Auf der einen Seite singen Institutionen ein hohes Lied auf die Verbreitung von KI-PCs, auf der anderen Seite zahlen die Käufer überhaupt nicht für KI – genau dieser Kontrast zeichnet das realistischste Bild des PC-Markts 2027. Omdias jüngste Prognose: Der Anteil der KI-PCs an den Auslieferungen wird von 33 % im Jahr 2025 auf 60 % im Jahr 2027 und bis 2030 auf 79 % steigen. Dieselbe Umfrage zeigt aber auch, dass nur 9 % der Befragten KI-Funktionen als wichtigsten Grund für einen Gerätewechsel nennen, 62 % wechseln nur, weil das Gerät langsam geworden, defekt ist oder sie ein besseres Modell wollen; 69 % sind bereit, für Computer mit „lokal laufender KI“ einen Aufpreis zu zahlen, doch beim eigentlichen Kauf ist KI nicht der Kern der Entscheidung.
Der Gerätewechsel-Zyklus ebnet den Weg
Wenn die Käufer nicht von selbst kommen – warum sollte die Durchdringung dann in die Höhe schnellen? Die Antwort liegt im Takt: Ganz gleich, ob Nutzer KI ausdrücklich verlangen, das Fundament für lokale KI wird mit jeder Wechselrunde ganz natürlich kommen. Ein tieferer Antrieb kommt aus der Cloud: Nachdem die führenden Hersteller zur Token-Abrechnung übergegangen sind, zeigt sich die Kostenfrage erst, wenn eine Aufgabe vollständig durchgelaufen ist, und Agenten lösen zudem lange Ketten von Abrufen aus – die Ausgaben werden immer schwerer kontrollierbar. Rein cloudbasierte KI bringt zudem Compliance-Probleme, Datenhoheitsfragen und IT-Blinde Flecken mit sich (78 % der Bürobeschäftigten nutzen KI mehrmals pro Woche, nur 12 % über das Firmenkonto). Schrumpfende Open-Source-Gewichte verringern den Abstand zu Frontier-Modellen, Quantisierung packt Modelle in den PC-Speicher, NPUs werden Standard – so können immer mehr Aufgaben lokal bleiben.
Der Speicher sitzt der Verbreitung im Hals
Das eigentliche Risiko liegt bei den Materialkosten. Seit 2025 macht der Speicher fast 40 % der PC-Materialkosten aus – mehr als eine Verdopplung gegenüber den bisherigen 15 % – und könnte Käufer zu niedrigeren Ausstattungsvarianten zwingen; doch lokale KI frisst ausgerechnet besonders viel Speicher. Die OEMs müssen ausrechnen, „ob sich der Aufpreis für die starke Ausstattung durch die eingesparten Cloud-Ausgaben wieder einspielt“, die ODMs und Chipfabriken müssen entscheiden, wie teuer der Speicher noch erschwinglich sein darf, und die Kanäle sowie Managed-Service-Provider müssen dieses Angebot in für Unternehmen umsetzbare Lösungen verwandeln – der KI-PC wird die Cloud nicht ersetzen, aber er kann im Zusammenspiel des Ökosystems diese verworrene Rechnung aufklären.