Ist die dedizierte Grafikkarte tot? Nvidias PC-Chip wird 2026 erscheinen, und die GPU-Leistung wird mit der des RTX 5070 konkurrieren.

Nach fast zweijährigen Gerüchten gibt es endlich einen konkreteren Zeitpunkt für die Windows on Arm - Notebooks von NVIDIA.

Heute (20. Januar) berichtete die Branchenzeitschrift DigiTimes unter Berufung auf Lieferkettenquellen, dass die ersten Windows on Arm - Notebooks von NVIDIA im ersten Quartal 2026 erscheinen sollen. Weitere drei Modelle werden im zweiten Quartal erhältlich sein, und die nächste N2 - Serie ist für das dritte Quartal 2027 geplant.

Im Vergleich zu früheren Gerüchten hat diese Nachricht bisher noch nicht viel Aufmerksamkeit erregt. Doch sie deutet darauf hin, dass Windows - Notebooks mit NVIDIA's eigenentwickelten Arm - SoCs möglicherweise bereits im ersten Halbjahr dieses Jahres auf den Markt kommen.

In den letzten einiger Zeit wurden viele Informationen preisgegeben. Die SoCs mit dem Code N1/N1X basieren auf der Arm - Architektur, integrieren eine GPU nach der Blackwell - Architektur, sind für Windows on Arm optimiert und verfügen über ein einheitliches Speichersystem. Ihr Zielmarkt sind PC - SoCs mit starken AI - und Grafikleistungen.

Im Oktober letzten Jahres begann NVIDIA mit der Auslieferung des DGX Spark, eines Desktop - AI - Supercomputers mit einem N1X (GB10) - SoC. Der DGX Spark und der DGX Station mit NVIDIA DGX OS richten sich hauptsächlich an Entwickler und Forscher. Die kommenden Windows - Notebooks sind dagegen Produkte für den Verbrauchermarkt.

Aber warum sollten Verbraucher diese Notebooks kaufen? Der Markt für PC - Chips ist bereits überfüllt.

Bildquelle: Qualcomm

Intel verteidigt seinen x86 - Marktanteil und verbessert die Energieeffizienz und die AI - Befehlssätze mit der Core Ultra - Serie. AMD hebt die Leistung von Multi - Core - CPUs und NPUs mit seiner Ryzen AI - Technologie an und gewinnt Marktanteile bei Produktivitäts - und leistungsstarken Dünn - und Leichtnotebooks. Qualcomm bringt mit der Snapdragon X - Serie das Windows on Arm - Erlebnis erstmals auf das Niveau von Apple's MacBook.

Im Vergleich dazu scheint NVIDIA's Einstieg in den Markt für PC - SoCs weder einfach noch rentabel. Wenn es nur um die Verkäufe von ein paar zusätzlichen Chips geht, ergibt dieser Schritt kaum Sinn.

Aber genau das macht die Sache so interessant.

NVIDIA will die GPU in den SoC packen und den Elefanten zum Tanzen bringen

Es ist bereits bekannt, dass mehrere OEMs bereits Prototypen erhalten haben. Ein Enthusiast hat aus den globalen Handelsdaten vom November letzten Jahres Informationen über ein 16 - Zoll - Notebook von Dell entdeckt, das nicht nur das N1X anzeigt, sondern auch Details wie ES2 (zweite Generation Engineering Silicon) und DVT (Design Verification Test) enthält.

Anfangs hieß es, dass NVIDIA auf der Computex Taipei letzten Jahres Notebooks mit N1X/N1 vorstellen und diese im September auf den Markt bringen würde. Verzögerungen bei der Entwicklung der neuen Windows 11 - Version und Änderungen an den Chips haben jedoch dazu geführt, dass die Produkte bisher noch nicht veröffentlicht wurden. Bislang wissen wir auch nicht, welcher OEM die ersten Windows on Arm - Notebooks mit NVIDIA's N1X/N1 bringen wird.

Was das N1X betrifft, sind wir es aufgrund der Veröffentlichung des DGX Spark letzten Jahres bereits vertraut. Das N1/N1X verwendet eine Arm - CPU - Cluster als allgemeinen Rechenkern und integriert gleichzeitig eine GPU nach der Blackwell - Architektur in denselben SoC. Über ein einheitliches Speichersystem sind die CPU, GPU und die AI - Module direkt mit einem hochbandbreiten LPDDR5X - Speicherpool verbunden.

DGX Spark, Bildquelle: NVIDIA

Bemerkenswerterweise verwendet die N1/N1X - Generation ein CPU + I/O - Chipsatzdesign von MediaTek, das über eine hochbandbreite Siliziumbrücke mit einem Blackwell - GPU - Chipsatz verbunden ist. NVIDIA hat angegeben, dass die Interkonnektionsbandbreite zwischen den beiden Komponenten erstaunliche 600 GB/s erreicht.

Wenn die kommenden NVIDIA Windows on Arm - Notebooks ähnlich wie der im DGX Spark eingesetzte N1X ausgestattet sind, werden sie voraussichtlich 20 Arm - CPU - Kerne und 48 Blackwell - SM - Prozessoren (entsprechend 6144 CUDA - Kernen) haben.

Letztere haben theoretisch eine AI - Leistung, die der eines RTX 5070 entspricht. Es ist jedoch zu beachten, dass das N1X LPDDR5X - Speicher verwendet, anstatt des GDDR7, das bei Desktop - GPUs eingesetzt wird. Durch das einheitliche Speichersystem wird die AI - Leistung jedoch verbessert.

Das integrierte GPU des N1X ist deutlich größer als das, was wir gewöhnlich als "Onboard - Grafikkarte" verstehen, und die Anzahl der CUDA - Kerne nähert sich der eines mittelstarken mobilen Grafikcontrollers. Mit anderen Worten, das N1X packt eine GPU in den Leistungsklassen einer dedizierten Grafikkarte in einen einzigen SoC.

Wenn die GPU das offensichtlichste Verkaufsargument dieses Chips ist, dann ist das einheitliche Speichersystem möglicherweise der Teil, der am stärksten auf das Systemerlebnis wirkt. Das N1/N1X verbindet die CPU, GPU und die AI - Beschleunigereinheit direkt mit demselben physischen Speicherpool, wodurch die Datenkopierkosten zwischen dem CPU - Speicher und dem Grafikspeicher in herkömmlichen PC - Architekturen vermieden werden.

Der Vorteil dieser Architektur zeigt sich nicht nur bei der Bildwiederholrate in Spielen, sondern insbesondere bei AI - Aufgaben, wie z. B. der lokalen Inferenz von großen Modellen, der multimodalen Verarbeitung und der Echtzeitverarbeitung von Videos. Da die Daten nicht zwischen verschiedenen Speicherbereichen hin und her kopiert werden müssen, sinken theoretisch die Latenz und der Energieverbrauch.

Dies erklärt auch, warum das N1/N1X von außen als "nicht rentabler" Chip angesehen wird. Es hat wahrscheinlich einen hohen Energieverbrauch, erfordert eine aufwändige Kühlung und Mainboard - Gestaltung und wird daher nicht billig sein. Doch es deckt auch drei zunehmend wichtige Fähigkeiten von PCs ab:

Stärkere Grafikleistung, lokale AI - Inferenzfähigkeit und eine verbesserte Systemeffizienz durch die SoC - und einheitliche Speicherarchitektur.

Dies bedeutet, dass das NVIDIA Windows on Arm - Notebook möglicherweise nicht als "Dünn - und Leichtnotebook - Killer" auftritt, sondern eher als ein Windows - Notebook, das sowohl Spiele, als auch Produktivitätsaufgaben und lokale AI - Aufgaben bewältigen kann. In gewisser Weise ist es dem MacBook Pro ähnlicher.

MacBook Pro, Bildquelle: Apple

Warum sollte NVIDIA sich in die Windows on Arm - Geschichte einmischen, wenn es auch ohne gut verdienen könnte?

Aus heutiger Sicht hat NVIDIA eigentlich keinen Grund, selbst einen PC - Prozessor zu entwickeln.

Im PC - Markt hat es bereits eine sehr starke Position. Die dedizierten Grafikkarten haben kaum Konkurrenz und beherrschen über 90 % des Marktes. Die Hardware - Beschleunigungsökosysteme für Spiele und Produktivitätsanwendungen sind fest in seiner Hand. Im lukrativeren Datencenter - Markt besteht ein hoher Bedarf an GPUs, die Kunden warten auf die Lieferung, und die Gewinnmarge hat einen Rekordwert erreicht. Selbst wenn NVIDIA nichts unternehmen würde, könnte es in den nächsten Jahren weiterhin gut von der GPU - Vermarktung leben.

Darüber hinaus ist die Windows on Arm - Ökosystem noch nicht ausgereift. Es gibt Probleme bei Treibern, Kompatibilität und Spieleunterstützung. Die OEMs müssen auch für einen speziellen SoC die Kühlung und das Mainboard neu gestalten, was die Kosten und den Preis erhöht. Die Verkaufszahlen sind daher sehr unsicher.

Es ist daher unwahrscheinlich, dass NVIDIA nur auf die kurzfristigen Investitionen und Ergebnisse schaut.

In den letzten zehn Jahren hat sich die Hauptlast von PCs hauptsächlich um zwei Aspekte gedreht: Ein - Thread - Leistung und Grafikleistung. Die erste bestimmt das Systemverhalten und das Büroerlebnis, die zweite die Spiele - und Produktivitätsfähigkeit. NVIDIA musste nur die GPU immer stärker machen, um an der Spitze der PC - Branche zu bleiben und hohe Gewinne zu erzielen.

Mit dem Beginn der AI - Ära wird sich diese Laststruktur jedoch wahrscheinlich von einer quantitativen in eine qualitative Veränderung entwickeln. Wir sehen, dass viele neue Aufgaben nicht für die Form von "dedizierten Grafikkarten" konzipiert sind. Lokale Inferenz von großen Modellen, Sprach - und Videoverarbeitung, multimodale Verarbeitung und ständig aktive Agenten sind eher Lasten, wie sie in Mobiltelefonen und Autos auftreten: Sie erfordern ständige Verfügbarkeit, geringe Latenz und geringen Energieverbrauch.

Dell Aurora Gaming - Notebook, Bildquelle: Dell

Dies ist nicht der Stärkenbereich von traditionellen GPUs, sondern von NPUs.

In solchen Szenarien erscheinen dedizierte Grafikkarten eher unhandlich. Die Daten müssen vom Systemspeicher in den Grafikspeicher und zurück kopiert werden, was den Energieverbrauch erhöht und die Lüfter lauter werden lässt. Viele AI - Aufgaben erfordern keine hohe Spitzenleistung, sondern sind sehr empfindlich gegenüber Latenz und Energieeffizienz. Wenn man bedenkt, dass Intel, AMD, Qualcomm und Apple alle auf ihre NPUs und heterogene Rechenarchitekturen setzen, ist es für NVIDIA logisch, selbst PC - Chips zu entwickeln, wenn es nicht von der Zeit überholt werden will.

Dies erklärt auch, warum NVIDIA sich für die Arm - Architektur entschieden hat.

Mit der x86 - Architektur hätte NVIDIA kaum die Möglichkeit, den Chip vollständig zu kontrollieren. Ob es sich an Intel oder AMD lizenziert oder eine sehr spezielle kompatible Lösung wählt, die CPU - Mikroarchitektur, die Energieverbrauchskurve, das Produktionszeitfenster und die Plattform - Roadmap wären von anderen abhängig. Die Arm - Architektur gibt NVIDIA dagegen die Freiheit, die CPU - Größe auf die GPU und die AI - Einheit abzustimmen, die interne Interkonnektion des SoC zu definieren und das einheitliche Speichersystem und die heterogene Ressourcenverwaltung von Grund auf neu zu entwickeln.

Wenn man all diese Aspekte zusammenfasst, wird NVIDIA's Plan für die Windows on Arm - Plattform klarer. NVIDIA ist nicht plötzlich an PCs interessiert. Es befürchtet nicht die Leistung von x86 - Chips, sondern dass die dedizierten Grafikkarten in einer Welt, in der AI die Kernfähigkeit von PCs wird, obsolet werden. Die Wahl der Arm - SoC - Architektur und die Entwicklung der N - Serie sollen sicherstellen, dass NVIDIA auch in Zukunft ein wichtiger Teil der PC - Entwicklung bleibt. Andererseits hat NVIDIA weiterhin einen absoluten Vorteil bei der GPU - Technologie und bei der Software - Stapel wie CUDA und TensorRT, die bereits in der AI - Inferenz bewährt sind.

Abschluss

Egal, wie gut die ersten Produkte verkaufen werden, NVIDIA's Einstieg in den Markt für PC - SoCs hat bereits die Erwartungen am Markt verändert.

Bisher gab es für Windows - Notebooks hauptsächlich die Wahl zwischen Intel und AMD, in den letzten Jahren auch Qualcomm. Jetzt gibt es einen weiteren Anbieter, der die GPU, die AI - Technologie und das Spiele - Ökosystem in die Windows on Arm - Welt bringt. Selbst wenn die ersten Produkte nicht perfekt sind, wäre es für die gesamte Windows - Ökosystem ein Gewinn, wenn diese Strategie gelingen würde.

Dies könnte auch andere Hersteller dazu bringen, sich erneut die Frage zu stellen, ob sich die zukünftigen PCs weiterhin um die CPU entwickeln oder ob es an der Zeit ist, sie um lokale AI und parallele Rechenleistung zu gestalten.

In diesem Sinne ist das N1/N1X möglicherweise nicht der Chip, der für OEMs am einfachsten zu verkaufen ist, aber er könnte ein wichtiger Chip für die PC - Branche werden.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat - Account "Leikeji", Verfasser: Leikeji, veröffentlicht von 36Kr mit Genehmigung.