So definieren Microsoft und Intel einen "AI-PC"

Microsoft mag "AI-PCs", hat bisher aber nie offiziell zu Protokoll gegeben, wie es so einen KI-Rechner definiert. Das hat jüngst Intel übernommen: Kernaspekt ist wenig überraschend ein KI-Beschleuniger wahlweise im Prozessor oder in der Grafikkarte, der die CPU oder die GPU bei KI-Algorithmen entlastet. Entsprechende Funktionen können aber auf allen Rechenwerken laufen, etwa auf der GPU für einen hohen Durchsatz.

Zudem setzt Microsoft voraus, dass ein AI-PC eine Tastatur mit einer Copilot-Taste hat. Logischerweise soll Windows 11 mit aktiviertem Copilot vorinstalliert sein. Die Taste startet den Copilot, unter dem Microsoft künftig immer mehr KI-Funktionen bündeln will. So soll man etwa Zusammenfassungen oder KI-Bilder erstellen können.

Notebooks im Fokus

Die Tastaturvoraussetzung heißt, dass Microsoft und PC-Hersteller hauptsächlich Notebooks als AI-PCs vermarkten werden. Desktop-PCs erfüllen die Definition nur, wenn es sich um Komplettsysteme mit beiliegender Tastatur handelt.

Nutzerinnen und Nutzern kann das allerdings egal sein, da die KI-Funktionen ohnehin auf den Systemen laufen. Intel definiert alles, was einen Core-Ultra-Prozessor mit einer KI-Einheit (Neural Processing Unit, NPU) hat, als AI-PC. So profitieren auch Desktop-PCs von Intels KI-Initiative, sobald die Arrow-Lake-Prozessorgeneration mit KI-Einheit erscheint.

Wenn Remapping-Tools wie SharpKeys oder AutoHotKey den Tastencode für Copilot lernen, sollte man die Copilot-Taste auch auf eine beliebige Taste legen können. Microsoft ersetzt bei seinen Surface-Geräten die Menütaste rechts. Manch anderer Hersteller streicht stattdessen die rechte Windows- oder Steuerungstaste.

Copilot läuft künftig lokal

Im Gespräch mit Tom's Hardware bestätigten Intel-Vertreter, dass Copilot-Funktionen auch lokal auf PCs und nicht ausschließlich in der Cloud laufen sollen. Dann setzen sie keine Internetverbindung mehr voraus.

Zudem stellte Intel in Aussicht, dass künftig die Anforderungen an AI-PCs steigen sollen. Reicht bisher schlicht eine KI-Einheit aus, muss diese in der zweiten Generation von AI-PCs mindestens 40 TOPS Rechenleistung bereitstellen, also 40 Billionen Operationen pro Sekunde berechnen.

Zum Vergleich: Intels NPU in Meteor Lake (Core Ultra 100) schafft etwa 11 TOPS. Zusammen mit den CPU-Kernen (5 TOPS) und der GPU (18 TOPS) sind insgesamt 34 TOPS drin. AMD gibt insgesamt 39 TOPS bei seinen schnellsten Ryzen-8040HS-Mobilprozessoren (Hawk Point) an. Qualcomm ist auf dem Papier flotter unterwegs: Der kommende Notebook-Prozessor Snapdragon X Elite schafft 65 TOPS, davon entfallen 45 allein auf die integrierte KI-Einheit.

Reine TOPS-Angaben sagen allerdings nur die halbe Wahrheit. Wichtig ist vor allem der Software-Support, der insbesondere bei AMD noch ausbaufähig ist.

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(mma)