Werden KI-PCs ein neuer Sweet Spot für CPUs und DRAMs sein?

Die PC-Industrie stößt auf einen neuen Trend: PCs mit KI-Funktionen. Intel und Microsoft – die Hauptnutznießer der PC-Revolution – treiben derzeit PCs mit KI-fähigen CPUs bzw. KI-gestützten Softwareassistenten voran, um KI-Anwendungen aus der Cloud in den PC-Bereich zu verlagern.

Laut Intel-CEO Pat Gelsinger werden KI-Dienste billiger, schneller und privater sein als die Nutzung von Diensten, die in Cloud-zentrierten Rechenzentren basieren. „Sie entfesseln diese Macht für jede Person, jeden Anwendungsfall, jeden Ort in der Zukunft“, sagte er auf der CES 2024 in Las Vegas.

Die Meteor Lake-Laptop-CPU von Intel verfügt über eine integrierte NPU zur Unterstützung von KI-Softwarefunktionen von Drittanbietern. Sein Erzrivale im PC-Hardwarebereich, AMD, hat ebenfalls KI-PC-Prozessoren auf den Markt gebracht. Als nächstes präsentierte Nvidia auf einem virtuellen Event vor der CES 4060 drei neue GPUs – RTX 4070 Super, RTX 4080 Ti Super und RTX 2024 Super – für KI-fähige Laptops.

Abbildung 1 Die Meteor Lake-CPU verfügt über eine integrierte NPU zur Unterstützung von KI-Anwendungen. Quelle: Intel

Neben KI-fähigen Prozessoren haben Speicherchiphersteller wie Micron, Samsung und SK hynix auch KI-PCs im Auge, um KI-Beschleuniger zu ermöglichen, leistungsstarke Assistenten auf PCs auszuführen. Neue Laptops verfügen derzeit über bis zu 8 MB RAM, und bei Windows-basierten KI-PCs dürfte sich dieser Wert verdoppeln. Tatsächlich könnte ein großes Sprachmodell, das einen KI-Assistenten ausführt, mehr als 16 MB Speicher benötigen.

Nehmen wir als Beispiel die von Meta entwickelte Llama-2-Familie von KI-Modellen, die in ihrer bescheidenen Variante fast 30 GB RAM benötigt. Darüber hinaus wird die Speicherkapazität von KI-PCs wahrscheinlich mit der Verfügbarkeit leistungsstärkerer KI-Beschleuniger und -Prozessoren zunehmen.

Abbildung 2 Der KI-Assistent Copilot basiert auf dem GPT-4-Modell von OpenAI. Quelle: Microsoft

Im Moment sind die Verbraucher noch dabei, sich für KI-PCs zu begeistern, und es wird noch eine Weile dauern, bis weitere native Anwendungen für KI-PCs verfügbar sind. Allerdings werden sowohl die Hardware als auch die Software für KI-PCs mit der Zeit leistungsfähiger, und das sind gute Nachrichten für Halbleiterbauelemente wie CPUs, GPUs und DRAMs.