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

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 KI im Gigawatt-Zeitalter und im Stück Über KI, das Wachstum – und warum es wahrscheinlich nicht ewig so weitergeht 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 oft stark auf ARM-SoCs setzen, steht im DIY-Segment weiterhin die x86-Welt im Mittelpunkt.

Intel: Lunar Lake und Panther Lake als Basis der nächsten Jahre

Intel hat bei der KI-Beschleunigung deutlich aufgeholt. Die kommenden Generationen Lunar Lake und Panther Lake integrieren:

• NPUs mit ausreichend TOPS
• optimierte GPU-Blöcke
• moderne, effiziente CPU-Kerne
• enge Verzahnung mit dem Windows-AI-Stack

Intel profitiert dabei von der engen Partnerschaft mit Microsoft, die ich in Windows 11 26H1 – Architekturwandel für die KI-PC-Hardware aufgegriffen habe. Für DIY-Systeme ist Intel daher eine robuste Option mit breiter Mainboard-Unterstützung.

AMD: Strix Point und Ryzen AI als flexibler x86-Kern

AMD punktet insbesondere bei:

• energieeffizienten NPUs
• hoher Multi-Core-Performance
• sehr guter GPU-Einheit (RDNA-Architektur)
• breiter Verfügbarkeit auf dem DIY-Markt

Strix Point bietet bereits NPUs, die mit vielen Copilot+ Anforderungen kompatibel sind. Für Bastler:innen ist AMD die wahrscheinlich vielseitigste Plattform der nächsten zwei Jahre.

Qualcomm Snapdragon X: Beeindruckende Effizienz – aber kein DIY

Die ARM-Plattform Snapdragon X Elite liefert aktuell die höchste NPU-Leistung, jedoch:

• ist ausschließlich in OEM-Laptops verfügbar
• erfordert proprietäre Boards
• lässt sich nicht in Desktop-PCs integrieren
• bietet kaum Aufrüstbarkeit
• setzt auf ein anderes Treiber- und Emulationsmodell

Für meinen eigenen Copilot+ PC ist ARM daher keine Option.

Zwischenfazit: Die DIY-Plattform bleibt x86

Für ein selbstgebautes System ist x86 die einzige realistische Basis. Die Entscheidung wird daher vor allem zwischen Intel und AMD fallen.

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.

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

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