KI-Tools
KI-Hardware
im Vergleich.
Laptops, Arbeitsplatzrechner und Grafikkarten, auf denen KI im Unternehmen rechnet und trainiert.
8 Werkzeuge geprüft · herstellerunabhängig
Ein Sprachmodell auf eigener Hardware steht und fällt mit dem Speicher: Je mehr davon da ist, desto größer darf das Modell sein. Bei Apple teilen sich Hauptprozessor und Grafikeinheit denselben Speicher, deshalb laufen auf einem MacBook Pro oder einem Mac Studio auch sehr große Modelle ohne eigene Grafikkarte. NVIDIA-Systeme wie der DGX Spark oder die RTX 6000 halten dagegen mit der CUDA-Umgebung, in der jede gängige KI-Bibliothek ohne Nacharbeit läuft, und mit einer höheren Speicherbandbreite. Welche Maschine die richtige ist, entscheidet sich an der Frage, ob sie mitreisen muss, wie groß die Modelle werden, welche Software daran hängt und was sie kosten darf.
Die 8 bestbewerteten im Überblick
| Werkzeug | Bewertung | Preismodell | Betriebsort | DSGVO | Quelloffen |
|---|---|---|---|---|---|
| Apple Mac Studio M5 Ultra Empfehlung | 4,5 von 5 | Kostenpflichtig | auf eigener Hardware | ja | nein |
| Apple MacBook Pro M5 Max Empfehlung | 4,5 von 5 | Kostenpflichtig | auf eigener Hardware | ja | nein |
| NVIDIA DGX Spark Empfehlung | 4,5 von 5 | Kostenpflichtig | auf eigener Hardware | ja | nein |
| NVIDIA RTX PRO 6000 Empfehlung | 4,5 von 5 | Kostenpflichtig | auf eigener Hardware | ja | nein |
| Apple Mac mini M5 Pro | 4,0 von 5 | Kostenpflichtig | auf eigener Hardware | ja | nein |
| NVIDIA H200 | 4,0 von 5 | Kostenpflichtig | auf eigener Hardware | ja | nein |
| NVIDIA Multi-GPU Workstation | 4,0 von 5 | Kostenpflichtig | auf eigener Hardware | ja | nein |
| NVIDIA RTX 5090 | 4,0 von 5 | Kostenpflichtig | auf eigener Hardware | ja | nein |
Alle 8 in dieser Kategorie
Sortiert nach Bewertung, die höchste zuerst.
Häufige Fragen zu KI-Hardware
Wie viel Arbeitsspeicher brauche ich für lokale Sprachmodelle?
Das hängt an der Modellgröße. Ein Modell mit 7 Milliarden Parametern braucht in 4-Bit-Quantisierung rund 4 bis 6 GB, eines mit 70 Milliarden etwa 40 GB. Für den Alltag reichen 32 bis 64 GB. Wer regelmäßig über 70 Milliarden Parameter hinausgeht, plant 128 GB ein.
Apple Silicon oder NVIDIA, was ist besser für lokale KI?
Bei Apple teilen sich Prozessor und Grafikeinheit denselben Speicher, deshalb passen dort auch sehr große Modelle hinein. NVIDIA-Karten lesen den Speicher schneller und laufen mit CUDA, sodass jede gängige KI-Bibliothek ohne Nacharbeit funktioniert. Geht es um die Modellgröße, nimm Apple. Geht es um Geschwindigkeit und darum, dass jede Software sofort läuft, nimm NVIDIA.
Lohnt sich eigene KI-Hardware für Unternehmen?
Eigene Hardware lohnt sich, sobald regelmäßig sensible Daten im Spiel sind oder die monatliche Rechnung beim Cloud-Anbieter die Anschaffung übersteigt. Die Daten bleiben dabei im Unternehmen.
Das passende Werkzeug nicht gefunden?
Sag uns, was der Vorgang bei dir leisten soll. Wir nennen dir die Werkzeuge, die dafür in Frage kommen, und was sie im laufenden Einsatz kosten.