Enterprise-KI bedeutete einst, Daten an einen Cloud-Endpunkt zu senden, auf das Ergebnis zu warten und dieses dann in lokale Tools zu integrieren. Doch dieses Muster verändert sich. 43 % aller PC-Lieferungen im Jahr 2025 waren KI-PCs und Prognosen zufolge werden KI-Laptops – d. h. Laptops mit integrierten Neural Processing Units (NPUs) neben Central Processing Units (CPUs) und Graphical Processing Units (GPUs) – im Jahr 2026 die einzige Wahl1 für große Unternehmen sein.
KI-PCs sind heute nicht länger nur ein Nischenprodukt, sondern die Standardoption für anstehende Hardware-Aktualisierungen.
Dieser Wandel im Hinblick auf Hardware führt gleichzeitig zu einem Wandel der IT-Architektur. Anbieter entwickeln PCs mit integrierten NPUs und persistenten Agenten, die auf dem Gerät ausgeführt werden. Diese sind lokale Intelligenz-Hubs, bei denen KI nicht mehr auf eine zentralisierte Infrastruktur angewiesen ist.
Von Cloud-first-KI zu Endpunkt-Intelligenz
Frühe Enterprise-Tools für generative KI waren quick ausschließlich cloudbasiert. Dieses Modell ist für große Trainingsdienste und Shared Services weiterhin entscheidend, doch es geht mit Latenz, Kosten für Bandbreite und Fragen im Hinblick auf die Datenhoheit einher.
HPs aktuelle KI-PC-Strategie dreht diesen Ansatz um und geht davon aus, dass KI auf dem Gerät ausgeführt wird und nur bei Bedarf auf die Cloud zugreift. HP positioniert seine KI-PCs der nächsten Generation – einschließlich der jüngsten Modelle der EliteBook X Serie und der OmniBook Ultra Systeme mit dedizierten NPUs – als lokale „Intelligenz-Hubs“, die Zusammenfassungen, Transkriptionen, Personalisierung und Kameraverbesserungen am Endpunkt ausführen können und die Option bieten, wise Arbeitsabläufe in eingeschränkten oder Zero-Cloud-Modi zu bearbeiten.
Auf den Windows-Geräten von HP und anderen OEMs kommt dabei eine hybride Arbeitsweise zum Einsatz. Cloud-Dienste hosten größere, gemeinsame Copilots, während die Endpunkte kleinere, auf spezifische Aufgaben ausgerichtete Modelle mit der NPU ausführen – in Echtzeit. HP integriert seine eigenen Tools2 wie HP AI Companion und Smart Sense dann auf diesem Stack, um wichtige Arbeitsabläufe auf dem Gerät auszuführen und die Leistung und den Stromverbrauch auf Always-on-Agenten auszurichten.
Über das breitere KI-PC-Ökosystem hinweg wird On-Device-Intelligenz zur Standardarchitektur. KI-PCs verlassen sich nicht mehr nur auf zentralisierte KI-Modelle in der Cloud, sie werden zunehmend entwickelt, um leichte, aufgabenspezifische Modelle direkt auf dem Gerät auszuführen. Wie die EliteBook X G2 Systeme verdeutlichen, kombiniert HP Funktionen auf Betriebssystemebene mit HPs AI Companion, Smart Sense und Sicherheits-Stack, um diesen Wandel zu unterstützen. Diese Tools ermöglichen Always-on-Agenten, Interaktionen mit geringer Latenz und die optionale Nutzung der Cloud für wise Arbeitsabläufe – und all das ganz effizient auf Intel-basierten Endpunkten.
Praxistests von Copilot+-Funktionen wie Recall, Live-Untertitel und Studio Effects sowie unabhängige Bewertungen des KI-PC-Angebots von HP unterstreichen den Punkt, dass die wahrgenommene „KI-Erfahrung“ mit einem modernen Business-PC heute ebenso von der geräteinternen Beschleunigung und Software samt NPU abhängt wie von traditionellen CPU- und GPU-Spezifikationen.
Lesen Sie den Artikel von TechRepublic zu den Gründen, warum Ihr nächster PC eine NPU haben wird3, um zu erfahren, warum CPUs und GPUs alleine nicht länger ausreichend sind, um diese Workloads zu bewältigen.
KI-Agenten verwandeln sich von Chatbots in Kollegen
Im Rahmen dieses Wandels muss auch die Ausführung zahlreicher kleiner KI-Agenten auf dem PC selbst möglich sein….
