Hat NVIDIA den PC "neu erfunden"? Hört Lei Jun den Ruf?

Im Kampf um die AI-PC-Märkte hat sich ein weiterer schwergewichtiger Spieler gemeldet.

Am 30. Mai haben Nvidia, Microsoft und Arm fast gleichzeitig auf sozialen Plattformen die Ankündigung einer „neuen Ära des PCs“ vorweggenommen, wobei der Verweis auf die Computex Taipei lag.

Heute hat Nvidia offiziell RTX Spark, einen neuen Super-Chip für persönliche AI-Agenten auf Windows-PCs, vorgestellt. Microsoft hat ebenfalls einen Blogbeitrag veröffentlicht und erklärt, dass beide Unternehmen einen neuen Windows-PC, beschleunigt durch NVIDIA RTX Spark, entwickelt haben. Dieser PC ist für Entwickler, Kreative und High-End-Nutzer konzipiert und auf die nächste Welle von Agent-Anwendungen zugeschnitten.

Die ersten Geräte mit RTX Spark umfassen den Microsoft Surface Laptop Ultra, den Dell XPS 16, den Lenovo Yoga Pro 9N, den HP OmniBook X14/Ultra 16, den Asus ProArt P14/P16, den MSI Prestige N16 Flip AI und andere. Es wird erwartet, dass sie im Herbst dieses Jahres auf den Markt kommen.

In der Vergangenheit war der PC hauptsächlich das Revier von Intel, AMD und den PC-Herstellern. Jetzt stehen Nvidia, Microsoft und Arm an der Spitze und ermöglichen es dem AI-PC, nicht nur ein Terminal zu sein, das Cloud-Modelle aufruft, sondern auch eine Arbeitsplattform für lokale AI-Berechnungen und systemweite Agenten zu werden.

Der Kapitalmarkt hat bereits mit der Neubewertung dieser AI-Hardware begonnen. Laut Reuters hat Dell seine Einnahmenprognose für AI-Server im Geschäftsjahr 2027 von 50 Milliarden US-Dollar auf etwa 60 Milliarden US-Dollar angehoben. Im ersten Quartal des Geschäftsjahres betrugen die Einnahmen 43,8 Milliarden US-Dollar, was einem Anstieg von 88 % gegenüber dem Vorjahr entspricht. Nach Börsenschluss stieg der Aktienkurs um bis zu 39 %.

Ähnlich stark reagierte auch Lenovo. Nach der Veröffentlichung eines überraschend guten Geschäftsberichts am 22. Mai stieg der Lenovo-Aktienkurs um 15 %. Der Bericht zeigte, dass die Einnahmen im vierten Quartal des Geschäftsjahres über den Erwartungen lagen, der PC-Vertrieb stark war und die Einnahmen des Infrastruktur-Service-Geschäfts um 37 % stiegen. Bis Ende Mai stieg der Lenovo-Aktienkurs laut Finanzmedien aufgrund der AI-Server- und AI-PC-Narrative innerhalb eines Monats um über 100 %, was ihn zu einem der typischsten Beispiele für eine PC-Hersteller bei der Neubewertung der AI-Hardware macht.

AI-Server lassen traditionelle PC-Hersteller wie Lenovo und Dell erneut vom Kapitalmarkt bemerkt werden. Die gemeinsame Investition von Nvidia, Microsoft und Arm in Windows-PCs treibt die Neubewertung der AI-Hardware weiter in Richtung persönlicher Computer voran.

Andererseits erlebt der Smartphone-Markt eine Phase des Abschwungs.

Die neuesten Prognosen von IDC zeigen, dass die weltweite Smartphone-Liefermenge im Jahr 2026 um 13,9 % gegenüber dem Vorjahr sinken wird und auf 1,09 Milliarden Geräte reduziert werden wird. Dies könnte die schwerste jährliche Kontraktion in der Geschichte der Smartphones werden, noch pessimistischer als die von IDC im Februar dieses Jahres angegebene Abnahme von 12,9 %. Gleichzeitig wird der durchschnittliche Verkaufspreis von Smartphones auf 550 US-Dollar geschätzt, was etwa 100 US-Dollar mehr als im Jahr 2025 ist. Der Smartphone-Markt befindet sich in einer unangenehmen Situation: Es werden weniger Geräte verkauft, aber zu höheren Preisen.

Der höhere Verkaufspreis liegt hauptsächlich daran, dass die Kostenbelastung auf die Smartphone-Hersteller übertragen wurde. Die Nettoeinnahmen von Xiaomi im ersten Quartal 2026 sanken um 43 % gegenüber dem Vorjahr, hauptsächlich aufgrund der steigenden Kosten für Komponenten wie Speicherchips und des zunehmenden Wettbewerbs auf dem chinesischen Markt. Die Smartphone-Liefermenge sank um 19 % auf 33,8 Millionen Geräte, die Einnahmen aus dem Smartphone-Geschäft sanken um 12,5 % auf 44,3 Milliarden Yuan, und die Bruttomarge der Smartphones fiel von 12,4 % im Vorjahr auf 10,1 %.

Das AI-Erlebnis auf der Geräteebene erfordert tatsächlich größere Speicherkapazitäten, stärkere Rechenleistung und höhere Speicherplatzkonfigurationen. Das Problem ist, dass die Kosten bereits gestiegen sind, aber der Anreiz für die Benutzer, ihr Smartphone auszutauschen, noch nicht bewiesen wurde. Smartphone-Hersteller müssen für die AI-Konfigurationen zahlen, aber sie haben noch nicht vollständig den AI-Preisaufschlag erzielt.

Für Unternehmen wie Xiaomi und Huawei, die ein umfassendes Ökosystem anbieten, ist der PC die nächste Hauptbildschirmplattform neben dem Smartphone.

Nvidia, Microsoft und Arm schieben den AI-PC in den Mittelpunkt

In den letzten Jahren war die Hauptbühne für AI-Hardware die Rechenzentrum. Die Einnahmen von Nvidia aus Rechenzentren im ersten Quartal des Geschäftsjahres 2027 beliefen sich auf 75,2 Milliarden US-Dollar, was einem Anstieg von 92 % gegenüber dem Vorjahr entspricht. Dell hat auch seine Einnahmenprognose für AI-Server auf 60 Milliarden US-Dollar angehoben. Der HBM-Markt wird voraussichtlich im Jahr 2026 verdoppeln und auf 76 Milliarden US-Dollar steigen. GPU, AI-Server und HBM sind die am besten bekannten Schlagwörter für AI-Hardware auf dem Kapitalmarkt. Der PC war eher ein Zugangspunkt, bei dem die Benutzer den Browser öffneten und Cloud-Modelle aufruften, während das lokale Gerät selbst nicht viel AI-Berechnungen übernahm.

Aber in der Agenten-Ära hat sich die Rolle des PCs verändert.

In einem früheren Artikel haben wir über Googlebook geschrieben. Google hat erkannt, dass in der Agenten-Ära der PC zum Hauptschlachtfeld des AI-Arbeitsablaufs wird. Smartphones eignen sich gut für die sofortige Nutzung von AI, aber Computer eignen sich besser für die Integration von AI in Dateien, Browser, Anwendungen und Systemoperationen.

Die Zusammenarbeit von Microsoft, Nvidia und Arm bedeutet, dass der AI-PC von einer Produktgeschichte eines einzelnen Unternehmens zu einem größeren industriellen Zusammenschluss wird.

Für Nvidia ist dies die Erweiterung der AI-Rechenleistung vom Rechenzentrum auf den persönlichen Computer. Nvidia hat fast alle Kernvorteile der AI-Infrastruktur genossen. Cloud-Anbieter, Modellunternehmen und Unternehmenskunden kämpfen um GPUs, und AI-Server haben Nvidia zum typischen „Schaufelseller“ der gesamten AI-Ära gemacht.

Aber für die Einbindung von Agenten in den persönlichen Arbeitsablauf reicht es nicht aus, die Rechenleistung nur im Rechenzentrum zu konzentrieren. Immer mehr lokale Agentenaufgaben erfordern, dass der PC über stärkere lokale Fähigkeiten verfügt, insbesondere in Szenarien, in denen Datenschutz, Latenz und kontinuierlicher Betrieb wichtig sind. Der Computer selbst muss über eine stärkere lokale Ausführungsfähigkeit verfügen.

Nvidias offizielle Einstieg in die PC-Chip-Branche bringt nicht nur Prozessoren, sondern auch GPUs, AI-Berechnungen, Treiber, Entwickler-Ökosysteme und lokale Modellfähigkeiten mit sich. Nvidia hat in der Vergangenheit von der AI-Infrastruktur im Rechenzentrum profitiert und will nun diese Fähigkeiten auch in den persönlichen Computer bringen.

Laut Nvidia kann RTX Spark bis zu 1 Petaflop AI-Rechenleistung und 128 GB vereinigten Speicher bieten, was ausreicht, um komplexere Agentenaufgaben auf der Geräteebene zu unterstützen. Gleichzeitig wird Nvidia die OpenShell-Laufzeitumgebung auf Windows bringen und in Kombination mit Microsofts neuen Agenten-Sicherheitsmechanismus sicherstellen, dass die Agenten auch bei der lokalen Ausführung in einer vom Benutzer kontrollierten sicheren Umgebung arbeiten. Anwendungen wie Hermes Agent und OpenClaw werden ebenfalls auf diese Fähigkeiten zugreifen können.

Für Microsoft ist dies ein weiterer Schritt in der Verbesserung der Windows-AI-Erfahrung. Copilot + PC hat das Konzept des AI-Computers etabliert, aber viele AI-PC-Erlebnisse sind derzeit noch relativ oberflächlich. Um Copilot von der Cloud-Frage-Antwort-Funktion in den lokalen Windows-Arbeitsablauf zu integrieren, benötigt Microsoft stärkere Chips, ein einheitlicheres Hardware-Platform und Geräte, die Entwickler und High-End-Nutzer überzeugen können.

Arm braucht ebenfalls diese Chance, um den Windows-PC-Markt zu durchbrechen. Windows on Arm ist kein neues Thema, und Microsoft und Qualcomm haben bereits seit vielen Jahren daran gearbeitet. Der Snapdragon X Elite war auch einmal vielversprechend. Aber Windows-Benutzer haben immer noch Bedenken gegen Arm-PCs. Leistung, Softwarekompatibilität, Spiele-Ökosystem, Entwicklungstools … diese Probleme beeinträchtigen direkt die Verbreitung von Windows on Arm.

Nach Nvidias Eintritt dreht sich die Geschichte der Arm-PCs nicht mehr nur um niedrigen Stromverbrauch und lange Akkulaufzeit. Laut The Verge umfassen die ersten bestätigten RTX Spark-Geräte den Microsoft Surface Laptop Ultra, den Dell XPS 16, den Lenovo Yoga Pro 9N, den Asus ProArt P14/P16, den HP OmniBook X14/Ultra 16, den MSI Prestige N16 Flip AI und andere. Nvidia betont auch, dass Kreativsoftware wie Adobe, Blender, DaVinci Resolve und Maxon den Arm-Platform unterstützt oder optimiert haben. Microsoft und Spielehersteller arbeiten auch an der Spielekompatibilität von Windows on Arm.

Nvidia will die AI-Rechenleistung auf den PC bringen, Microsoft will Windows zum Arbeitszugang in der Agenten-Ära machen, und Arm will sich damit in den High-End-Personalcomputer-Markt einfuchsen. Die Interessen der drei Parteien treffen sich im AI-PC.

Das gemeinsame Auftreten der drei Parteien an der Spitze des PC-Marktes bedeutet auch, dass der AI-PC nicht mehr einfach nur ein Notebook mit einer AI-Funktion ist. Chiparchitektur, GPU-Fähigkeiten, Betriebssystem, Entwickler-Ökosystem, Anwendungs-Kompatibilität und lokale Modellfähigkeiten müssen alle gemeinsam vorangetrieben werden.

In der Agenten-Ära nähert sich der PC wieder der Kernposition in der AI-Industrie an. Früher war er ein Zugangsterminal für Cloud-AI, jetzt wird er zum lokalen Zugangspunkt für Agenten-Arbeitsabläufe.

Smartphone-Hersteller brauchen die nächste Hauptbildschirmplattform

Im Gegensatz zur Aufwärmung des AI-PC-Marktes erleben Smartphone-Hersteller eine andere Situation.

Smartphones sind nicht nur ein Hardware-Geschäft, sondern auch der am häufigsten genutzte Verbindungspunkt zwischen Benutzern und Marken. Sie repräsentieren Zugang, Konto, Zahlung, Inhaltskonsum und Systemdienstleistungen und sind fast wie der Fernseherfernbedienung für das gesamte IoT-Ökosystem. Xiaomi spricht von einem „ganzheitlichen Ökosystem von Auto, Heim und Mobilgerät“, Huawei von einem Harmony-Ökosystem, und OPPO und vivo erweitern ebenfalls ihre Produktpalette um Kopfhörer, Smartwatches, Tablets, Fahrzeugcomputersysteme und Systemdienstleistungen.

Wenn das Wachstum der Smartphone-Sales nachlässt, wird nicht nur das Smartphone-Geschäft selbst betroffen, sondern auch das Wachstum des gesamten Ökosystems.

Xiaomis Geschäftsbericht zeigt diese Druckpunkte deutlich: Im ersten Quartal 2026 sanken die Einnahmen um 10,9 % auf 99,1 Milliarden Yuan, und die bereinigten Nettoeinnahmen sanken um 43,1 % gegenüber dem Vorjahr. Die Smartphone-Liefermenge sank um 19,0 % auf 33,8 Millionen Geräte, die Einnahmen aus dem Smartphone-Geschäft sanken um 12,5 % auf 44,3 Milliarden Yuan, und die Bruttomarge der Smartphones fiel von 12,4 % im Vorjahr auf 10,1 %.

Hinter diesen Zahlen verbirgt sich die reale Herausforderung von AI + Smartphone (die Integration von AI-Funktionen in bestehende Smartphone-Frameworks). Das AI-Erlebnis auf der Geräteebene erfordert größere Speicherkapazitäten, stärkere Rechenleistung und höhere Speicherplatzkonfigurationen, und all diese Dinge erhöhen die BOM-Kosten. Wenn Smartphone-Hersteller über AI sprechen, müssen sie die Konfiguration verbessern, was wiederum die Kosten erhöht.

Aber bisher ist die Wahrnehmung der AI-Funktionen durch die Benutzer nicht so direkt, und es ist zumindest noch nicht stark genug, um die Nachfrage nach neuen Smartphones deutlich anzukurbeln.

Die Druckpunkte von OPPO und vivo sind nicht so transparent wie in einem vollständigen Geschäftsbericht, aber die Preisanpassungen sprechen für sich.

Seit März haben Marken wie OPPO, OnePlus, vivo und iQOO die Preise einiger Modelle angepasst. Gemäß Berichten lag der Grund für die Preiserhöhung hauptsächlich in den steigenden Kosten für Speicher und Halbleiter, und die Preise einiger Modelle stiegen um 500