwerk bleiben. Außerdem lassen sich laufende Kosten für Cloud-Rechenzeit reduzieren oder vermeiden.
Welche KI-PCs findest du bei ALTERNATE?
Aktuell umfasst die Kategorie KI-PCs bei ALTERNATE unter anderem kompakte KI-Supercomputer auf Basis des NVIDIA-GB10-Superchips.Der GB10 vereint eine Arm-CPU und eine GPU auf einem Chip. CPU und GPU greifen auf einen gemeinsamen, kohärenten Systemspeicher mit 128 GB LPDDR5X zu. Dadurch lassen sich auch KI-Modelle lokal verarbeiten, deren Speicherbedarf den Grafikspeicher vieler klassischer Desktop-GPUs übersteigt.
Auf den aktuell angebotenen GB10-Systemen läuft NVIDIA DGX OS. Das Linux-basierte Betriebssystem ist auf KI-Workloads zugeschnitten. Windows-Anwendungen lassen sich unter DGX OS nicht nativ ausführen. Im Fokus steht die lokale KI-Entwicklung.
Für wen eignen sich KI-PCs?
KI-PCs dieser Leistungsklasse richten sich vor allem an Entwickler, Data-Science-Teams und andere professionelle Anwender. Sie können damit lokale KI-Modelle entwickeln, testen und – abhängig von Modell und Methode – feinabstimmen.Wer eigene KI-Agenten entwickelt oder mit großen Sprachmodellen arbeitet, benötigt vor allem viel verfügbaren Speicher und hohe lokale Rechenleistung. Genau dafür sind spezialisierte KI-Systeme ausgelegt.
Auch für Teams und Unternehmen, die sensible Daten lokal verarbeiten oder ihre Abhängigkeit von Cloud-Rechenleistung reduzieren möchten, können solche Systeme interessant sein.
NPU oder GPU: Welche Hardware braucht ein KI-PC?
NPU und GPU schließen sich nicht aus. Viele aktuelle PCs haben eine NPU und eine GPU gleichzeitig – etwa Systeme mit Intel-Core-Ultra- oder AMD-Ryzen-AI-Prozessoren. Die GPU kann dabei im Prozessor integriert sein oder als eigene Grafikkarte im PC stecken.Für NPU-optimierte KI-Funktionen im Alltag ist eine integrierte NPU häufig ausreichend. Für anspruchsvollere Aufgaben wie große Sprachmodelle oder aufwendige Bildgenerierung reicht ihre Leistung dagegen meist nicht aus. Hier bieten eine leistungsstarke GPU oder ein eigener KI-Beschleuniger mit ausreichend Speicher klare Vorteile.
KI-PC, Gaming-PC oder Workingstation – die Unterschiede
KI-PC, Gaming-PC und Workstation können alle über leistungsstarke Hardware verfügen. Sie unterscheiden sich aber darin, für welche Aufgaben sie optimiert sind und welche Komponenten dabei im Mittelpunkt stehen. Entscheidend ist deshalb nicht nur die Bezeichnung des Systems, sondern vor allem die konkrete Ausstattung.KI-PC oder Workstation: Welche Lösung ist die richtige?
Die Grenzen zwischen KI-PC und Workstation sind fließend. Manche Hersteller vermarkten spezialisierte KI-Systeme selbst als Workstations. Entscheidend ist daher weniger die Bezeichnung als die konkrete Hardware-Ausstattung und der vorgesehene Einsatzzweck.Klassische Workstations sind häufig auf professionelle Anwendungen wie CAD, 3D-Rendering oder Simulationen zugeschnitten. Dafür kommen je nach System professionelle Grafikkarten, zertifizierte Treiber und ECC-Arbeitsspeicher zum Einsatz. ECC kann bestimmte Speicherfehler automatisch erkennen und korrigieren.
KI-PCs setzen ihren Schwerpunkt dagegen stärker auf KI-Workloads wie lokale Sprachmodelle. Je nach Plattform stellen sie dafür besonders viel verfügbaren Speicher und hohe Rechenleistung bereit.
KI-PC oder Gaming-PC: Was passt besser?
Auch ein starker Gaming-PC mit einer GeForce-RTX-Grafikkarte eignet sich für viele lokale KI-Anwendungen. Dazu zählen Bildgenerierung mit Tools wie ComfyUI, KI-gestützte Videobearbeitung oder – abhängig von VRAM, Modell und Quantisierung – kleinere bis mittelgroße Sprachmodelle.Die Stärke eines Gaming-PCs liegt häufig in seiner hohen GPU-Rechenleistung. Bei besonders großen KI-Modellen kann der begrenzte dedizierte Grafikspeicher jedoch zum Flaschenhals werden. Systeme mit einem großen gemeinsamen Speicher für CPU und GPU können hier Vorteile bieten.
Gaming-PCs sind in der Regel auf Windows und Gaming ausgelegt, eignen sich aber gleichzeitig für viele lokale KI-Anwendungen. Die aktuell bei ALTERNATE angebotenen spezialisierten KI-PCs laufen dagegen unter NVIDIA DGX OS. Ihr Schwerpunkt liegt auf KI-Entwicklung und großen lokalen Sprachmodellen statt auf Gaming-Performance.
Überblick: KI-PC, Gaming-PC und Workstation im Vergleich
Spezialisierter KI-PC
Gaming-PC
Workstation
Schwerpunkt
lokale KI, LLMs und KI-Entwicklung
Gaming und GPU-Anwendungen
professionelle Anwendungen
Typische Hardware
GPU oder KI-Beschleuniger, großer gemeinsamer Speicher
leistungsstarke dedizierte GPU
leistungsstarke CPU, häufig professionelle GPU
Speicher
teils großer Unified Memory
separater RAM und VRAM
RAM und VRAM, teils mit ECC
Betriebssystem
z. B. DGX OS (Linux-basiert)
meist Windows
Windows oder Linux
Typische Einsätze
große lokale Modelle, KI-Entwicklung
Gaming, Bildgenerierung, lokale LLMs
CAD, 3D, Simulationen, professionelle KI
Worauf solltest du beim Kauf eines KI-PCs achten?
- Speicher: Je umfangreicher die KI-Modelle sind, die du lokal ausführen oder feinabstimmen möchtest, desto mehr Speicher benötigst du. Bei klassischen GPU-Systemen ist dafür vor allem der verfügbare Grafikspeicher (VRAM) entscheidend. Andere KI-Systeme nutzen dagegen einen gemeinsamen Speicher für CPU und GPU. Wie viel Speicher ein Modell benötigt, hängt unter anderem von seiner Modellgröße, Architektur und Quantisierung ab.
- Rechenleistung und Speicherbandbreite: Beide beeinflussen die Geschwindigkeit lokaler KI-Anwendungen. Bei der LLM-Inferenz wirken sich neben der Rechenleistung unter anderem die Speicherbandbreite, Modellgröße und Quantisierung aus. Diese Faktoren beeinflussen, wie schnell ein Sprachmodell Antworten erzeugt. Auch die Bildgenerierung profitiert von leistungsfähiger Hardware.
- Arbeitsspeicher und SSD: Bei Systemen mit getrenntem Grafik- und Arbeitsspeicher spielt auch der RAM eine wichtige Rolle. Er wird beispielsweise benötigt, um Datensätze vorzubereiten oder mehrere Anwendungen gleichzeitig auszuführen. Plane für KI-Modelle und Datensätze außerdem ausreichend schnellen Speicherplatz ein, idealerweise auf einer NVMe-SSD.
- Betriebssystem und Prozessorarchitektur: Nicht jeder KI-PC nutzt Windows. Manche Systeme bringen ein speziell auf KI-Entwicklung zugeschnittenes Betriebssystem mit. Auch die Prozessorarchitektur kann sich unterscheiden: Einige Systeme setzen auf Arm statt auf x86. Prüfe deshalb vor dem Kauf, ob deine Anwendungen die jeweilige Plattform unterstützen. Berücksichtige dabei auch Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch und die benötigten Bibliotheken.
- Erweiterbarkeit: Prüfe auch, ob sich das System später aufrüsten oder mit weiteren Geräten koppeln lässt. Das kann wichtig werden, wenn deine KI-Workloads wachsen oder du künftig größere Modelle einsetzen möchtest.
Häufige Fragen zu KI-PCs
KI-PCs gibt es in sehr unterschiedlichen Preisklassen. Grundlegende KI-Funktionen sind heute bereits in vielen Notebooks und Desktop-PCs mit integrierter NPU enthalten. Spezialisierte KI-Systeme mit hoher Rechenleistung und viel Speicher für lokale Sprachmodelle kosten dagegen deutlich mehr.
Die aktuellen Preise der bei ALTERNATE angebotenen KI-PCs findest du direkt in der Produktübersicht dieser Kategorie.
Die aktuellen Preise der bei ALTERNATE angebotenen KI-PCs findest du direkt in der Produktübersicht dieser Kategorie.
Der benötigte Speicher hängt vor allem von Modellgröße, Quantisierung und Speicherarchitektur des Systems ab. Bei PCs mit dedizierter GPU ist insbesondere der verfügbare VRAM wichtig. Andere KI-Systeme nutzen einen gemeinsamen Speicher für CPU und GPU.
Kleine, quantisierte Modelle benötigen häufig nur wenige Gigabyte Speicher. Mit steigender Modellgröße wächst in der Regel auch der Speicherbedarf. Große Sprachmodelle benötigen mehrere Dutzend Gigabyte und können je nach Modell und Konfiguration auch deutlich über 100 GB beanspruchen.
Kleine, quantisierte Modelle benötigen häufig nur wenige Gigabyte Speicher. Mit steigender Modellgröße wächst in der Regel auch der Speicherbedarf. Große Sprachmodelle benötigen mehrere Dutzend Gigabyte und können je nach Modell und Konfiguration auch deutlich über 100 GB beanspruchen.
Die aktuell bei ALTERNATE gelisteten spezialisierten KI-PCs sind nicht primär für Gaming ausgelegt. Sie laufen unter NVIDIA DGX OS und ihr Schwerpunkt liegt auf lokalen KI-Workloads und KI-Entwicklung.
Du möchtest einen PC sowohl für Spiele als auch für lokale KI-Anwendungen nutzen? In diesem Fall ist ein leistungsstarker Gaming-PC mit GeForce-RTX-Grafikkarte in der Regel die passendere Wahl.
Du möchtest einen PC sowohl für Spiele als auch für lokale KI-Anwendungen nutzen? In diesem Fall ist ein leistungsstarker Gaming-PC mit GeForce-RTX-Grafikkarte in der Regel die passendere Wahl.
Für viele GPU-basierte KI-Anwendungen kannst du einen vorhandenen Desktop-PC aufrüsten. Der Einbau einer leistungsstarken Grafikkarte mit ausreichend VRAM kann die lokale KI-Leistung deutlich erhöhen.
Eine in den Prozessor integrierte NPU lässt sich dagegen in der Regel nicht separat nachrüsten. Bei kompakten oder spezialisierten KI-Systemen hängt die Erweiterbarkeit stark von der jeweiligen Plattform ab. Prüfe deshalb vor dem Kauf, welche Komponenten sich später austauschen oder ergänzen lassen.
Eine in den Prozessor integrierte NPU lässt sich dagegen in der Regel nicht separat nachrüsten. Bei kompakten oder spezialisierten KI-Systemen hängt die Erweiterbarkeit stark von der jeweiligen Plattform ab. Prüfe deshalb vor dem Kauf, welche Komponenten sich später austauschen oder ergänzen lassen.