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Die Preise für RAM und Flash-Speicher sind 2025 deutlich gestiegen und zwangen PC-Hersteller dazu, Produktspezifikationen und Marketingstrategien neu zu überdenken — was einige der lautesten Versprechungen zum AI-PC merklich abgeschwächt hat. Für Käufer, Selbstbauer und Aufrüster bedeutet das höhere Kosten und weniger Modelle mit großem Arbeitsspeicher zu den gewohnten Mainstream‑Preispunkten. Die Speicherknappheit beeinflusst nicht nur die Einkaufsliste für Verbraucher, sondern auch die Portfolio‑Planung von OEMs und den sekundären Markt für Nachrüstmodule und NVMe‑Festplatten. Technisch betrachtet treffen zwei Trends zusammen: ein sprunghafter Anstieg der Nachfrage durch Rechenzentren, die KI‑Workloads bedienen, und eine begrenzte kurzfristige Produktionskapazität bei DRAM und NAND. Das Ergebnis sind weitergehende Verschiebungen bei Speicherausstattung, Preisstrukturen und der Frage, welche Features Hersteller in den Vordergrund stellen — klassische Aspekte wie Akkulaufzeit und Displayqualität rücken wieder stärker ins Rampenlicht.
Warum die Speicherpreise stiegen und was das für PCs bedeutet
Die Nachfrage aus Datencentern, die rechenintensive KI‑Modelle betreiben, hat einen Schock durch den Speichermarkt geschickt. Analysten berichten, dass die Preise für gängigen PC‑Arbeitsspeicher (DRAM) und Flash‑Speicher (NAND) im Jahr 2025 um 40 bis 70 Prozent angestiegen sind, und diese Erhöhungen wurden weitgehend an die Endkunden weitergegeben. Trotz dieser Kostensteigerungen wuchsen die weltweiten PC‑Lieferungen weiterhin — Omdia meldete ein Wachstum von etwa 9,2 Prozent, IDC berichtete ähnlich mit 9,6 Prozent — doch die Belastung auf der Angebotsseite lässt 2026 als deutlich volatiler erwarten. Hinter den Zahlen stehen mehrere technische und wirtschaftliche Faktoren: ein beschleunigtes Investment in HBM, DDR5 und LPDDR5x für Server‑ und Mobilplattformen, Kapazitätsverlagerungen bei Herstellern zugunsten lukrativerer Datacenter‑Aufträge, sowie zeitweilige Engpässe bei Fertigungsanlagen und Vorprodukten. Zudem hat die anhaltende Konzentration der Speicherproduktion auf wenige große Anbieter die Flexibilität reduziert, kurzfristig zusätzliche Kapazitäten bereitzustellen. Für Konsumenten und Unternehmen bedeutet das konkret: höhere Listenpreise, längere Lieferzeiten für bestimmte Konfigurationen und eine geringere Verfügbarkeit preislich attraktiver High‑RAM‑Modelle. Auf technischer Ebene führt die Verknappung auch dazu, dass Hersteller häufiger auf verlöteten Arbeitsspeicher und fest verlötete SSD‑Module setzen, um Angebot und Produktion zu vereinfachen, was die Aufrüstbarkeit einzelner Modelle erschweren kann.
Um mit der Situation fertigzuwerden, verfolgen Hersteller zwei vorhersehbare Strategien: Sie erhöhen die Preise oder liefern Geräte mit weniger Arbeitsspeicher aus. IDC erwartet, dass die PC‑Preise um weitere 15 bis 20 Prozent steigen, während Anbieter heimlich die durchschnittlichen Speicherkonfigurationen bei Einstiegs‑ und Mittelklassemodellen reduzieren, um vorhandene Bestände zu schonen und die Margen zu erhalten. Diese Anpassungen sind nicht nur kurzfristige Reaktionen; viele OEMs überarbeiten SKU‑Linien und Produktions‑Mixes, um die profitabelsten Segmente zu bedienen. Händler und Systemintegratoren reagieren ebenfalls: Bundle‑Angebote mit kleineren RAM‑Konfigurationen werden häufiger, und Ersatzteilpreise für 16‑GB‑ oder 32‑GB‑Module steigen auf dem Aftermarket. Gleichzeitig hat die Verlagerung zu LPDDR‑Spezifikationen in dünnen Notebooks Auswirkungen auf die Upgradekultur, weil verlöteter Speicher Upgrades praktisch unmöglich macht. Für Power‑User und professionelle Anwender, die intensive lokale KI‑Workloads oder große Multitasking‑Szenarien planen, steigen dadurch TCO (Total Cost of Ownership) und die Entscheidungskomplexität: Lohnt sich ein teureres High‑RAM‑Gerät jetzt, oder ist ein strategischer Wechsel zu cloudbasierten Beschleunigern und On‑Demand‑Instanzen die wirtschaftlichere Wahl?
Was das für den sogenannten AI‑PC bedeutet
Das Timing ist unglücklich für die AI‑PC‑Erzählung. OEMs haben On‑Device‑KI in den letzten zwei Jahren als Verkaufsargument vorangetrieben, doch viele Käufer konnten sich bisher nicht vollständig überzeugen lassen — Cloud‑Alternativen bleiben bequem verfügbar, und reale, breite Anwendungsfälle für lokale KI laufen oft noch hinter den Erwartungen her. Jetzt, da RAM knapp und teuer ist, fehlt Herstellern der wirtschaftliche Anreiz, Mainstream‑Geräte standardmäßig mit den oft genannten 16GB oder mehr auszustatten, die als Mindestanforderung für viele lokal ausgeführte KI‑Aufgaben gelten. In der Praxis bedeutet das: Funktionen, die niedrige Latenz oder Offline‑Verarbeitung erfordern, werden seltener als Standard‑Feature ausgeliefert und stattdessen zu Premium‑Optionen gemacht. Das hat direkte Auswirkungen auf die Positionierung von AI‑PCs in Marketingkampagnen und auf die Erwartungshaltung von Endkunden bezüglich Performance und Funktionalität. Zudem führt die Speicherknappheit dazu, dass Hersteller verstärkt in Softwareoptimierungen investieren — Modelldeflation durch Quantisierung, Model‑Pruning, On‑Device‑Acceleration‑Stacks und bessere Speicherverwaltung — um lokale KI‑Funktionen mit weniger RAM‑Budget möglich zu machen. Das ist technisch interessant, aber für Nutzer oft weniger offensichtlich als eine einfache Zahl im Datenblatt.
IT‑Entscheider könnten künftig andere Prioritäten setzen und Akkulaufzeit, Bildschirmqualität oder Preis über On‑Device‑KI stellen. Einige Anbieter haben bereits umgesteuert: Dell setzte seine XPS‑Consumerreihe 2025 kurz aus, während die Branche über das Marktpotenzial für AI‑PCs diskutierte, und als die XPS‑Modelle auf der CES 2026 zurückkamen, verschob sich die Kommunikation deutlich hin zu Verarbeitungsqualität, Akkulaufzeit und Premium‑Displays statt einer AI‑first‑Message. Solche taktischen Anpassungen zeigen, dass Hersteller die Marktrealität akzeptieren und ihre Produktversprechen neu kalibrieren. Für Unternehmen bedeutet das: Beim Beschaffungsprozess gewinnen typische Hardwarekennzahlen — RAM, SSD‑Kapazität, Displayauflösung, Akkukapazität, Anschlussvielfalt — wieder an Gewicht gegenüber nicht greifbaren KI‑Versprechen. Service‑Verträge und Updatemodelle werden ebenfalls wichtiger, denn viele KI‑Funktionen werden durch regelmäßige Software‑ und Modell‑Updates erst praktikabel.
Selbst Software‑Player spüren den Druck. Berichte deuten auf interne Frustration bei Anbietern wie Microsoft hin, weil Consumer‑Integrationen von Copilot und ähnlichen Systemen Erwartungen nicht immer erfüllen, was verdeutlicht, dass sowohl Hardware als auch Software noch Zeit brauchen, um sich zu einem klaren, massentauglichen Nutzenversprechen für On‑Device‑KI zu verbinden. Technisch sind die Herausforderungen vielfältig: die Optimierung großer Sprachmodelle für mobile Hardware, effiziente Nutzung von RAM und NVMe‑Swap, Energieverbrauch bei inferenzintensiven Aufgaben und Datenschutzanforderungen bei lokal gespeicherten Modellen. Anbieter arbeiten an leichtgewichtigen Modellvarianten, Offloading‑Strategien in die Cloud und hybriden Architekturen, die das Beste aus lokalem und cloudbasiertem Rechnen kombinieren. Bis diese Ansätze ausgereift, breit verfügbar und preislich attraktiv sind, bleibt die Adoption in der Fläche jedoch begrenzt.
Analysten warnen, dass die Knappheit kein reines Einjahresproblem sein wird. Einige Prognosen sehen keine deutliche Stabilisierung vor 2027, was bedeutet, dass preisbewusste Käufer und kleine Unternehmen mittelfristig am stärksten betroffen bleiben. Diese Erwartung stützt sich auf die Annahme, dass Hersteller von Speicherchips weiterhin hohe Renditen in den Datacenter‑Segmenten sehen und deshalb ihre Fertigungsplanung entsprechend ausrichten. Für den Endkundenmarkt heißt das: erhöhte Preise, selektive Verfügbarkeit von hohen RAM‑Konfigurationen und mögliche Verzögerungen bei der Einführung neuer Formfaktoren, die mehr Arbeitsspeicher oder spezialisierte Speicherlösungen benötigen. Unternehmen, die planen, ihre Hardwareflotte aufzurüsten, sollten daher Beschaffungsstrategien überdenken — etwa frühzeitige Beschaffung, flexible Leasingverträge oder das Eingehen längerer Lifecycle‑Planungen, um Preis‑ und Verfügbarkeitsrisiken zu minimieren. Gleichzeitig werden neue Second‑Source‑Strategien bei Zulieferern und eine intensivere Partnerschaft zwischen OEMs und Speicherherstellern an Bedeutung gewinnen.
Ironischerweise könnte diese Knappheit für Käufer, die von übertriebenem AI‑Marketing müde sind, eine willkommene Pause darstellen. Mit höheren Speicherpreisen und gedämpfter Verbrauchernachfrage könnten PC‑Hersteller gezwungen sein, tatsächlich nachzuweisen, dass On‑Device‑KI reale Probleme löst — und nicht nur als Marketingetikett dient, um teurere Hardware zu rechtfertigen. Für die Branche bietet sich dadurch eine Chance zur Substanz: wer nachweislich nützliche, ressourceneffiziente KI‑Funktionen liefert, die mit 8GB oder 16GB RAM sinnvoll arbeiten oder elegant zwischen lokalem und cloudgestütztem Rechnen balancieren kann, wird sich langfristig differenzieren können. Für Endkunden heißt das auch: genau hinschauen, welche KI‑Funktionen wirklich lokal verarbeitet werden, wie Modelle aktualisiert werden und welche Datenschutz‑ bzw. Performance‑Garantien der Hersteller liefert. Insgesamt entsteht ein reiferer Markt, in dem konkrete Anwendungsfälle, technische Transparenz und Preis‑Leistungs‑Verhältnisse wichtiger werden als reine Schlagworte.
Quelle: smarti
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