Wir bauen einen eigenen Copilot+ PC: Mein Weg zum KI-Arbeitsrechner für 2026 und darüber hinaus

Hinweis zur Aktualisierung

Dieser Beitrag wurde ursprünglich am 19.12.2025 veröffentlicht und am 29.12.2025 inhaltlich erweitert. Die Aktualisierung umfasst insbesondere die detaillierte Diskussion der Hardware-Konfiguration, die Einordnung der einzelnen Komponenten sowie den Übergang zur praktischen Umsetzung des Systemaufbaus.

Warum ich zum Jahreswechsel meinen eigenen Copilot+ PC bauen möchte

Der Jahreswechsel ist für mich traditionell der Zeitpunkt, meinen Arbeitsrechner technisch zu erneuern und die Systemarchitektur an neue Anforderungen anzupassen. Für meine beruflichen Schwerpunkte – Microsoft, Cisco und KI – nutze ich seit Jahren selbst gebaute Desktop-Systeme. Sie bieten mir maximale Kontrolle über Komponenten, Leistung, Energieeffizienz und Erweiterbarkeit.

Ein Gespräch aus dem Seminaralltag

In Seminaren und Workshops komme ich immer wieder auf das Thema PC-Hardware zu sprechen. Wenn Teilnehmende fragen, auf welchen Systemen ich arbeite oder wie ich meine Testumgebungen aufbaue, erwähne ich ganz selbstverständlich, dass ich meine Heim-PCs zumeist selbst zusammenstelle. Zuletzt meinte ein Teilnehmer mit einem Schmunzeln zu mir: „Sie wissen, dass Sie Computer auch fertig kaufen können?!?“ – ein charmantes Beispiel dafür, wie sehr sich Generationen im Umgang mit Technik unterscheiden. Für mich bleiben Selbstbau-Systeme jedoch der beste Weg, meine Arbeitsumgebung konsequent an meine beruflichen Anforderungen anzupassen.

Ein Technologiesprung: KI wird lokal

In diesem Jahr steht allerdings ein grundsätzlicher Wandel an: KI wird lokal. Windows 11 verlagert zentrale Fähigkeiten in Richtung On-Device-AI, und mit den Copilot+ PC Konzepten rückt eine neue Gerätekategorie in den Fokus. Viele dieser Systeme sind derzeit in mobiler Bauform verfügbar, etwa in Form moderner Surface-Generationen oder OEM-Notebooks. Doch diese Geräte passen weder zu meinen Arbeitsgewohnheiten noch zu meinem Anspruch, meine Systeme selbst zu konfigurieren, aufzurüsten und langfristig zu betreiben.

Die Leitfrage dieses Beitrags

Daher stellt sich eine grundlegende Frage: Wie lässt sich ein eigener Desktop-Arbeitsrechner so planen und aufbauen, dass er die Fähigkeiten eines Copilot+ PCs vollständig oder weitgehend abdeckt – und zugleich die Flexibilität eines klassischen DIY-Systems bietet?

Was dieser Beitrag leistet

In diesem Beitrag arbeite ich heraus, welche Anforderungen Microsoft an Copilot+ Systeme definiert, welche technischen Merkmale wirklich relevant sind und welche Komponenten heute sinnvoll sind, um einen künftigen KI-Arbeitsrechner nachhaltig aufzubauen. Zugleich zeige ich Alternativen auf: von Foundry Local über Windows-AI-Frameworks bis hin zu Hardwaretrends wie PCIe-basierten NPU-Beschleunigern. Das Ziel ist eine nüchterne, fundierte und praxisnahe Bewertung, die Administrator:innen, Enthusiast:innen und Technikinteressierten Orientierung bietet.

Was definiert einen Copilot+ PC wirklich?

Microsoft hat mit den Copilot+ PCs eine neue Gerätekategorie etabliert, die sich grundsätzlich von klassischen Windows-Systemen unterscheidet. Ursprünglich wurde dieses Konzept vor allem im mobilen Segment platziert, doch der eigentliche Kern liegt tiefer: Copilot+ definiert eine AI-native Architektur, in der lokale Modelle, hohe Rechenleistung und energieeffiziente NPU-Beschleunigung zusammenwirken. Die Grundlagen dazu habe ich bereits im Beitrag Windows 11 26H1 – Architekturwandel für die KI-PC-Hardware ausführlich eingeordnet. Für mich ist genau dieser Kern entscheidend, denn ich möchte mein Desktop-System so gestalten, dass es diese Fähigkeiten möglichst umfassend bereitstellt – ohne auf ein OEM-Gerät ausweichen zu müssen.

Damit Administrator:innen, Entwickler:innen und technikaffine Leser:innen die Systemanforderungen besser einschätzen können, lohnt sich ein Blick auf die offiziellen Kriterien, auf die OEM-Interpretationen und auf die technischen Merkmale dieser neuen Plattform.

Offizielle Anforderungen von Microsoft

Microsoft definiert Copilot+ PCs als Systeme, die bestimmte Mindeststandards erfüllen. Diese beziehen sich vor allem auf die Fähigkeit, On-Device-KI performant, datenschutzfreundlich und energieeffizient auszuführen. Warum diese Beschleuniger künftig unverzichtbar werden, erläutere ich in meinem Beitrag Kleine Modelle, große Wirkung: Tiny AI im Unternehmensalltag, in dem ich beleuchte, wie kompakte Modelle durch optimierte Hardware enorme Effizienzgewinne erzielen.

Zu den wichtigsten Anforderungen zählen:

• Neural Processing Unit (NPU) mit mindestens 40 TOPS: Dies ist der Dreh- und Angelpunkt. Die NPU beschleunigt KI-Inferencing lokal, ohne dass GPU oder CPU durchgängig belastet werden. Damit werden Funktionen wie Recall, Studio Effects oder Live Captions überhaupt erst praktikabel.
• Moderne System-on-Chip Architektur: Die Plattform setzt eine hochintegrierte Architektur voraus, bei der CPU, GPU und NPU eng miteinander kommunizieren. Besonders relevant ist die Speicherbandbreite, ein Flaschenhals vieler älterer Systeme.
• Hohe SSD-Performance und schneller RAM: Windows 11 optimiert KI-Modelle dynamisch. Für ein flüssiges Modell- und Kontext-Management benötigt das System schnelle NVMe-SSDs und modernen LPDDR5 / DDR5-RAM.
• Aktuelle Firmware, Secure Boot und TPM: On-Device-KI arbeitet teilweise mit sensiblen Kontextdaten. Daher sind moderne Sicherheitsmechanismen unverzichtbar.

Auch wenn diese Anforderungen zunächst nach einem OEM-Spezialfall klingen, lassen sie sich – mit der richtigen Hardware – durchaus auf Desktop-Systeme übertragen. Genau das ist mein Ansatz.

OEM-Definitionen und praktische Variationen

Gerade im mobilen Segment setzen OEMs stark auf ARM-basierte Designs. Diesen Wandel und die Rolle von Windows-on-ARM habe ich zuletzt im Beitrag Von Windows 10 zu Windows 11, Copilot+ PCs, LTSC 2024 – und was das Supportende 2025 bedeutet eingeordnet. OEMs wie Lenovo, ASUS oder Dell interpretieren das Copilot+ Konzept jeweils etwas anders. In ihren Produktseiten und Launch-Events betonen sie neben der NPU vor allem:

• energieeffiziente ARM-Designs (z.B. Snapdragon X Elite)
• eng verzahnte Treiberpakete
• hochintegrierte SoCs
• kompakte Mainboards
• optimierte Akkulaufzeiten

Für mobile Endgeräte hat dieses Design viele Vorteile. Für meinen Desktop-Einsatz dagegen bedeutet es Einschränkungen:

• kaum Aufrüstbarkeit
• limitierte thermische Reserven
• geringe Konfigurierbarkeit
• eingeschränkte Reparaturfreundlichkeit
• Hardware oft nur in bestimmten OEM-Konfigurationen verfügbar

Der DIY-Ansatz bietet mir dagegen vollständige Kontrolle über Luftstrom, Kühlung, PCIe-Anbindung, SSD-Slots, RAM und zukünftige Upgrades. Deshalb ist für mich klar: Die OEM-Definition von Copilot+ dient als Orientierung – aber mein Ziel ist ein Desktop-System, das diese Leistungsmerkmale vollständig selbst abbildet.

Architekturmerkmale eines Copilot+ Systems

Die enge Verzahnung von CPU, GPU und NPU spiegelt den grundlegenden Wandel wider, den Windows 11 mit 26H1 vollziehen wird. Unabhängig vom Hersteller hat sich eine technische Linie herauskristallisiert, die alle Copilot+ Systeme verbindet. Drei Architekturbereiche sind dabei entscheidend:

1. Die NPU als zentraler KI-Beschleuniger

• entlastet CPU und GPU
• entwickelt sich zur neuen „Baseline“ eines modernen PCs
• ermöglicht energieeffiziente KI-Inferenz
• ist Voraussetzung für viele Windows-Funktionen

2. Ein hochperformantes Speicher- und I/O-Subsystem

• geringe Latenz beim KI-Kontextwechsel
• moderne RAM-Standards
• NVMe-SSDs mit hoher IOPS-Leistung
• schnelle PCIe-Anbindung

3. Ein AI-optimierter Software-Stack

• Integration in Windows Studio Effects, Recall, Live Captions
• künftige Unterstützung von Personal Context und lokalen Copilot-Funktionen
• Modellverwaltung im Betriebssystem
• Windows AI APIs (DirectML, ONNX, Windows ML)

Diese Merkmale sind der eigentliche Grund, warum ich mein neues System so plane, dass es genau diese Architektur abbildet, unabhängig vom Label Copilot+.

Kritik an Microsofts bisheriger KI-Strategie

Ein weiterer Aspekt, der im DIY-Kontext relevant wird: Die bisherige KI-Umsetzung in Microsoft 365 und Windows 11 überzeugt viele Benutzer:innen noch nicht. Windows Central bezeichnete den aktuellen Ansatz deutlich als shoddy AI. Aus meiner Sicht zeigt diese Kritik:

• das Potenzial ist da
• die Umsetzung ist noch nicht reif
• Cloud-Copilot ist häufig zu langsam
• der Mehrwert im Alltag ist für viele unklar
• UI und Interaktion wirken zu generisch
• Datenschutzbedenken bremsen die Nutzung

Genau hier kommt der Copilot+ Ansatz ins Spiel: lokale KI. Sie kann einige der heute noch vorhandenen Schwächen ausgleichen. Das gilt vor allem für:

• Performance
• Kontextsensitivität
• Offline-Nutzung
• Datenschutz
• Energieeffizienz

Diese Argumentation bildet auch die Basis meiner eigenen Motivation: Ich möchte ein System aufbauen, bei dem ich lokale KI nicht als Kompromiss, sondern als Vorteil verstehe.

Marktentwicklung: Vom AI-Buzzword zum Alltagssystem

Zahlreiche Marktanalysen zeigen, dass AI-PCs sich zunehmend von Marketingbegriffen zu realen, produktiven Werkzeugen entwickeln. OEMs, Chipdesigner und die Softwareindustrie investieren Milliardenbeträge in KI-optimierte Systeme. Die Gründe sind klar:

• Cloud-KI wird teuer – lokale Modelle senken langfristig Kosten.
• Energieverbrauch in Rechenzentren steigt – lokale KI entlastet globale Infrastrukturen.
• Datenschutzanforderungen wachsen – On-Device-AI löst Compliance-Probleme.
• Benutzer:innen erwarten niedrige Latenzen – lokale Modelle reagieren sofort.

Für Admins und IT-Abteilungen sind diese Aspekte interessant, wie ich auch in anderen Beiträgen auf meinem Blog zu Windows und KI beschreibe (z.B. Windows 11 26H1, Von QDOS bis Copilot, Neue Microsoft AI-Zertifikate). AI-PCs werden 2026 und 2027 in vielen Unternehmensbereichen zur normalen Ausstattung gehören.

Der technische Unterbau: Wie Windows 11 AI-native wird

Windows 11 hat sich in den letzten Jahren spürbar verändert. Aus einem klassischen Desktop-Betriebssystem wird schrittweise eine AI-native Plattform, die lokale Modelle, optimierte Hardware und spezialisierte Beschleuniger nutzt. Dieser Wandel ist keine Marketingfloskel, sondern ein tiefgreifender Architekturwechsel. Für mein eigenes DIY-Copilot+ Projekt ist dieser Wandel zentral, weil er definiert, welche Komponenten künftig wirklich relevant sind und warum klassische Desktop-Designs zunehmend unter Druck geraten.

In diesem Kapitel analysiere ich die technischen Grundlagen, die Windows 11 zu einem KI-fähigen Betriebssystem machen, von lokalen Modellen über den Windows-AI-Stack bis hin zur Rolle moderner NPUs und der Frage, warum ARM und x86 künftig unterschiedliche Rollen spielen werden.

On-Device-Modelle: Die neue Basis von Windows 11

Mit Windows 11 26H1 beginnt Microsoft, lokale KI-Modelle fester Bestandteil des Betriebssystems werden zu lassen. Damit verschiebt sich ein Großteil der KI-Funktionalität von der Cloud auf das Gerät selbst. Das bedeutet:

• weniger Latenz
• bessere Energieeffizienz
• konsistentere Performance
• mehr Datenschutz
• geringere Abhängigkeit von Rechenzentren

Diese Entwicklung ist nicht nur technisch sinnvoll, sondern auch ökonomisch notwendig. Wie ich im Beitrag KI im Gigawatt-Zeitalter – wie OpenAI, AMD, Nvidia und Broadcom die Energiefrage neu schreiben gezeigt habe, verschlingt Cloud-basierte KI enorme Energiemengen. Lokale Modelle sind daher ein Weg, die KI nutzen zu können, ohne zentralisierte Infrastrukturen zu belasten.

Welche On-Device-Modelle nutzt Windows?

Windows 11 setzt zunehmend auf kleine, optimierte Modelle:

• Vision-Modelle für Fotoanalyse und Studio Effects
• Sprach- und Audioerkennung
• multimodale Modelle für UI-Interaktion
• Kontextmodelle für Features wie Recall
• Office-nahe Modelle für Zusammenfassungen
• zukünftige Agentic-Funktionen (Personal Context)

Diese Modelle sind stark komprimiert, quantisiert und für die NPU optimiert, ein Thema, das ich in Kleine Modelle, große Wirkung: Tiny AI im Unternehmensalltag näher beschreibe. Für einen selbst gebauten KI-PC bedeutet das: die NPU-Performance wird zum neuen Flaschenhals, nicht mehr die CPU-Taktfrequenz.

Der Windows-AI-Stack: DirectML, ONNX und Windows ML

Damit Windows 11 On-Device-KI performant ausführen kann, nutzt das System einen umfangreichen Software-Stack. Drei Komponenten sind für den DIY-Aufbau besonders relevant:

DirectML (Direct Machine Learning)

• beschleunigt KI-Workloads über GPU und NPU
• bietet breite Hardwarekompatibilität
• entscheidend für Spiele, Bildverarbeitung und Multimedia
• ermöglicht paralleles Scheduling auf CPU, GPU und NPU

ONNX Runtime (Open Neural Network Exchange Runtime)

• universelles Framework für viele Modelle
• Grundlage für Windows Studio Effects und zahlreiche Systemfunktionen
• wichtig für die Ausführung kleinerer lokaler Modelle
• unterstützt Quantisierung und Optimierungen

Windows ML (Windows Machine Learning)

• tief im Betriebssystem verankert
• liefert Basis für moderne KI-Funktionen
• agiert als Verbindung zwischen System, Treibern und Modellen

Für mich zeigt dieser Stack, dass der PC mit Windows 11 nicht länger ein statisches System ist, sondern ein AI-first Betriebssystem wird. Genau deshalb ist die Hardwareauswahl beim Selbstbau heute viel kritischer als noch vor fünf Jahren.

NPUs als Schlüsselfaktor: Intel, AMD und Qualcomm im Vergleich

Die Neural Processing Unit (NPU) ist das Herzstück jedes Copilot+ Systems. Anders als CPU und GPU ist sie nicht für universelle Lasten gedacht, sondern für:

• Embeddings
• Inferenz
• Vektorrechnungen
• Kontextinterpretation
• multimodale Pipelines

Qualcomm Snapdragon X

Die aktuelle ARM-Plattform erreicht mit über 40 TOPS eine hervorragende Effizienz, der SoC verbindet CPU, GPU und NPU eng miteinander.

AMD Strix Point / Ryzen AI

AMD bietet starke NPUs mit ausgezeichneter Energieeffizienz und hohem TOPS-Wert. Gleichzeitig bauen sie auf einer x86-Architektur auf, was für DIY-Systeme wesentlich attraktiver ist.

Intel Lunar Lake / Panther Lake

Intel hat mit Intel 18A eine neue Fertigungstechnologie angekündigt, die das Silicon fundamental verändert. Der geplante NPU-Boost ist für kommende AI-PCs enorm relevant, insbesondere, weil Intel auf Desktop- und DIY-Märkte ausgerichtet bleibt.

Für mein eigenes Projekt ist daher klar: Die NPU ist die wichtigste Komponente für einen zukunftsfähigen KI-Arbeitsrechner.

AI-Silicon der Zukunft: Intel 18A und Microsofts eigene Chips

In den nächsten Jahren wird sich die PC-Landschaft drastisch verändern. Die Kooperationen zwischen Intel und Microsoft sowie Entwicklungen rund um eigene Microsoft-AI-Chips zeigen: KI wird nicht länger als Add-on verstanden, sondern wird zur zentralen Rechenschicht.

Die Quelle zu Intel 18A und der Zusammenarbeit mit Microsoft zeigt, dass AI-Silicon:

• energieeffizienter
• dichter
• schneller
• modularer

werden muss. Für Enthusiast:innen und DIY-Systembauer:innen bedeutet das eine gute Nachricht: Wir nähern uns einer Ära, in der AI-Beschleuniger als PCIe-Karten oder modulare Chips wieder verfügbar und aufrüstbar werden.

Architekturentscheidungen für DIY-Systeme: ARM oder x86?

Beide Architekturen, ARM und x86, stehen derzeit an einem entscheidenden Scheideweg.

ARM – stark für OEMs

• hohe Effizienz
• herausragende NPU-Leistung
• knappes, proprietäres Ökosystem
• kaum DIY-tauglich
• komplexe Emulation und Treiberfragen

ARM wird daher weiterhin den mobilen Markt dominieren. Für meinen eigenen Desktop-Rechner ist ARM dagegen ungeeignet.

x86 – flexibel für Enthusiast:innen

• freie Mainboard-Auswahl
• große Komponentenvielfalt
• Aufrüstbarkeit
• besser geeignet für PCIe-NPUs
• längere Plattformstabilität

Daher ist für mein DIY ganz klar: Der eigene Copilot+ PC basiert auf x86.

Geopolitik und Chipindustrie: Warum On-Device-AI alternativlos wird

Der aktuelle Konflikt zwischen Intel, OpenAI und der US-Regierung zeigt, dass die Cloud-KI-Branche vor erheblichen Herausforderungen steht:

• Exportkontrollen
• Fertigungsknappheit
• politische Abhängigkeiten
• Energieengpässe
• steigende Betriebskosten der Cloud

Ich habe diese Entwicklungen bereits im Beitrag Über KI, das Wachstum und warum es (wahrscheinlich) nicht ewig so weiter geht ausführlicher beleuchtet. Die Konsequenz für AI-PCs: Lokale KI wird zur logischen Weiterentwicklung – und der PC wird zu einem bevorzugten Ort für persönliche KI-Modelle.

DIY: Welche Komponenten eignen sich wirklich für einen Copilot+ PC?

Der Aufbau eines eigenen Copilot+ PCs folgt anderen Prioritäten als der Kauf eines mobilen OEM-Systems. Während Hersteller wie Microsoft, Lenovo oder ASUS auf hochintegrierte SoC-Designs setzen, bietet ein selbst gebauter Desktop-Rechner deutlich mehr Flexibilität, thermische Reserven und Erweiterbarkeit. Für meinen KI-Arbeitsrechner ist genau das entscheidend. Ich möchte ein System, das auch noch 2027 oder 2028 sinnvoll erweitert werden kann, ohne dass ich mich den Limitierungen eines OEM-Geräts beuge.

In diesem Kapitel analysiere ich, welche Komponenten sich heute wirklich eignen, welche Rolle NPUs spielen, wo die Grenzen von ARM liegen und wie sich der Markt in Richtung PCIe-basierten KI-Beschleunigern entwickelt.

Prozessorwahl: CPU-, GPU- und NPU-Optionen im Überblick

Die wichtigste Entscheidung beim DIY-Copilot+-PC betrifft die Wahl des Prozessors beziehungsweise des Gesamtsystems aus CPU, GPU und NPU. Denn während OEM-Systeme zunehmend auf integrierte ARM-SoCs setzen, bleibt im DIY-Segment weiterhin die x86-Plattform der realistische und verfügbare Unterbau.

Dabei ist entscheidend, zwischen bereits verfügbaren Plattformen und angekündigten, aber noch nicht breit einsetzbaren Architekturen zu unterscheiden.

Intel: Core Ultra heute – Lunar Lake und Panther Lake als Ausblick

Intel hat bei der KI-Beschleunigung in den vergangenen zwei Jahren deutlich aufgeholt. Mit den aktuellen Core-Ultra-Prozessoren stehen bereits x86-CPUs zur Verfügung, die neben klassischen CPU-Kernen auch integrierte GPUs und dedizierte NPUs für lokale KI-Workloads bieten. Diese Plattformen sind heute verfügbar, werden aktiv von Windows 11 adressiert und bilden eine belastbare Basis für KI-PC-Szenarien im Desktop-Umfeld.

Darüber hinaus hat Intel mit Lunar Lake und Panther Lake weitere Architektur-Generationen angekündigt, die die Integration von KI-Beschleunigern weiter vertiefen sollen. Diese Plattformen versprechen:

• leistungsfähigere NPUs mit höherer TOPS-Leistung
• optimierte GPU-Blöcke
• effizientere CPU-Kerne
• eine noch engere Verzahnung mit dem Windows-AI-Stack

Zum aktuellen Zeitpunkt sind Lunar Lake und Panther Lake jedoch primär im mobilen OEM-Segment positioniert beziehungsweise noch nicht als frei verfügbare Desktop-CPUs etabliert. Für klassische DIY-Systeme sind daher aktuell die bestehenden Core-Ultra-Plattformen die realistische Wahl.

Die enge Partnerschaft zwischen Intel und Microsoft, die ich bereits im Beitrag Windows 11 26H1 – Architekturwandel für die KI-PC-Hardware aufgegriffen habe, macht Intel dennoch zu einer sehr robusten Option für selbst gebaute KI-Arbeitsrechner.

AMD: Ryzen AI und Strix Point als vielseitige x86-Alternative

Auch AMD hat mit seinen Ryzen-AI-Plattformen frühzeitig auf dedizierte KI-Beschleunigung gesetzt. Prozessoren auf Basis von Strix Point integrieren eigene AI-Engines und kombinieren diese mit leistungsfähigen CPU-Kernen sowie einer starken integrierten GPU auf RDNA-Basis.

AMD punktet insbesondere bei:

• energieeffizienten NPUs
• hoher Multi-Core-Performance
• sehr leistungsfähiger integrierter Grafik
• breiter Verfügbarkeit im DIY- und OEM-Umfeld

Viele dieser Prozessoren erfüllen bereits heute wesentliche Copilot+-Anforderungen und werden aktiv in entsprechenden OEM-Systemen eingesetzt. Für Bastler:innen und Selbstbauer:innen stellt AMD damit eine sehr flexible x86-Plattform dar, die sowohl im mobilen als auch im klassischen PC-Segment eine echte Alternative zu Intel ist.

Qualcomm Snapdragon X: Hohe Effizienz – aber keine DIY-Option

ARM-basierte Plattformen wie die Snapdragon-X-Familie liefern aktuell beeindruckende NPU-Leistung und zeigen, welches Effizienzpotenzial in stark integrierten SoCs steckt. Für den DIY-Desktop-Bereich sind sie jedoch weiterhin keine praktikable Option.

Die Gründe dafür sind struktureller Natur:

• ausschließliche Verfügbarkeit in OEM-Laptops
• proprietäre Mainboards und verlötete SoCs
• keine Integration in klassische Desktop-Plattformen
• eingeschränkte Aufrüstbarkeit
• anderes Treiber- und Emulationsmodell

Für meinen eigenen Copilot+-PC ist ARM daher nicht aus Leistungsgründen ausgeschlossen, sondern schlicht aufgrund der fehlenden DIY-Tauglichkeit.

Zwischenfazit: Die DIY-Plattform bleibt x86

Für selbst gebaute Systeme ist x86 aktuell die einzige realistische Basis. Die Entscheidung fällt daher nicht zwischen ARM und x86, sondern zwischen Intel und AMD – beide mit unterschiedlichen Stärken, beide mit integrierten KI-Beschleunigern und beide grundsätzlich Copilot+-fähig.

Welche Plattform letztlich die bessere Wahl ist, hängt weniger von Marketingbegriffen als vielmehr von konkreten Anforderungen, Verfügbarkeit und persönlicher Erfahrung ab – Aspekte, die ich im weiteren Verlauf dieses Beitrags anhand meiner eigenen Build konkret einordne.

Speicherarchitektur und Mainboard: Die unterschätzte Grundlage

Die RAM- und Storage-Anforderungen eines KI-PCs sind höher, als viele annehmen. Das liegt nicht nur an On-Device-Modellen, sondern auch an der Art und Weise, wie Windows 11 den KI-Kontext verwaltet.

RAM: Geschwindigkeit und Kapazität sind entscheidend

Für ein KI-optimiertes System empfehle ich:

• 32 GB DDR5 als Minimum
• 64 GB DDR5 als zukunftssichere Option
• RAM mit hoher Taktung und guter Latenz
• eine Mainboard-Architektur, die hohe RAM-Stabilität bietet

In meinem Exkurs zu den steigenden Hardwarepreisen wird deutlich, dass DRAM zunehmend teurer wird. Daher ist eine strategische Planung der RAM-Konfiguration sinnvoll.

NVMe-SSDs: Hohe IOPS statt nur großer Kapazität

Windows 11 benötigt für On-Device-KI schnelle SSDs. Wichtig sind:

• PCIe 4.0 oder PCIe 5.0
• hohe Random Read IOPS
• gute thermische Stabilität
• mindestens 1 TB Kapazität

Die Beschleunigerpipelines in Windows Studio Effects und Recall profitieren massiv von niedrigen Latenzen. Die Erkenntnisse aus meinem Beitrag Tiny AI im Unternehmensalltag zeigen, wie wichtig schnelle Speicherwege für kompakte Modelle sind.

Mainboards: PCIe-Lanes, Stromversorgung und BIOS

Für KI-PCs empfehle ich Boards, die folgende Merkmale bieten:

• stabile VRMs für Dauerlast
• ausreichend PCIe-Lanes für zukünftige NPU-Karten
• moderne BIOS-Versionen mit KI-Optimierungen
• DDR5-Overclocking-Kompatibilität (selbst bei moderaten Profilen)

Hier entscheidet sich, wie zukunftssicher das System wirklich wird.

Thermisches Design: Dauerlastfähigkeit für lokale KI

Wer mit KI-Modellen arbeitet – sei es für Development, Testing oder Inferenz – weiß, dass viele Workloads dauerhafte, gleichmäßige Rechenlast erzeugen. Genau hier geraten OEM-Systeme schnell an ihre Grenzen.

Ein DIY-System bietet dagegen:

• große Luftkühler
• leistungsstarke AiO-Wasserkühlungen
• definierte Luftwege im Gehäuse
• Staubfilter und modulare Lüfter
• Netzteile mit hoher Effizienz (80+ Gold oder höher)

Thermik ist kein Detail – sie ist die Voraussetzung für Leistung

Vor allem beim Inferenzieren über längere Zeiträume zeigt sich:

• konstante Temperaturen = konstante NPU-Performance
• besseres Scheduling auf CPU / GPU
• längere Lebensdauer der Komponenten

Das gilt insbesondere für Szenarien, die in Beiträgen wie Copilot in Microsoft 365 – Von intelligenten Assistenten zu autonomen Agenten beschrieben sind: KI-gestützte Prozesse, laufende Hintergrundmodelle und mehrschichtige Pipelines.

Warum der DIY-PC bei der Architektur eine klare Richtung vorgibt

ARM hat OEMs geholfen, die Effizienzgrenze zu verschieben. Dennoch:

• Die ARM-Plattform ist für Desktop-Builds nicht verfügbar
• erfordert proprietäre Treiber
• basiert auf SoCs ohne modulare Komponenten
• ist thermisch stark auf Mobilgeräte ausgelegt
• bietet keine PCIe-Erweiterbarkeit für NPUs

x86 bleibt daher:

• flexibler
• erweiterbar
• besser dokumentiert
• ideal für PCIe-basierte Zukunftstechnologien

Für meinen eigenen Rechner war die Entscheidung daher eindeutig: x86 bildet die Grundlage eines nachhaltigen KI-Arbeitsrechners.

Die Zukunft: PCIe-basierte KI-Beschleuniger

Die spannendste Entwicklung für DIY-Systeme kommt erst noch: dedizierte KI-Beschleunigerkarten, die ähnlich wie GPUs skalieren können.

Schon jetzt finden sich erste Hinweise:

• Intel AI Boost über PCIe
• AMD experimentiert mit dedizierten NPU-Einheiten
• Start-ups arbeiten an PCIe-Karten für small und mid-size Modelle
• Microsoft und Intel planen langfristig modulare AI-Silicon-Designs

Was heute noch experimentell wirkt, wird in zwei bis drei Jahren zum Standard eines KI-PCs. Diese Entwicklung greift den Trend auf, den ich in KI im Gigawatt-Zeitalter und Über KI, das Wachstum – und warum es (wahrscheinlich) nicht ewig so weitergeht analysiert habe: Lokale KI wird skaliert – und der PC wird der natürliche Ort für modulare Beschleuniger.

Die Komponenten meines KI-PCs im Detail

Nachdem klar ist, welche Hardwareklassen sich grundsätzlich für einen Copilot+-fähigen DIY-PC eignen, wird es nun konkret. In diesem Kapitel gehe ich die einzelnen Komponenten meines eigenen Systems systematisch durch und erläutere, warum ich mich jeweils genau für diese Auswahl entschieden habe.

Dabei geht es ausdrücklich nicht um maximale Benchmark-Werte oder Gaming-Superlative. Maßgeblich sind für mich andere Kriterien: Stabilität unter Dauerlast, leiser Betrieb, gute Integration in Windows 11 sowie eine Architektur, die lokale KI-Workloads sinnvoll unterstützt. Jede Komponente ist Teil eines Gesamtkonzepts und muss sich in dieses einfügen – funktional, thermisch und perspektivisch.

Zentrale Rechenplattform: CPU und NPU

Die wichtigste Entscheidung bei einem KI-Arbeitsrechner betrifft die zentrale Rechenplattform. Sie definiert nicht nur die klassische CPU-Leistung, sondern auch, wie gut Windows 11 moderne KI-Funktionen lokal ausführen kann. Entsprechend intensiv habe ich mich mit möglichen Alternativen auseinandergesetzt, bevor die finale Entscheidung gefallen ist.

Warum keine AMD-CPU? Eine bewusste, nicht dogmatische Entscheidung

Grundsätzlich wären auch aktuelle AMD-Plattformen eine valide Option gewesen. Gerade im klassischen Multi-Core-Bereich und bei reiner Rechenleistung sind sie technisch konkurrenzfähig oder überlegen. Dennoch habe ich mich bewusst dagegen entschieden.

Ein nicht zu unterschätzender Faktor ist dabei persönliche Erfahrung. In meiner bestehenden Infrastruktur – stationär wie mobil – setze ich seit vielen Jahren ausschließlich auf Intel-Plattformen. Treiberverhalten, Firmware-Reife, Windows-Kompatibilität und das Zusammenspiel mit Virtualisierungslösungen sind mir vertraut und im Alltag bewährt. Insofern bin ich, ganz selbstironisch betrachtet, vermutlich tatsächlich ein typisches Intel-Werbeopfer.

Für einen produktiven Arbeitsrechner ist diese Verlässlichkeit jedoch ein valides Argument. Ich optimiere hier kein Labor-Setup, sondern ein System, das täglich funktionieren muss.

Abwägung innerhalb der Plattform: Core Ultra 7 265K vs. Core Ultra 9 285K

Innerhalb der Intel-Core-Ultra-Familie habe ich konkret zwischen dem Core Ultra 7 265K und dem Core Ultra 9 285K abgewogen. Beide CPUs basieren auf derselben Plattformgeneration und bieten integrierte Grafik sowie eine dedizierte NPU. Auf den ersten Blick wirkt der Ultra 7 daher wie die wirtschaftlichere Wahl.

Die Leistungsdaten zeigen jedoch deutliche Unterschiede zu Gunsten der Ultra 9 Variante:

• höhere Kern- und Thread-Anzahl
• mehr Reserven bei parallelen Workloads
• stabilere Performance unter Dauerlast
• bessere Skalierung bei gleichzeitiger Nutzung von CPU, GPU und NPU

Gerade letzter Punkt war für mich ausschlaggebend. Lokale KI-Workloads, virtuelle Maschinen, Entwicklungsumgebungen und produktive Anwendungen laufen in meinem Alltag nicht nacheinander, sondern parallel. Der Ultra 9 bietet hier mehr Luft nach oben, ohne in eine thermisch problematische Klasse vorzustoßen.

NPU als strategisches Entscheidungskriterium

Im Kontext von Copilot+ ist die NPU kein optionales Extra, sondern ein strategisches Element. Windows 11 verschiebt zunehmend Funktionen in Richtung On-Device-AI, etwa bei Sprachverarbeitung, Bildanalyse oder Studio-Effekten. Diese Aufgaben effizient und dauerhaft auszulagern, ohne CPU oder GPU zu blockieren, ist ein klarer Vorteil.

Beide CPUs verfügen über eine NPU, doch mit dem Ultra 9 ist sichergestellt, dass diese auch bei hoher Gesamtlast nicht zum Flaschenhals wird. Für mich ist das weniger eine Momentaufnahme als vielmehr eine Investition in kommende Windows-Versionen und weiterentwickelte KI-Frameworks.

Fazit zur CPU-Entscheidung

Der Intel Core Ultra 9 285K ist für mich keine Entscheidung für maximale Zahlen auf dem Papier, sondern für Planbarkeit, Stabilität und Zukunftssicherheit. Gegenüber dem Ultra 7 bietet er genau die zusätzlichen Leistungsreserven, die ich in einem langfristig genutzten KI-Arbeitsrechner schätze.

In Kombination mit Windows 11, der integrierten NPU und einer auf Dauerlast ausgelegten Kühlung bildet er das Fundament für ein System, das nicht nur heute funktioniert, sondern auch die nächsten Entwicklungsstufen von Copilot+ sinnvoll mitgehen kann.

Das Mainboard als Fundament der Plattform

Nach der Entscheidung für die zentrale Rechenplattform stellt das Mainboard die nächste zentrale Weichenstellung dar. Es verbindet alle Komponenten miteinander und entscheidet darüber, wie stabil, erweiterbar und langfristig nutzbar ein System tatsächlich ist. Da ich seit vielen Jahren überwiegend auf ASUS setze, habe ich den Markt hier nicht breit sondiert, sondern mich bewusst innerhalb des Portfolios eines Herstellers bewegt. Die eigentliche Aufgabe bestand daher weniger im Ob, sondern im Welches.

Die engere Auswahl: Drei Boards, drei Zielgruppen

Konkret standen für mich drei Modelle zur Auswahl:

• ASUS TUF Gaming Z890-PLUS WiFi
• ASUS TUF Gaming Z890-PRO WiFi
• ASUS ProArt Z890-CREATOR WIFI

Alle drei Boards basieren auf dem Z890-Chipsatz und erfüllen grundsätzlich die technischen Anforderungen für einen leistungsfähigen KI-Arbeitsrechner. Unterschiede ergeben sich vor allem bei Ausstattungstiefe, Zielgruppe und Preispositionierung.

Warum nicht das ProArt Z890-CREATOR WIFI?

Das ProArt-Board ist ohne Zweifel technisch attraktiv. Es richtet sich klar an Content-Creator und professionelle Workstations und bietet zusätzliche Features wie erweiterte Thunderbolt-Anbindung, besonders umfangreiche I/O-Optionen und eine sehr hochwertige Layout-Auslegung.

Für mein konkretes System hätte ich diesen Mehrwert jedoch nicht ausgeschöpft. Weder Thunderbolt-Workflows noch externe Hochgeschwindigkeits-Speicherlösungen stehen aktuell im Fokus meines Setups. Vor diesem Hintergrund ließ sich der deutliche Preisaufschlag sachlich nicht rechtfertigen. Das ProArt-Board wäre in meiner geplanten Ausbaustufe eher Überdimensionierung als gezielte Investition gewesen.

TUF Gaming Z890-PRO vs. Z890-PLUS: Eine Frage der Nuancen

Deutlich spannender war die Entscheidung zwischen den beiden TUF-Varianten. Sowohl das Z890-PLUS als auch das Z890-PRO bieten eine solide Spannungsversorgung, moderne I/O-Ausstattung und eine auf Dauerbetrieb ausgelegte Konstruktion. Für einen leisen, stabilen KI-Arbeitsrechner sind beide grundsätzlich geeignet.

Die PRO-Variante bietet jedoch in einigen Details etwas mehr Reserve: zusätzliche Anschlussoptionen, eine minimal erweiterte Ausstattung und eine insgesamt etwas robustere Auslegung. Da der Preisunterschied zwischen beiden Modellen vergleichsweise gering ausfiel, wurde die Entscheidung am Ende weniger technisch als pragmatisch.

Verfügbarkeit als realer Entscheidungsfaktor

In der Praxis spielte schließlich die kurzfristige Verfügbarkeit eine entscheidende Rolle. Da sich mein Build zeitlich rund um den Jahreswechsel realisieren sollte und keine funktionalen Kompromisse zu erwarten waren, habe ich mich für das ASUS TUF Gaming Z890-PRO WiFi entschieden, das zum gewünschten Zeitpunkt verfügbar war.

Diese Entscheidung passt gut zu meinem Gesamtkonzept: kein extremes Overengineering, aber ausreichend Reserven für kommende Erweiterungen. Das Board bietet eine stabile Basis für CPU, GPU, NPU und schnellen Storage, ohne preislich in Regionen vorzustoßen, die für meinen Anwendungsfall keinen echten Mehrwert liefern.

Fazit zur Mainboard-Wahl

Mit dem ASUS TUF Gaming Z890-PRO WiFi habe ich ein Mainboard gewählt, das funktional, robust und zukunftssicher ist. Es fügt sich nahtlos in das Gesamtkonzept meines KI-PCs ein und lässt genügend Spielraum für spätere Erweiterungen, ohne unnötige Kosten zu verursachen. Für einen langfristig genutzten Arbeitsrechner ist genau diese Balance entscheidend.

Arbeitsspeicher: Kapazität vor Takt

Beim Arbeitsspeicher war die ursprüngliche Planung deutlich ambitionierter. Ein Ausbau auf 128 GB RAM lag zunächst nahe, insbesondere mit Blick auf virtuelle Maschinen, lokale KI-Modelle und parallele Entwicklungsumgebungen. Die aktuelle Marktlage hat diese Überlegung jedoch sehr schnell relativiert. Die Preisentwicklung bei RAM erinnert aktuell stark an die frühen 1990er-Jahre, als Speicher und Festplatten im Verhältnis zur gebotenen Kapazität zu geradezu absurden Preisen angeboten wurden.

Vor diesem Hintergrund habe ich mich – wie bereits bei meinem aktuell eingesetzten System – bewusst auf 64 GB Arbeitsspeicher beschränkt. Auch diese Kapazität bietet für meinen Alltag ausreichend Reserven, ohne den Kostenrahmen unverhältnismäßig zu sprengen.

Die engere Auswahl: Zwei 64-GB-Kits im Vergleich

Konkret standen zwei Kits in der näheren Auswahl:

• Crucial Pro DDR5-5600, 64 GB (CL46)
• Kingston FURY Beast DDR5-6000, 64 GB (CL36)

Auf dem Papier bietet das Kingston-Kit die besseren Latenz- und Taktwerte. In der Praxis hätte dieser Vorteil jedoch vor allem bei Übertaktung und sehr spezifischen Speicherbenchmarks eine Rolle gespielt. Für einen produktiven KI-Arbeitsrechner war das für mich kein ausschlaggebendes Kriterium.

EXPO, Overclocking und Plattformfokus

Ein wesentlicher Punkt in der Entscheidungsfindung war die Plattformausrichtung. Die Kingston-Module sind als EXPO-Speicher primär auf AMD-Setups zugeschnitten. Zwar lassen sich solche Kits auch in Intel-Systemen betreiben, der eigentliche Mehrwert entfaltet sich dort jedoch nicht. Hinzu kommt, dass der Preis der Kingston-Module spürbar über dem der Crucial-Kits lag.

Da ich weder ein extremes Tuning noch manuelles Overclocking plane, war für mich die Stabilität im JEDEC-nahen Betrieb wichtiger als maximale Taktfrequenzen. Gerade bei Dauerlast und produktiven Workflows zahlt sich ein konservativer Ansatz häufig mehr aus als aggressive Speicherprofile.

Warum Crucial Pro DDR5-5600 die bessere Wahl war

Die Entscheidung für das Crucial Pro DDR5-5600 64-GB-Kit ist daher konsequent. Die Module bieten ausreichend Bandbreite für Windows 11, lokale KI-Workloads und virtuelle Maschinen, ohne zusätzliche Komplexität in die Konfiguration zu bringen. Gleichzeitig ist Crucial als Hersteller für stabile Speicherlösungen bekannt – ein nicht zu unterschätzender Faktor, gerade in Zeiten, in denen sich der Consumer-Markt sichtbar ausdünnt.

Fazit zur RAM-Entscheidung

Mit 64 GB DDR5-5600 setze ich bewusst auf einen pragmatischen Mittelweg. Die Kapazität ist für meine aktuellen und mittelfristigen Anforderungen mehr als ausreichend, die Performance stabil und die Kosten noch vertretbar. Sollte sich der Markt entspannen, bleibt ein späteres Upgrade denkbar – aktuell ist diese Konfiguration jedoch die sinnvollste Balance aus Leistungsfähigkeit, Stabilität und Wirtschaftlichkeit.

Die Grafikkarte: Leistungsreserve statt Extremklasse

Bei der Auswahl der Grafikkarte war der grundsätzliche Rahmen für mich schnell gesetzt. Ähnlich wie bei CPUs setze ich auch bei GPUs seit vielen Jahren konsequent auf NVIDIA. Entsprechend habe ich AMD-Grafikkarten in diesem Build nicht aktiv in Betracht gezogen. Ausschlaggebend sind dabei weniger ideologische Gründe als vielmehr praktische Erfahrung: Treiberstabilität, breite Softwareunterstützung und die enge Verzahnung mit KI-Frameworks spielen in meinem Arbeitsalltag eine zentrale Rolle.

Gerade im KI-Umfeld sind Technologien wie CUDA, cuDNN und die breite Unterstützung in DirectML- und ONNX-basierten Workflows nach wie vor ein starkes Argument. Für einen produktiven KI-Arbeitsrechner, der nicht experimentell, sondern verlässlich funktionieren soll, war NVIDIA damit die naheliegende Wahl.

Auch wenn Copilot+ und Windows 11 zunehmend auf NPUs setzen, bleibt die Grafikkarte ein zentraler Bestandteil eines leistungsfähigen KI-Arbeitsrechners. Sie übernimmt heute bereits viele GPU-beschleunigte KI-Workloads, Visualisierungen, parallele Inferenzprozesse und klassische Compute-Aufgaben. Entsprechend sorgfältig habe ich auch hier abgewogen.

Die erste Überlegung: RTX 5070 als Einstieg

Zu Beginn habe ich mir die ASUS Dual GeForce RTX 5070 12 GB GDDR7 OC Edition näher angesehen. Diese Karte ist kompakt, effizient und preislich noch im moderaten Bereich angesiedelt. Für viele Anwender:innen wäre sie eine absolut solide Wahl, insbesondere für klassische Desktop- und leichtere KI-Szenarien.

Für meinen Anwendungsfall zeigte sich jedoch schnell, dass diese Variante eher die untere Grenze dessen markiert, was ich mir für einen langfristig genutzten KI-PC vorstelle. Gerade bei parallelen Workloads und zunehmender Modellgröße sind zusätzliche Leistungsreserven hilfreich.

Der Blick nach oben: RTX 5090 als theoretische Option

In einem zweiten Schritt habe ich auch deutlich leistungsstärkere Modelle in Betracht gezogen:

• ASUS GeForce RTX 5090 ROG Astral OC
• ASUS GeForce RTX 5090 ROG Astral Gaming OC BTF
• ASUS ROG Astral GeForce RTX 5090 OC Edition

Diese Karten spielen technisch und qualitativ ohne Zweifel in einer eigenen Liga. Sie bieten maximale Rechenleistung, enorme Speicherbandbreite und sind für extrem anspruchsvolle Workloads konzipiert. Gleichzeitig bewegen sie sich jedoch in einem Preisbereich zwischen 3.000 und 4.500 Euro – eine Größenordnung, die für meinen geplanten Ausbau schlicht nicht mehr sinnvoll darstellbar ist.

Für einen produktiven KI-Arbeitsrechner ist maximale Leistung nicht automatisch die beste Entscheidung. Effizienz, Lautstärke, thermisches Verhalten und ein ausgewogenes Kosten-Nutzen-Verhältnis sind mindestens ebenso wichtig.

Die finale Entscheidung: ASUS Prime RTX 5070 Ti

Am Ende habe ich mich bewusst für die ASUS Prime RTX5070Ti-O16G entschieden. Diese Karte positioniert sich genau zwischen den beiden Extremen. Sie bietet spürbar mehr Leistung als die non-Ti-Varianten, bleibt aber deutlich unterhalb der Preisregionen einer RTX 5090.

Der Zusatz Ti ist dabei kein Marketingdetail, sondern ein entscheidender Leistungsfaktor. Die Ti-Varianten verfügen in der Regel über mehr Recheneinheiten, höhere Speicherbandbreite und bessere Skalierung bei parallelen Workloads. Die günstigeren Modelle ohne Ti sind zwar attraktiver im Preis, würden jedoch schneller an ihre Grenzen stoßen – insbesondere bei GPU-beschleunigter KI-Inferenz oder Visualisierung.

Einordnung im Gesamtkonzept

Die Prime-Serie passt zudem gut zu meinem Gesamtkonzept. Sie verzichtet auf übertriebenes Show-Design, setzt auf solide Kühlung und ist auf einen stabilen Dauerbetrieb ausgelegt. In Kombination mit der NPU der CPU ergibt sich eine klare Arbeitsteilung: Die NPU übernimmt effiziente On-Device-KI-Funktionen, während die GPU für leistungsintensivere Aufgaben bereitsteht.

Fazit zur GPU-Wahl

Mit der ASUS Prime RTX 5070 Ti habe ich eine Grafikkarte gewählt, die ausreichend Leistungsreserven für kommende Anforderungen bietet, ohne das Budget zu sprengen oder das System thermisch unnötig zu belasten. Sie ergänzt die CPU- und NPU-Plattform sinnvoll und fügt sich stimmig in das Gesamtkonzept eines leisen, leistungsfähigen und langfristig nutzbaren KI-Arbeitsrechners ein.

Storage-Architektur: Trennung nach Funktion statt Einheitslösung

Beim Storage habe ich mich bewusst gegen eine einfache eine große SSD-Lösung entschieden. Gerade bei einem KI-Arbeitsrechner mit lokalen Modellen, virtuellen Maschinen und parallelen Workloads ist eine funktionale Trennung der Datenträger nicht nur sauberer, sondern auch performanter.

Seit vielen Jahren setze ich in meinen Systemen konsequent auf Samsung-SSDs. Entsprechend war die Herstellerfrage für mich schnell geklärt. Zuverlässigkeit, konstante Performance und eine über Jahre hinweg stabile Firmware-Strategie haben sich in meinem Alltag bewährt. Lange Vergleichstests waren daher nicht notwendig.

System, Programme und virtuelle Maschinen: Samsung 9100 PRO

Für Betriebssystem, Anwendungen und virtuelle Maschinen kommen in meinem Build die Samsung 9100 PRO Modelle zum Einsatz. Diese SSDs bilden das Rückgrat des Systems. Windows 11, Entwicklungsumgebungen, Hyper-V-Maschinen und lokale KI-Frameworks profitieren hier besonders von hoher I/O-Leistung und geringer Latenz.

Gerade bei KI-Workloads zeigt sich, dass nicht allein sequenzielle Spitzenwerte entscheidend sind. Viel wichtiger sind stabile Random-I/O-Leistung und konsistente Zugriffszeiten – insbesondere dann, wenn mehrere VMs oder Prozesse parallel arbeiten. Die 9100er-Serie ist genau für diesen Einsatzbereich ausgelegt und passt damit sehr gut zum Anspruch eines produktiven Arbeitsrechners.

Dass diese Laufwerke auf PCIe-Gen5-Basis arbeiten, ist dabei weniger ein Prestige-Argument als vielmehr eine Investition in Zukunftssicherheit. Die aktuellen Workloads profitieren bereits spürbar, kommende Windows- und KI-Features werden diese Bandbreite voraussichtlich noch stärker nutzen.

Datenablage: Samsung 990 PRO

Für klassische Daten – also Projektdateien, Medien, Dokumente und sonstige persistente Inhalte – setze ich auf die Samsung 990 PRO. Diese SSDs sind technisch ausgereift, sehr effizient und preislich mittlerweile deutlich attraktiver als aktuelle Gen5-Modelle.

Für diesen Zweck ist PCIe Gen4 vollkommen ausreichend. Die Datenablage erzeugt deutlich weniger zufällige Schreib- und Lesezugriffe als Betriebssysteme oder virtuelle Maschinen. Gleichzeitig bleibt das System klar strukturiert: OS und Workloads auf den 9100ern, Daten auf der 990.

Vorteile dieser Aufteilung im Alltag

Diese Storage-Architektur bringt mehrere praktische Vorteile:

• geringere gegenseitige Beeinflussung von System und Daten
• stabilere Performance bei parallelen Workloads
• einfachere Backup- und Restore-Strategien
• bessere Skalierbarkeit bei späteren Erweiterungen

Gerade im KI-Kontext, in dem Daten, Modelle und Laufzeitumgebungen unterschiedlich genutzt werden, zahlt sich diese Trennung schnell aus.

Fazit zur Storage-Entscheidung

Mit der Kombination aus Samsung 9100 PRO für Betriebssystem, Programme und VMs sowie Samsung 990 PRO für die Datenablage setze ich auf eine bewährte, klar strukturierte und leistungsfähige Speicherarchitektur. Sie passt hervorragend zum Anspruch eines langfristig genutzten KI-Arbeitsrechners und bietet ausreichend Reserven für kommende Anforderungen – ohne unnötige Komplexität.

Kühlung: Dauerlast, Lautstärke und Alltagstauglichkeit

Die Kühlung ist für mich kein nachgelagerter Aspekt, sondern ein zentrales Designkriterium. Ein KI-Arbeitsrechner arbeitet nicht in kurzen Lastspitzen, sondern häufig über viele Stunden hinweg unter gleichmäßiger Belastung. Genau hier entscheidet sich, ob ein System im Alltag angenehm nutzbar bleibt oder langfristig stört.

CPU-Kühlung: Flüssigkeitskühlung aus Überzeugung

Für die Kühlung der CPU setze ich erneut auf eine be quiet! Silent Loop 3 mit 420-mm-Radiator. Dieses Modell ist bereits in meiner aktuellen Build im Einsatz, und genau diese Praxiserfahrung war ausschlaggebend für die aktuelle Entscheidung. Die Kombination aus sehr niedriger Geräuschentwicklung und stabiler Kühlleistung hat sich im täglichen Betrieb nachhaltig bewährt.

Gerade bei Online-Seminaren arbeitet der Rechner oft über viele Stunden hinweg direkt unter meinem Schreibtisch. In dieser Situation ist nicht die maximale Kühlleistung entscheidend, sondern ein ruhiger, gleichmäßiger Betrieb ohne hochfrequente Lüftergeräusche. Der große Radiator der Silent Loop 3 erlaubt niedrige Drehzahlen bei gleichzeitig hoher thermischer Reserve – ein klarer Vorteil gegenüber kleineren AiO-Lösungen.

Auch unter längerer CPU-Last bleiben die Temperaturen stabil, ohne dass Lüfter aggressiv hochdrehen müssen. Für einen produktiven Arbeitsrechner ist diese Charakteristik deutlich wichtiger als kurzfristige Spitzenwerte in synthetischen Benchmarks.

GPU-Kühlung: Bewusst klassisch per Luft

Bei der Grafikkarte habe ich mich bewusst gegen eine Wasserkühlung entschieden und setze auf klassische Luftkühlung. Die gewählte GPU verfügt über ein solides Kühldesign, das für meinen Einsatzzweck vollkommen ausreichend ist.

Eine zusätzliche Wasserkühlung würde zwar optisch Akzente setzen, hätte jedoch keinen nennenswerten funktionalen Mehrwert. Stattdessen würde sie Komplexität, Wartungsaufwand und Fehlerpotenzial erhöhen – Aspekte, die ich bei einem produktiven System gezielt vermeiden möchte.

Airflow als verbindendes Element

Entscheidend ist das Zusammenspiel aus CPU-Flüssigkeitskühlung, GPU-Luftkühlung und einem durchdachten Airflow im Gehäuse. Das gewählte Case bietet hierfür sehr gute Voraussetzungen: klare Luftführung, ausreichend Platz für große Radiatoren und eine saubere Trennung von Frischluft- und Abluftzonen.

Diese Kombination sorgt dafür, dass sowohl CPU als auch GPU effizient gekühlt werden, ohne sich gegenseitig thermisch zu beeinflussen. Gleichzeitig bleibt das System leise – ein Faktor, der im täglichen Arbeiten mindestens genauso wichtig ist wie reine Leistungsdaten.

Fazit zur Kühlstrategie

Mit der be quiet! Silent Loop 3 (420 mm) für die CPU, klassischer Luftkühlung für die GPU und einem klar strukturierten Airflow verfolge ich eine bewährte, leise und auf Dauerlast ausgelegte Kühlstrategie. Sie passt ideal zu einem KI-Arbeitsrechner, der täglich im produktiven Einsatz steht und nicht durch Geräuschentwicklung oder thermische Instabilität auffallen soll.

Gehäuse und Airflow: Evolution statt radikaler Neuanfang

Beim Gehäuse habe ich mich bewusst für Kontinuität entschieden. In meiner aktuellen Build ist seit Jahren ein be quiet! Dark Base Pro 900 im Einsatz – ein Gehäuse, das sich im Alltag durch hohe Verarbeitungsqualität, flexible Layout-Optionen und sehr gute Geräuschdämmung bewährt hat. Vor diesem Hintergrund lag es nahe, beim Neuaufbau auf den direkten Nachfolger zu setzen und das Konzept weiterzuentwickeln, statt es grundsätzlich zu verändern.

Die Wahl: be quiet! Dark Base Pro 901

Mit dem be quiet! Dark Base Pro 901 greife ich ein vertrautes Gehäusekonzept auf, das an entscheidenden Stellen modernisiert wurde. Platzangebot, Airflow-Optionen und Modularität passen sehr gut zu meinem Anspruch an einen leisen, leistungsfähigen KI-Arbeitsrechner. Gleichzeitig bietet das Gehäuse ausreichend Raum für große Radiatoren, leistungsstarke Grafikkarten und ein sauberes Kabelmanagement – alles Faktoren, die sich unmittelbar auf Lautstärke und thermische Stabilität auswirken.

Für ein System, das täglich über viele Stunden hinweg unter meinem Schreibtisch arbeitet, ist diese Kombination aus Dämmung und kontrolliertem Luftstrom wichtiger als spektakuläre Designmerkmale.

Ein bewusster Stilbruch: Glas, LEDs – und eine offene Frage

Ganz ohne Zugeständnisse an aktuelle Designtrends komme ich bei dieser Build allerdings nicht aus. Im Gegensatz zum Dark Base Pro 900 gehört beim neuen Modell eine transparente Seitenwand zum Standard. Hinzu kommen ein umlaufendes LED-Farbband sowie der geplante CPU-Kühler von be quiet!, der ebenfalls RGB-Beleuchtung unterstützt.

Auf den ersten Blick steht das im Widerspruch zu meinen bisherigen Design-Prinzipien, die über Jahre hinweg von Zurückhaltung, Funktionalität und möglichst wenig visueller Ablenkung geprägt waren. Dieser Bruch ist mir bewusst – und er ist nicht das Ergebnis eines plötzlichen Sinneswandels, sondern vielmehr eine konsequente Begleiterscheinung moderner Gehäuse- und Kühllösungen. Wichtig ist dabei, dass sich alle Beleuchtungselemente dezent konfigurieren oder vollständig deaktivieren lassen. Solange sie sich im Hintergrund halten, bleibt der Fokus weiterhin klar auf Ruhe, Stabilität und Alltagstauglichkeit.

Ein familiärer Nebeneffekt

Ganz nebenbei hat diese Entscheidung noch eine soziale Komponente. Meine Tochter verfolgt den Aufbau meines neuen Systems mit großem Interesse. Dass nun auch mein Arbeitsrechner über Glas und dezente Beleuchtung verfügt, sorgt zumindest für Gesprächsstoff – und zeigt sehr anschaulich, wie unterschiedlich die Perspektiven auf Technik innerhalb eines Haushalts sein können.

Während für mich Funktion, Lautstärke und thermische Stabilität im Vordergrund stehen, spielen für sie Gestaltung und visuelle Akzente eine deutlich größere Rolle. Diese unterschiedlichen Blickwinkel greife ich später noch einmal gezielt auf, wenn es um die Frage geht, welche Rolle Show-Design bei einem Arbeitsrechner tatsächlich spielen sollte – und warum ich am Ende trotzdem bei der schwarzen Kiste bleibe.

Fazit zur Gehäusewahl

Mit dem Dark Base Pro 901 bleibe ich meiner Linie treu, entwickle sie aber behutsam weiter. Das Gehäuse bietet die funktionalen Eigenschaften, die ich für einen leisen KI-Arbeitsrechner benötige, erlaubt gleichzeitig aber auch moderne Akzente. Entscheidend ist, dass sich das Design jederzeit dem Zweck unterordnet – und nicht umgekehrt.

Stromversorgung: Reserven statt Grenzbetrieb

Die Wahl des Netzteils ist für mich weniger eine Frage der maximalen Wattzahl als vielmehr der sinnvollen Dimensionierung. Ein KI-Arbeitsrechner sollte stabil, effizient und leise arbeiten – und das nicht im Grenzbereich der Stromversorgung, sondern mit ausreichenden Reserven.

Abwägung der Optionen: 850 W, 1.000 W oder 1.200 W

In der engeren Auswahl standen bei mir drei Leistungsklassen:

• 850 Watt: Diese Variante habe ich relativ früh ausgeschlossen. Zwar würde sie die aktuelle Konfiguration rechnerisch abdecken, die Leistungsreserven wären jedoch knapp bemessen. Gerade bei gleichzeitiger CPU- und GPU-Last, wie sie bei KI-Workloads realistisch ist, möchte ich kein Netzteil dauerhaft im oberen Effizienzbereich betreiben.
• 1.200 Watt: Am anderen Ende des Spektrums ist diese Leistungsklasse für meine aktuelle Planung klar überdimensioniert. Sie wäre interessant, wenn perspektivisch sehr große GPUs oder mehrere Grafikkarten vorgesehen wären. Für die aktuelle Build hätte sie jedoch keinen funktionalen Mehrwert gebracht.
• 1.000 Watt: Diese Variante stellt für mich den sinnvollsten Mittelweg dar. Sie bietet ausreichend Reserve, arbeitet im Teillastbereich besonders effizient und bleibt auch unter Dauerlast leise.

Entsprechend habe ich mich für das be quiet! Dark Power 14 mit 1.000 Watt entschieden.

Leistungsaufnahme der geplanten Komponenten

Um diese Entscheidung nachvollziehbar zu machen, lohnt sich ein Blick auf die ungefähre Leistungsaufnahme der einzelnen Komponenten:

• CPU (Intel Core Ultra 9 285K): 250 W unter Volllast
• GPU (ASUS Prime RTX 5070 Ti): 300 W
• Mainboard / Chipsatz: 40–60 W
• Arbeitsspeicher (64 GB DDR5): 10–15 W
• NVMe-SSDs (2× Samsung 9100 PRO, 1× Samsung 990 PRO): 20–25 W
• Soundkarte (Creative Sound Blaster AE-7): 5–10 W
• CPU-Flüssigkeitskühlung (Pumpe + Lüfter): 10–15 W
• Gehäuselüfter / LED-Komponenten: 10–20 W

Gesamt unter realistischer Volllast: rund 650–700 Watt

Selbst bei gleichzeitiger Belastung aller relevanten Komponenten bleibt damit ausreichend Reserve nach oben. Das Netzteil arbeitet in einem Bereich, in dem Effizienz, Spannungsstabilität und Geräuschentwicklung optimal zusammenspielen.

Ein bewusster Verzicht: kein optisches Laufwerk

Bei dieser Build verzichte ich erstmals vollständig auf ein optisches Laufwerk. In meinem Arbeitsalltag spielen DVDs oder Blu-rays keine Rolle mehr, Installationsmedien werden längst über USB oder Netzwerke bereitgestellt.

Aus energetischer Sicht hätte ein optisches Laufwerk die Stromversorgung nur marginal belastet. Die Leistungsaufnahme solcher Komponenten ist im Vergleich zu CPU oder GPU vernachlässigbar und kein entscheidender Faktor bei der Dimensionierung des Netzteils. Der eigentliche Mehrwert des Verzichts liegt daher an anderer Stelle.

Ohne optisches Laufwerk wird das Gehäuselayout deutlich aufgeräumter. Der frei gewordene Platz erleichtert das Kabelmanagement, verbessert die Luftführung im Frontbereich und unterstützt einen gleichmäßigen Airflow durch das Gehäuse. Gerade in Kombination mit großen Radiatoren und einer auf Dauerlast ausgelegten Kühlstrategie ist dieser Punkt nicht zu unterschätzen.

Der Verzicht reduziert zudem mechanische Komplexität und potenzielle Geräuschquellen – ein kleiner Schritt, der sich im täglichen Betrieb positiv bemerkbar macht.

Fazit zur Netzteilwahl

Mit dem be quiet! Dark Power 14 (1.000 W) habe ich mich bewusst für eine ausgewogene Lösung entschieden. Das Netzteil bietet ausreichend Leistungsreserven für die aktuelle Konfiguration, bleibt effizient im Teillastbetrieb und lässt Spielraum für moderate Erweiterungen. Für einen leisen, stabilen und langfristig genutzten KI-Arbeitsrechner ist genau diese Balance entscheidend.

Audio-Setup: Kann man machen – bewusst entschieden

Beim Audio-Setup gilt für mich eine einfache Prämisse: Es ist kein zentrales Kriterium für einen KI-Arbeitsrechner, kann den täglichen Betrieb aber spürbar angenehmer machen. Moderne Mainboards wie das eingesetzte ASUS-Modell verfügen selbstverständlich über eine solide Onboard-Soundlösung, die für viele Anwender:innen vollkommen ausreichend ist. Dennoch habe ich mich bewusst für eine separate Soundkarte entschieden.

Warum überhaupt eine dedizierte Soundkarte?

Der ausschlaggebende Punkt ist weniger die reine Klangqualität als vielmehr die Flexibilität bei Ein- und Ausgängen sowie eine stabile, reproduzierbare Audio-Umgebung. In meinem Arbeitsalltag wechseln sich Online-Seminare, Videokonferenzen, Medienwiedergabe und gelegentlich auch kreative Nutzungsszenarien ab. In diesen Situationen schätze ich es, Audio gezielt steuern zu können, ohne auf Workarounds oder wechselnde Treiberkonfigurationen angewiesen zu sein.

Creative Sound Blaster AE-7 statt AE-9

In der engeren Auswahl stand neben der Creative Sound Blaster AE-7 auch das größere Modell AE-9. Dieses richtet sich klar an sehr anspruchsvolle Audio-Setups und bietet zusätzliche Features, die ich in meinem Alltag jedoch nicht benötige. Der deutliche Mehrpreis ließ sich für meine Anforderungen sachlich nicht rechtfertigen, weshalb ich mich bewusst gegen das Top-Modell entschieden habe.

Die AE-7 bietet genau das Maß an Funktionalität, das ich tatsächlich nutze: stabile Treiber, saubere Ausgänge und ausreichend Anschlussmöglichkeiten – ohne unnötige Komplexität.

Headset, Konferenzmikrofon, Lautsprecher und externe Audio-Hardware

Für Online-Seminare nutze ich situationsabhängig unterschiedliche Audiolösungen. Gelegentlich kommt ein Razer BlackShark V2 HyperSpeed zum Einsatz, das per USB angebunden ist und unabhängig von der internen Soundkarte arbeitet. In der Praxis greife ich jedoch meist auf ein USB-Konferenzmikrofon in Kombination mit meinen Creative GigaWorks T40 Series II Lautsprechern zurück.

Diese Kombination hat sich für längere Schulungstage als besonders angenehm erwiesen. Die Sprachqualität ist konstant, die Bedienung unkompliziert und ich vermeide das dauerhafte Tragen eines Headsets. Die Lautsprecher sind dabei direkt an die Creative Sound Blaster AE-7 angeschlossen, was für eine saubere und stabile Audioausgabe sorgt.

Gelegentlich schließe ich zudem mein iRig HD X an, um meine E-Gitarre direkt am Rechner zu nutzen. In diesen Szenarien sind flexible Ein- und Ausgänge sowie geringe Latenzen entscheidend. Auch hier spielt die dedizierte Soundkarte ihre Stärken aus und integriert sich problemlos in das bestehende Setup.

Fazit zum Audio-Setup

Eine dedizierte Soundkarte ist für einen KI-Arbeitsrechner kein Muss. In meinem Fall ist sie jedoch eine sinnvolle Ergänzung, die den Arbeitsalltag komfortabler macht und zusätzliche Nutzungsszenarien ermöglicht. Mit der Creative Sound Blaster AE-7 habe ich eine Lösung gewählt, die funktional, ausreichend leistungsfähig und wirtschaftlich sinnvoll ist – ganz ohne Anspruch auf audiophiles Overengineering.

Gesamtfazit zur Hardware-Konfiguration: Ein praxisnahes Beispiel, kein Dogma

Die hier vorgestellte Hardware-Konfiguration ist kein allgemeingültiges Rezept und erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit oder Exklusivität. Sie spiegelt in erster Linie meine persönlichen Präferenzen, Erfahrungen und Prioritäten wider. Über viele Jahre hinweg habe ich mir ein klares Bild davon erarbeitet, welche Komponenten, Hersteller und Plattformen in meinem beruflichen Alltag zuverlässig funktionieren. Genau diese Erfahrungswerte fließen in die Auswahl ein.

Selbstverständlich lassen sich Copilot+-ähnliche Systeme auch mit Komponenten anderer Hersteller realisieren. Dieses Kapitel soll daher weniger eine Kaufempfehlung sein als vielmehr eine Orientierung, welche Klassen von Hardware und welche architektonischen Überlegungen zu einem leistungsfähigen KI-Arbeitsrechner führen können.

Skalierbarkeit nach Budget und Anspruch

Ein weiterer zentraler Punkt ist die Skalierbarkeit dieses Setups. Die vorgestellte Konfiguration ist bewusst so gewählt, dass sie weder das absolute Minimum noch das technisch Machbare ausreizt. Wer stärker auf das Budget achten muss, kann an mehreren Stellen Abstriche vornehmen, ohne das grundsätzliche Konzept zu gefährden. Gleichzeitig lässt sich das System problemlos nach oben erweitern, etwa durch leistungsstärkere GPUs, mehr Arbeitsspeicher oder zusätzliche Storage-Kapazitäten.

Wir bewegen uns mit dieser Build bewusst nicht am technischen Limit. Vielmehr handelt es sich um eine ausgewogene Zusammenstellung, die genügend Leistungsreserven bietet, ohne in eine Klasse vorzustoßen, in der Kosten und Nutzen nicht mehr in einem sinnvollen Verhältnis stehen.

Transparenz und Unabhängigkeit

Die Nennung der einzelnen Komponenten und Hersteller erfolgt ausschließlich aus inhaltlichen Gründen. Ich werde weder von den genannten Firmen bezahlt, noch stehen mir diese Unternehmen in irgendeiner Form nahe. Alle Komponenten wurden regulär erworben und nicht gesponsert, bereitgestellt oder vergünstigt überlassen.

Diese Transparenz ist mir wichtig, da sie die Grundlage für eine glaubwürdige und unabhängige Bewertung bildet. Die Auswahl basiert allein auf technischen Eigenschaften, persönlicher Erfahrung und dem konkreten Einsatzzweck dieses Systems.

Ein praktisches Beispiel für einen Copilot+-ähnlichen DIY-PC

Insgesamt ist dieses Kapitel als praktisches Beispiel gedacht, wie sich ein Copilot+-ähnlicher PC aus eigener Initiative planen und umsetzen lässt. Es zeigt, dass man nicht auf vorgefertigte OEM-Systeme angewiesen ist, um moderne Windows-11-KI-Funktionen, lokale Modelle und NPU-beschleunigte Workflows sinnvoll zu nutzen.

Der Weg über ein selbst konzipiertes System erfordert mehr Planung und Auseinandersetzung mit der Technik, bietet dafür aber genau die Freiheit, die ich an einem DIY-Ansatz schätze: Kontrolle über die Architektur, Anpassbarkeit an den eigenen Arbeitsstil und eine langfristig tragfähige Plattform für die kommenden Jahre.

Nachdem die Komponentenwahl nun transparent nachvollziehbar ist, folgt der nächste logische Schritt: der praktische Aufbau. Gerade bei einem KI-Arbeitsrechner entscheidet nicht nur die Auswahl der Hardware, sondern auch die saubere Umsetzung. Montage, Kabelmanagement, Luftführung und eine kontrollierte Inbetriebnahme beeinflussen Stabilität, Temperaturverhalten und Lautstärke im späteren Betrieb.

Im folgenden Abschnitt gehe ich daher Schritt für Schritt durch den Aufbau des Systems. Dabei geht es nicht um Show-Effekte, sondern um saubere Praxis: eine klare Reihenfolge beim Einbau, sinnvolle Prüfungen nach jedem Meilenstein und ein Aufbau, der die spätere Wartung und Erweiterung erleichtert. So entsteht aus einer durchdachten Konfiguration ein zuverlässiger Arbeitsrechner, der im Alltag genauso überzeugt wie auf dem Papier.

Schritt für Schritt: Wir bauen das System

Nach der Analyse der Architektur und der passenden Komponenten beginnt nun der eigentliche praktische Teil: der Aufbau meines eigenen Copilot+ PCs. Für mich ist dieser Prozess mehr als nur ein technisches Routineprojekt. Zum Jahreswechsel nutze ich bewusst die Gelegenheit, mein Arbeitsgerät neu zu denken und so auszulegen, dass es die Anforderungen einer KI-getriebenen Zukunft erfüllt. Daher plane ich mein System so, dass es sowohl lokale Modelle effizient ausführen kann als auch genügend Reserven für die kommenden Windows-11-Generationen besitzt.

Dieser Abschnitt beschreibt den kompletten Ablauf von der Planung über den Zusammenbau bis hin zur ersten Inbetriebnahme. Ich orientiere mich dabei an den Erfahrungen, die ich über Jahre beim Bau eigener Systeme gesammelt habe, und kombiniere diese mit den heutigen Anforderungen an KI-optimierte Hardware.

Komponentenplanung: Vom Warenkorb zur finalen Konfiguration

Bevor ich auch nur eine Schraube bewege, erstelle ich eine präzise Komponentenliste. Diese Planung ist entscheidend, da die Interaktionen zwischen CPU, GPU, NPU, RAM und SSD die KI-Performance maßgeblich bestimmen.

Die Grundprinzipien meiner Planung:

• NPU-Leistung als zentrales Kriterium
• RAM-Takt und Kapazität als Baseline für lokale Modelle
• NVMe-IOPS und Latenzen für Recall und Vision-Pipelines
• Mainboard-Layout für gute Luftwege und ausreichend PCIe-Lanes
• Kühlkapazität für dauerhafte KI-Lasten
• Netzteil mit hoher Effizienz für langfristige Stabilität

Diese Herangehensweise unterscheidet sich deutlich von klassischen Desktop-Builds. Der Fokus verschiebt sich vom reinen CPU-Takt und GPU-Benchmark hin zu einer ausgewogenen Architektur.

Vorbereitung des Arbeitsplatzes: Ordnung und Struktur

Klingt trivial, ist aber entscheidend: Ein sauber vorbereiteter Arbeitsplatz reduziert Fehler, Stress und Schäden an den Komponenten.

Was ich vorbereitet habe:

• antistatische Unterlage
• großer Tisch mit ausreichend Tiefe
• magnetisches Schraubenfach
• Druckluftspray und Pinsel
• USB-Stick mit aktuellem Windows-11-Installationsmedium
• neueste Mainboard-BIOS-Version auf einem zweiten Stick

Gerade weil moderne CPU-Sockel, DDR5-Slots und M.2-Schächte sehr empfindlich sind, hilft ein strukturierter Aufbau enorm.

CPU, Kühler und Mainboard: Der Startpunkt des Builds

Ich beginne grundsätzlich mit dem Mainboard außerhalb des Gehäuses. Das macht die ersten Schritte deutlich einfacher.

Ablauf:

1. CPU vorsichtig einsetzen
2. Wärmeleitpaste auftragen
3. Luft- oder Wasserkühler montieren
4. RAM-Module in die empfohlenen Slots setzen
5. NVMe-SSD einsetzen, mit Kühlkörpern bestücken
6. Erste Bareboard-Startprobe durchführen

Gerade die kurze externe Startprobe ist sinnvoll, um:

• DOA-Komponenten auszuschließen
• BIOS-Versionen zu prüfen
• RAM-Kompatibilität zu testen

Dies spart später ggfls. viel Aufwand.

Montage im Gehäuse: Luftwege und Thermik optimieren

KI-Workloads erzeugen eine gleichmäßige Dauerlast, die thermisch anspruchsvoll ist. Daher plane ich das Gehäuse so, dass Luftwege klar definiert sind und sich kein Wärmestau bildet.

Worauf ich achte:

• Front-Intake mit hohem Airflow
• Separation von GPU- und CPU-Luftstrom
• Ausreichend Platz für Kabelmanagement
• AiO-Radiator oben oder vorn, je nach Gehäuse
• Lüfterkurven, die Dauerlast berücksichtigen

Diese Maßnahmen erhöhen nicht nur die Leistung, sondern auch die Lebensdauer der Komponenten.

Windows 11 für Copilot+ konfigurieren

Nach dem Zusammenbau des Systems folgt der entscheidende Schritt: die optimale Konfiguration von Windows 11. Erst durch die richtige Kombination aus Treibern, Einstellungen und KI-Frameworks entfaltet ein DIY-Copilot+ PC sein volles Potenzial. Während OEM-Geräte vieles bereits vorkonfiguriert liefern, habe ich bei einem selbst gebauten System die Möglichkeit, alle Komponenten sauber aufeinander abzustimmen.

In diesem Kapitel gehe ich systematisch durch, welche Anpassungen notwendig sind, um Windows 11 bestmöglich auf lokale KI-Modelle, NPU-Beschleunigung und multimodale Pipelines vorzubereiten.

Saubere Ausgangsbasis: Clean Install und aktuelle Images

Ich installiere Windows 11 grundsätzlich als Clean Install und verwende dazu möglichst aktuelle Installationsmedien. Für ein KI-optimiertes System ist das sinnvoll, da viele Funktionen rund um DirectML, ONNX Runtime und grundlegende NPU-Unterstützung erst in den neueren Builds enthalten sind.

Wichtige Schritte bei der Installation:

• aktuelles Windows-11-Image über das Media Creation Tool oder UUP erstellen
• lokale Anmeldung für die Installation nutzen
• unnötige OEM-Dienste vermeiden
• Netzwerktreiber erst nach der Grundinstallation aktivieren
• automatische Treiberinstallation deaktivieren

Gerade bei der AI-Stack-Optimierung zeigt sich, wie wichtig eine saubere Basis ist. Viele dieser Abläufe habe ich bereits im Beitrag Von Windows 10 zu Windows 11 – Copilot PCs, LTSC 2024 und das Supportende 2025 beschrieben.

Treiberinstallation: CPU, GPU, NPU und Chipsatz

Windows 11 erkennt zwar viele Hardwarekomponenten automatisch, doch für KI-Funktionen sind die richtigen Treiber entscheidend. Ich installiere deshalb sämtliche Kernkomponenten manuell und prüfe dabei jede Version.

Reihenfolge, die sich bewährt hat:

• Chipsatztreiber: legt die Grundlage für Energieverwaltung, PCIe und Memory-Mapping
• GPU-Treiber: wichtig für GPU-beschleunigte ONNX-Pipelines und DirectML
• NPU-Treiber: zentral für KI-Funktionen und lokale Modelle
• Audio- und Netzwerkkomponenten: für Latenzen, Stabilität und Studio-Features
• Mainboard-Spezialtreiber: Sensoren, Lüftersteuerung, Management-Interfaces

Nur wenn alle Kernkomponenten korrekt erkannt werden, kann der Windows-AI-Stack effizient arbeiten.

Windows-Updates: KI-Funktionen kommen oft über Feature-Packs

Viele Copilot+, Studio- oder On-Device-KI-Funktionen werden nicht über große Versionssprünge ausgeliefert, sondern über:

• Moments-Updates
• Feature Experience Packs
• Windows AI Framework Updates

Diese Aktualisierungen sind oft unscheinbar, enthalten aber wichtige Modelle, Optimierungen für DirectML oder neue Funktionen für Studio Effects und Recall.

Ich empfehle nach der Grundinstallation:

• alle Updates mehrfach durchlaufen zu lassen
• optionale Updates manuell zu prüfen
• Treiberversionen nach Updates erneut zu validieren

KI-spezifische Frameworks installieren: DirectML, ONNX, Windows AI

Der Kern eines Copilot+-fähigen Systems liegt in der Fähigkeit, lokale Modelle performant auszuführen. Windows 11 bringt viele Komponenten mit, doch einige Frameworks sollten zusätzlich installiert oder aktualisiert werden.

Relevante Frameworks:

• ONNX Runtime
  • Beschleunigt Vision-, Sprach- und Multimodal-Modelle
  • Wird von Recall, Studio Effects und Windows Vision APIs genutzt
• DirectML
  • Bindeglied zwischen GPU/NPU und KI-Modellen
  • Grundlage für Inferenz, Bildbearbeitung und Echtzeitpipelines
• Windows ML
  • tief integrierte Modellverwaltung
  • wichtig für stromsparende Pipelines

In meinem Beitrag Windows 11 26H1 – Architekturwandel für die KI-PC-Hardware gehe ich tiefer auf diese Architekturen ein. Hier ist das Ziel jedoch ein praxisnahes Setup für den DIY-Build.

Energieprofile und Scheduler: CPU, GPU und NPU optimal nutzen

Windows 11 steuert CPU, GPU und NPU dynamisch. Für einen KI-Arbeitsrechner lohnt es sich jedoch, die Energieprofile etwas anzupassen.

Praktische Maßnahmen:

• Energieprofil Höchstleistung für Trainings- oder Inferenzphasen
• Standardprofil Ausbalanciert für Office- und Schreibphasen
• GPU-Leistungsmodus im Treiber auf optimale Rechenleistung setzen
• NPU-Priorisierung für Studio Effects und ähnliche Anwendungen aktivieren

Durch diese Einstellungen arbeitet das System nicht nur schneller, sondern auch effizienter, besonders bei längeren KI-Workloads.

Sicherheit, Datenschutz und Kontextmodelle

Viele Copilot+-Funktionen, insbesondere Recall oder multimodale Analysewerkzeuge, greifen tief in die persönliche Datenumgebung ein. Für produktive Systeme – und besonders im beruflichen Kontext – empfehle ich eine kontrollierte Konfiguration.

Wichtige Schritte:

• Telemetrie auf erforderliches Minimum setzen
• Zugriffsrechte für Kamera und Mikrofon prüfen
• Speicherung lokaler KI-Kontexte einschränken
• sensible Datenordner bewusst ausnehmen
• Offline-Verarbeitung priorisieren

Diese Einstellungen sind nicht nur für Datenschutz relevant, sondern verbessern auch die Performance. Ein lokales Modell arbeitet schneller und zuverlässiger, wenn weniger Daten permanent indiziert werden.

Einen breiteren Kontext dazu bietet mein Beitrag Ökologischer Fußabdruck künstlicher Intelligenz, der aufzeigt, warum lokale KI-Verarbeitung sowohl technisch als auch nachhaltig sinnvoll ist.

Erste KI-Funktionen aktivieren: Recall, Studio Effects und Vision-Pipelines

Nach Abschluss der Grundkonfiguration teste ich die KI-Funktionen, die für Copilot+ relevant sind.

Dazu gehören unter anderem:

• Studio Effects (Augenkontakt, Hintergrundunschärfe, Rauschunterdrückung)
• Multimodale Eingabe über KI-Modelle
• Windows Recall (wenn verfügbar)
• Vision-basierte Features wie Live Captions
• Text- und Audioanalyse über lokale Modelle

Diese Funktionen geben mir ein unmittelbares Gefühl für die Leistungsfähigkeit des Systems – und zeigen, wie gut die NPU im Zusammenspiel mit DirectML arbeitet.

Validierung und Feintuning

Zum Abschluss überprüfe ich das gesamte System:

• Temperaturkurven
• GPU- / NPU-Auslastung
• Latenzen
• Energieeffizienz
• Modell-Ladezeiten
• Parallelität zwischen CPU, GPU und NPU

Hier trennt sich häufig ein gut optimierter DIY-Copilot+ Build von einem OEM-System. Die Möglichkeit, gezielt nachzujustieren – sei es bei Lüfterkurven, Treiberversionen oder Energieprofilen –, ist für mich ein wesentlicher Vorteil eines selbst konfigurierten KI-Arbeitsrechners.

Validierung: Ist es wirklich ein Copilot+ PC?

Nach dem Zusammenbau und der Konfiguration von Windows 11 stellt sich die entscheidende Frage: Erfüllt mein selbst gebautes System tatsächlich die Eigenschaften eines Copilot+ PCs – oder bleibt es technisch darunter?

Da Microsoft das Copilot+-Label an bestimmte Hardwaremerkmale knüpft, wird ein DIY-Rechner diese Zertifizierung formal nicht erhalten. Dennoch lässt sich sehr wohl überprüfen, ob das System funktional der Leistung eines Copilot+ PCs entspricht oder diese sogar übertrifft. In diesem Kapitel zeige ich deshalb, wie ich mein System teste, welche Werkzeuge sinnvoll sind und wie sich lokale KI-Funktionen praktisch validieren lassen.

Kein offizielles Copilot+-Label – aber vollständige technische Gleichwertigkeit möglich

Microsoft vergibt das Copilot+-Betitelung ausschließlich an OEM-Geräte, die bestimmte Designvorgaben erfüllen. Ein selbst gebautes System wird dieses Branding daher niemals erhalten, auch wenn alle technischen Voraussetzungen erfüllt sind.

Für meinen Einsatzzweck ist das aber kein Nachteil. Entscheidend ist:

• NPU-Performance unter realer Inferenzlast
• Effizienz von DirectML und ONNX Runtime
• Startzeiten lokaler Modelle
• Stabilität von Windows Recall, Vision-Funktionen und Studio Effects
• Zusammenspiel von CPU, GPU und NPU in parallelen Workloads

Das macht einen PC funktionsgleich zu einem Copilot+ System, unabhängig vom Namen.

Hardwarevalidierung: CPU, GPU, NPU und Memory-Performance

Der erste Schritt der Prüfung betrifft die Hardwarewerte. Hier nutze ich mehrere Metriken, um zu beurteilen, ob mein Build dem Copilot+-Standard entspricht.

CPU- und GPU-Benchmarks

• klassische Cinebench- oder Geekbench-Tests
• GPU-Compute-Benchmarks mit DirectML
• stabile Taktfrequenzen unter Dauerlast

NPU-Performance

Die NPU ist das Herzstück eines Copilot+ Systems. Ich prüfe:

• TOPS-Werte unter realer Inferenzlast
• ONNX-inferenzierte Vision-Modelle
• Latenz bei Audio-Analyse
• parallele Ausführung von GPU- und NPU-Pipelines

Diese Tests zeigen unmittelbar, ob mein Build für lokale KI geeignet ist. Viele Hintergründe zu modernen KI-Workloads habe ich bereits in Kleine Modelle, große Wirkung: Tiny AI im Unternehmensalltag beschrieben.

Speicher- und SSD-Leistung

Gerade Recall und Vision-Pipelines benötigen schnelle I/O:

• NVMe-Sequential und Random Read
• Queue Depth-Tests
• RAM-Bandbreite und Latenz

Wenn das System in diesen Disziplinen gut performt, sind die Grundlagen gelegt.

Validierung der Windows-AI-Frameworks

Nachdem die Hardware geprüft wurde, teste ich die Integration der AI-Frameworks in Windows 11.

ONNX Runtime

• Test kleinerer Vision-Modelle (z.B. MobileNet, TinyViT)
• Prüfung der GPU- und NPU-Pfade
• Batch-Inferenz zur Überprüfung der thermischen Stabilität

DirectML

• Überprüfung der Kompatibilität im GPU-Treiber
• parallele KI-Workloads zur NPU-Komplementierung
• Live-Inferenz und Pipelines für Bildanalyse

Windows ML

• Funktionsprüfung über Windows internen ML-Stack
• Responsivität bei geringem Energieverbrauch
• Analyse der Scheduler-Verteilung

Diese Tests zeigen, ob das System tatsächlich AI-native läuft.

Validierung der KI-Funktionen: Recall, Studio Effects und Vision-Modelle

Nun folgt die praktische Ebene. Ich teste gezielt die Features, die Copilot+ auszeichnen.

Studio Effects

• Hintergrundunschärfe
• Augenkontakt
• Blickkorrektur
• Rauschunterdrückung

Wenn alle Effekte flüssig und ohne CPU-Dauerlast laufen, ist die NPU gut eingebunden.

Windows Recall (sofern aktiviert)

Hier prüfe ich:

• Geschwindigkeit der Timeline
• Indexierungsverhalten
• Performance bei Rückfragen
• Ordner- und Datenschutzkonfiguration

Vision Features

• Live Captions über lokale Modelle
• Video-Summarization
• Bildklassifikation
• OCR-Pipelines

Diese Funktionen spiegeln reales Nutzerverhalten wider und sind daher ideal für die Validierung.

Energieeffizienz und Thermik: Symbiose von Leistung und Stabilität

KI-Inferenz erzeugt konstante Last. Ein DIY-System muss deshalb nicht nur performant, sondern auch thermisch stabil sein.

Ich überwache daher:

• CPU-Temperatur über Zeit
• GPU-Temperatur und Hotspot-Werte
• NPU-Leistung unter Dauerworkload
• SSD-Temperaturen bei hoher I/O
• Lüfterkurven und Lautstärke

Diese Messungen zeigen mir, ob das System über längere Sessions – etwa beim Testen lokaler Modelle oder bei intensiven Vision-Workflows – zuverlässig bleibt.

Alltagstests: Wie fühlt sich der KI-PC im täglichen Einsatz an?

Neben Benchmarks ist der subjektive Eindruck entscheidend.

Ich teste daher:

• Startzeiten lokaler Modelle
• Responsivität zwischen Multimodal-Operationen
• Latenz bei Sprachtranskription
• Stabilität im Zusammenspiel von CPU, GPU und NPU
• Schreib- und Office-Workflows parallel zu KI-Funktionen

Diese Alltagstests geben mir ein gutes Gefühl dafür, wie gut der PC in realen Szenarien funktioniert.

Das Fazit der Validierung: Funktionale Gleichwertigkeit zu Copilot+

Am Ende der Validierungsphase steht die Kernfrage: Arbeitet mein DIY-PC auf dem Niveau eines Copilot+ Systems?

Wenn:

• die NPU sauber genutzt wird
• Modelle effizient laufen
• die Windows-AI-Frameworks optimal eingebunden sind
• Recall und Studio Effects flüssig arbeiten
• die Thermik stabil bleibt

dann ist das System – unabhängig vom Label – ein vollwertiger KI-Arbeitsrechner.

Für meinen Anspruch ist genau das ausschlaggebend: echte Leistung, echte Stabilität, echte Kontrolle.

Alternativen zu Copilot+ – lokale KI jenseits von Microsoft

Auch wenn Microsoft mit Windows 11 und den Copilot+ PCs eine neue Ära lokaler KI einläutet, existieren zahlreiche Alternativen, die denselben Zweck erfüllen oder sogar erweiterte Möglichkeiten bieten. Für Administrator:innen, Entwickler:innen und ambitionierte Technikbegeisterte lohnt es sich, diesen Blick über den Tellerrand zu werfen. Denn am Ende geht es nicht nur darum, ein Microsoft-zertifiziertes KI-System zu besitzen, sondern darum, lokale Modelle performant, sicher und flexibel auszuführen.

In diesem Kapitel zeige ich, welche Werkzeuge neben Copilot+ sinnvoll sind, wie sie sich unterscheiden und für welche Szenarien sie besonders geeignet sind.

Foundry Local – lokale KI für jedes moderne System

Mit Foundry Local stellt Microsoft ein KI-Framework zur Verfügung, das unabhängig von Copilot+ funktioniert. Es erlaubt Benutzer:innen, kleinere Modelle lokal auszuführen, direkt auf CPU, GPU oder NPU. Damit schließt es die Lücke zwischen klassischen Desktop-Systemen und Copilot+ Geräten.

Vorteile von Foundry Local:

• läuft auch auf nicht zertifizierter Hardware
• unterstützt viele optimierte kleine Modelle
• ideal für Analyse, Transkription oder einfache Vision-Aufgaben
• geringere Einstiegshürden
• gute Integration in den Windows-AI-Stack

Diese Alternative ist besonders für diejenigen interessant, die eine erste Erfahrung mit lokaler KI sammeln möchten, ohne sich auf den Copilot+-Ökosystempfad zu begeben.

Windows 365 AI-PC – die hybride Cloud-Alternative

Für Unternehmen, die hybride Szenarien bevorzugen, bietet Microsoft mit dem Windows 365 AI-PC eine interessante Alternative. Die Idee: KI-Funktionalität wird in Teilen lokal ausgeführt, während komplexe Berechnungen über Cloud-Hardware skaliert werden.

Vorteile eines AI-hybridisierten Cloud-PCs:

• zentrale Verwaltung
• Skalierbarkeit für große Workloads
• keine hochpreisige Hardwareanschaffung
• ideal für Unternehmensumgebungen

Allerdings:

• latenzabhängig
• weniger datenschutzfreundlich
• NPU nur begrenzt eingebunden

Hybride Szenarien eignen sich besonders für KI-lastige Office- oder Agentic-Workflows, wie ich sie in Copilot in Microsoft 365 – Von intelligenten Assistenten zu autonomen Agenten beschrieben habe.

macOS und Apple Silicon – starke lokale KI, aber anderes Ökosystem

Apple verfolgt mit seinen M-Prozessoren einen stark integrierten Ansatz, der CPU, GPU und NPU (Neural Engine) eng verknüpft. Für viele lokale KI-Workloads – etwa Bildanalyse, Audioverarbeitung oder Model-Quantisierung – liefert Apple Silicon bereits beeindruckende Ergebnisse.

Stärken:

• extrem energieeffizient
• hohe Beschleunigung für ONNX und Core ML
• sehr gute thermische Stabilität
• ideal für multimodale Kreativworkflows

Schwächen im Vergleich zu Windows:

• eingeschränkte Modellvielfalt
• geringere Kompatibilität mit Windows-AI-Frameworks
• weniger flexibel für Custom-Workloads
• kaum relevant für klassische PC-DIY-Szenarien

Trotzdem ist Apple Silicon eine technisch hochinteressante Referenzarchitektur, insbesondere im Kontext kleiner KI-Modelle.

Ollama, LM Studio und GPT4All – Open-Source-KI auf dem Desktop

Für Enthusiast:innen, die völlig unabhängig von Microsoft arbeiten möchten, sind Open-Source-Frameworks wie Ollama, LM Studio und GPT4All inzwischen echte Alternativen. Diese Werkzeuge ermöglichen es, vollständig lokal laufende Modelle auszuführen, ganz ohne Cloudbindung.

Vorteile:

• vollständige Kontrolle über Modelle und Daten
• große Modellvielfalt (LLaMA, Mistral, Gemma usw.)
• funktioniert ohne Telemetrie
• ideal für Experimente und private Projekte
• sehr hohe Flexibilität bei Quantisierung und Training

Einschränkungen:

• keine direkte Integration in Windows 11
• teils höhere Einstiegshürde
• keine NPU-Beschleunigung in allen Fällen
• größere Modelle benötigen starke GPUs

Für viele Szenarien – etwa einfachen Text- oder Vision-Workflows – bieten Open-Source-Modelle dennoch eine beeindruckende Alternative zu Copilot+.

Warum Alternativen wichtig bleiben – auch mit Copilot+ PCs

Copilot+ ist ein starkes Framework für Windows, aber dennoch nicht alternativlos. Gerade wer Wert legt auf:

• Datensouveränität
• Modellvielfalt
• experimentelle Workflows
• hohe Flexibilität
• lokale Autonomie ohne Cloud

wird mit offenen Lösungen oft mehr Freiraum gewinnen. In meinen Beiträgen wie Ökologischer Fußabdruck künstlicher Intelligenz und KI im Gigawatt-Zeitalter zeige ich zudem, dass eine diversifizierte KI-Strategie nicht nur technologisch sinnvoll ist, sondern langfristig auch ökonomische und ökologische Vorteile bringt.

Copilot+ ist nur ein möglicher Weg – lokale KI ist vielfältiger

Für meinen eigenen KI-Arbeitsrechner ist die Copilot+-Kompatibilität ein Ziel, aber nicht der einzige Maßstab. Entscheidend ist, lokale KI effizient ausführen zu können, unabhängig vom Branding. Ein DIY-System kann:

• Copilot+-ähnliche Funktionen bieten
• lokale ONNX-Modelle schnell laden
• Vision- und Audioanalysen durchführen
• Open-Source-Modelle ausführen
• hybride Workflows unterstützen
• und jederzeit erweitert werden

Damit bleibt auch jenseits von Copilot+ genügend Raum für alternative oder ergänzende KI-Lösungen, die zum eigenen Arbeitsstil passen.

Fazit: Ein DIY-Copilot+ PC als zukunftsfähiger KI-Arbeitsrechner

Der Aufbau eines eigenen Copilot+ PCs ist weit mehr als ein klassischer PC-Build. Für mich war dieses Projekt eine bewusste Entscheidung, meine Arbeitsumgebung aktiv an die technologischen Entwicklungen der kommenden Jahre anzupassen. Windows 11 entwickelt sich zu einer AI-nativen Plattform, und KI-Funktionen werden fester Bestandteil des Betriebssystems. Gleichzeitig verändern NPU-beschleunigte Workflows und lokale Modelle meinen beruflichen Alltag deutlicher als jede CPU-Generation davor.

Ein selbst gebauter KI-Arbeitsrechner gibt mir genau die Gestaltungsmöglichkeiten, die OEM-Systeme naturgemäß einschränken. Ich kann Komponenten gezielt auswählen, die Kühlung auf dauerhafte KI-Last auslegen, Speicherwege optimieren und mein System so konfigurieren, dass sowohl DirectML als auch ONNX-Pipelines ihre Stärken ausspielen. Dabei erreiche ich, trotz fehlendem Microsoft-Label, eine technische Gleichwertigkeit zu Copilot+ PCs, ohne Kompromisse bei Aufrüstbarkeit oder Langlebigkeit eingehen zu müssen.

Warum der DIY-Ansatz für mich die beste Wahl bleibt

Der Markt entwickelt sich erkennbar in Richtung hochintegrierter, oft proprietärer SoC-Designs. Viele Hersteller bauen Systeme für den Massenmarkt, nicht für langjährige Nutzung im professionellen Umfeld. Der aktuelle Trend – steigende RAM-Preise, weniger Consumer-Marken, eine starke Verschiebung der Fertigungskapazitäten hin zur KI-Industrie – unterstreicht, wie wichtig es ist, eigene Prioritäten zu setzen.

Für mich stehen dabei drei Punkte im Vordergrund:

• Kontrolle über die Architektur und deren thermische Auslegung
• Flexibilität und Erweiterbarkeit über mehrere Hardware-Generationen
• effiziente lokale KI für Windows-Workflows, Experimente und Trainingsumgebungen

In Kombination entsteht ein System, das nicht nur meine aktuellen Anforderungen erfüllt, sondern auch die kommenden Entwicklungen – etwa neue NPU-Generationen, PCIe-KI-Beschleuniger und leistungsfähigere On-Device-Modelle – problemlos aufnehmen kann.

Ein Rechner für heute – und für die nächsten Jahre

Mit meinem DIY-Copilot+ PC schaffe ich einen Arbeitsrechner, der:

• lokale KI-Modelle souverän ausführt
• multimodale Workflows zuverlässig verarbeitet
• Windows-AI-Frameworks effizient nutzt
• thermisch stabil bleibt
• leise arbeitet
• und jederzeit erweiterbar ist

Gleichzeitig hat dieses Projekt gezeigt, dass sich unterschiedliche Perspektiven in einem Haushalt wunderbar ergänzen können. Während ich eine ruhige, funktionale Workstation bevorzuge, sieht meine Tochter im selben Projekt die Chance, ihren Gaming-PC mit neuen Komponenten aufzurüsten und ihn gestalterisch weiterzuentwickeln. Genau diese Flexibilität macht DIY-Systeme so attraktiv, sie passen sich an Bedürfnisse an, statt umgekehrt.

Den Blick nach vorn richten

Die nächsten Jahre werden KI und lokale Modelle noch stärker in den Alltag integrieren. Kleine und mittelgroße Modelle, wie ich sie in Kleine Modelle, große Wirkung: Tiny AI im Unternehmensalltag beschrieben habe, werden weiter an Bedeutung gewinnen. Gleichzeitig zeigen Beiträge wie KI im Gigawatt-Zeitalter und Über KI, das Wachstum – und warum es nicht ewig so weitergeht, dass Effizienz, Nachhaltigkeit und Datenhoheit zentrale Faktoren bleiben.

Ein DIY-System, das diese Entwicklungen berücksichtigt, ist daher nicht nur eine technische Investition, sondern auch eine strategische.

Abschlussgedanke

Am Ende ist mein Copilot+ DIY-PC ein System, das meine Arbeitsweise konsequent unterstützt: leise, stabil, leistungsfähig und zukunftsorientiert. Er zeigt, dass moderne KI-Funktionen nicht nur OEM-Geräten vorbehalten sind. Mit dem richtigen Verständnis für Hardware, Windows-AI-Stack und thermisches Design lässt sich ein KI-Arbeitsrechner schaffen, der genau das liefert, was ich brauche – heute und in den kommenden Jahren.

Quellenangaben

(Abgerufen am 19.12.2025)

Offizielle Informationen und Dokumentationen

• Microsoft Design: Built to evolve, designed to adapt
• Microsoft Learn : Windows 365 Enterprise – AI-enabled Cloud PCs
• Microsoft Techcommunity: Foundry Local
• Microsoft Windows Experience Blog: Making every Windows 11 PC an AI PC
• Microsoft: Copilot+ PCs

Herstellerinformationen zu Copilot+ und KI-PC-Hardware

• Alex Carter (Intelligent Living): Intel 18A Foundry Secures Microsoft for Next-Gen AI Silicon Partnership
• AMD Blog: AMD and Microsoft Advance AI Innovation for Windows 11 PCs
• ASUS: Copilot+ PC Overview
• ASUS: What is a Copilot+ PC?
• Lenovo: Copilot+ PC Übersicht

Technische Analysen & Marktberichte

• Anders Ahl (MSEndpointMgr): Windows 11 on ARM – Benefits, Challenges and the Third Time Charm
• Devindra Hardawar (Engadget): Microsoft’s Copilot AI PC plan fizzled — but it still served a purpose
• Jackie Snow (Quartz): OpenAI won’t buy Intel’s chips — even after Trump took a government stake
• Jez Corden (Windows Central): Microsoft has a problem: nobody wants to buy or use its shoddy AI products — as Google’s AI growth begins to outpace Copilot products
• Mauro Huculak (Windows Central): Got a new Copilot PC? Here’s the setup trick that makes Windows 11 feel brand new
• Michael Kan (PCMag): Microsoft’s new on-device AI model can control your PC
• Smart Tech USA: AI PC 2025: Microsoft & Intel’s New Breakthrough

Videos / Präsentationen

• 2GuysTek (YouTube): RAMPOCALYPSE: Why DDR5 Prices Are Exploding and what you can do!
• Collaboration Simplified (YouTube): Introduction to Copilot Studio for Microsoft 365 – By a Microsoft Engineer
• Microsoft (YouTube): Introducing Copilot+ PCs
• Microsoft Developer (YouTube): How did we build the Next Generation of AI PCs – Copilot+ PCs?

Marktentwicklungen, Ökonomie und Hardware-Preise

• Ad-hoc News: AI-PCs – Vom Marketing-Schlagwort zum Alltagswerkzeug
• Anton Shilov (Tom’s Hardware): The RAM pricing crisis has only just started, Team Group GM warns — says problem will get worse in 2026 as DRAM and NAND prices double in one month
• Cale Hunt (Windows Central): What’s going on with RAM? — Everything you need to know about surging prices, AI demand, and global tech market disruption
• Jason England (Tom’s Guide): RAM prices are exploding — here’s why and everything you need to know about surviving RAMageddon
• Karsten Rabeneck-Ketme (Igor’sLAB): Price explosion makes storage products attractive to parcel thieves
• Marco Engelien (T3N): RAM wird zum Luxusgut: Warum Arbeitsspeicher plötzlich mehr kosten als eine PS5 Pro
• Mark Mantel (Heise): Hersteller horten Speicher: 16 GByte DDR5 steigen über 100 Euro
• Oliver Nickel (Golem): Immer mehr Menschen auf Steam wechseln zu AMD

Unternehmensentscheidungen und Marktveränderungen

• Jusuf Hatic (GameStar): Speicherkrise fordert ihr erstes Opfer: Langjährige RAM- und SSD-Marke zieht sich aus dem Markt zurück
• Oliver Nickel (Golem): Crucial ist Geschichte – Micron zieht sich zurück
• Raffael Vötter (PC Games Hardware): RAM-Gate, Crucial-Aus, KI-Blase
• Reddit Diskussion: Marktveränderungen und RAM-Preisexplosion

Weiterlesen hier im Blog

• Copilot Story in Microsoft 365 und Dynamics 365 – Von intelligenten Assistenten zu autonomen Agenten
• KI im Gigawatt-Zeitalter – wie OpenAI, AMD, Nvidia und Broadcom die Energiefrage neu schreiben
• Kleine Modelle, große Wirkung: Tiny AI im Unternehmensalltag
• Ökologischer Fußabdruck künstlicher Intelligenz erklärt
• Über KI, das Wachstum – und warum es wahrscheinlich nicht ewig so weitergeht
• Von Windows 10 zu Windows 11: Copilot PCs, LTSC 2024 und was das Supportende 2025 bedeutet
• Windows 11 26H1 – Architekturwandel für die KI-PC-Hardware