AMD präsentiert Ryzen AI Halo als neue Mini-PC-Plattform für die KI-Entwicklung

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January 7, 2026

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Das Wichtigste in Kürze

AMD hat mit dem Ryzen AI Halo eine neue Mini-PC-Plattform für die KI-Entwicklung vorgestellt.
Dieses System tritt in direkten Wettbewerb mit Nvidias DGX Spark und bietet eine alternative Lösung für die lokale KI-Entwicklung.
Der Ryzen AI Halo basiert auf den Ryzen AI MAX-CPUs (Codename Strix Halo) mit Zen 5-CPU-Kernen, RDNA 3.5-GPU und XDNA 2-NPU.
Er unterstützt bis zu 128 GB LPDDR5X-8533 Arbeitsspeicher und bietet volle AMD ROCm-Plattformunterstützung.
Im Vergleich zum Nvidia DGX Spark zeigt der Ryzen AI Halo in verschiedenen Benchmarks eine wettbewerbsfähige Leistung, insbesondere bei kleineren bis mittleren Sprachmodellen.
Die Plattform ist für das zweite Quartal 2026 angekündigt, wobei die Preisgestaltung noch bekannt gegeben wird.

AMDs Antwort auf Nvidias DGX Spark: Der Ryzen AI Halo Mini-PC

Im dynamischen Markt der Künstlichen Intelligenz (KI) verstärkt sich der Wettbewerb um leistungsstarke und zugängliche Hardware-Lösungen. AMD hat hierzu mit dem Ryzen AI Halo eine neue Mini-PC-Plattform vorgestellt, die speziell für die KI-Entwicklung konzipiert wurde. Dieses System positioniert sich als direkter Konkurrent zu Nvidias DGX Spark und bietet Entwicklern eine alternative Möglichkeit, KI-Modelle lokal zu trainieren und auszuführen.

Technische Spezifikationen und Architektur

Der AMD Ryzen AI Halo basiert auf den Ryzen AI MAX-CPUs, intern bekannt unter dem Codenamen "Strix Halo". Diese Chips integrieren eine Kombination aus fortschrittlichen Technologien:

CPU: Bis zu 16 Zen 5-Kerne mit 32 Threads und Taktraten von bis zu 5,1 GHz.
GPU: Eine integrierte Radeon 8060S mit 40 RDNA 3.5 Compute Units bei 2,9 GHz.
NPU: Eine XDNA 2 Neural Processing Unit mit einer Leistung von 50 TOPS (Tera Operations Per Second), die für KI-Aufgaben optimiert ist.
Arbeitsspeicher: Unterstützung für bis zu 128 GB LPDDR5X-8533 RAM, was eine hohe Bandbreite von 256 GB/s ermöglicht. Dieser Unified Memory ist entscheidend für das Handling großer KI-Modelle.

Das System ist darauf ausgelegt, sowohl unter Windows 11 als auch unter Linux zu funktionieren und bietet volle Unterstützung für die AMD ROCm-Plattform, einschließlich der neuesten Version ROCm 7.2.2. Zudem ist es für gängige Entwickleranwendungen wie LM Studio, ComfyUI und VS Code optimiert und bietet Day-0-Support für führende KI-Modelle wie GPT-OSS und SDXL.

Wettbewerb mit Nvidias DGX Spark

Nvidias DGX Spark, ebenfalls ein kompakter KI-Entwicklungs-Mini-PC, setzt auf den GB10 Grace Blackwell Superchip. Dieser Chip kombiniert eine Blackwell-GPU mit 5. Generation Tensor Cores und 4. Generation RT Cores sowie eine Grace-CPU mit 20 ARM-Kernen. Auch der DGX Spark verfügt über 128 GB LPDDR5X RAM, allerdings mit einer etwas höheren Bandbreite von 273 GB/s.

Ein wesentlicher Unterschied liegt in der Ausrichtung der Architekturen: Während Nvidias GB10 auf massiv-parallele Aufgaben und hohen Durchsatz bei großen Batch-Prozessen optimiert ist, zielt AMDs Strix Halo auf Effizienz und geringere Latenz bei Anwendungen mit häufigen Modellwechseln und kleineren Parametergrößen ab. Dies kann sich in der Praxis in unterschiedlichen Stärken bei verschiedenen KI-Workloads äußern.

Leistungsvergleich in der Praxis

Erste Tests und Analysen zeigen ein differenziertes Bild im direkten Vergleich der beiden Plattformen:

LLM-Inferenz: Bei der lokalen Inferenz von Large Language Models (LLMs) wie GPT-OSS:120B konnte der AMD Ryzen AI Halo in einigen Szenarien, insbesondere bei kleineren bis mittleren Modellen, eine bis zu 11 Prozent schnellere Leistung im Vergleich zum DGX Spark erzielen.
Latenz bei Modellwechseln: AMDs integrierte Speicherarchitektur, die einen schnellen Datenaustausch zwischen CPU, GPU und NPU ermöglicht, führt zu deutlich kürzeren Antwortzeiten und einer schnelleren Initialreaktion bei bestimmten KI-Modellen.
Anwendungen wie ComfyUI: Bei ressourcenintensiven Aufgaben wie der Bildgenerierung mit ComfyUI zeigte der Nvidia DGX Spark eine schnellere Leistung, was auf die Optimierung des Nvidia-Ökosystems für solche Workloads hindeutet.

Es ist festzuhalten, dass die Wahl der optimalen Plattform stark von den spezifischen Anwendungsfällen und den Anforderungen an die KI-Workloads abhängt. Für Entwickler, die vor allem auf niedrige Latenz und flexible Handhabung kleinerer Modelle Wert legen, könnte der Ryzen AI Halo eine attraktive Option sein. Für Anwendungen, die von Nvidias etabliertem CUDA-Ökosystem und dessen Optimierungen profitieren, bleibt der DGX Spark weiterhin relevant.

Verfügbarkeit und Preisgestaltung

Der AMD Ryzen AI Halo Mini-PC wird voraussichtlich im zweiten Quartal 2026 auf den Markt kommen. Eine offizielle Preisgestaltung wurde noch nicht bekannt gegeben. Es wird jedoch erwartet, dass AMD eine wettbewerbsfähige Preisstrategie verfolgen wird, um sich im Vergleich zum Nvidia DGX Spark zu positionieren, dessen Einstiegspreis bei rund 4.000 US-Dollar liegt.

Dritthersteller wie GMKtec bieten bereits Mini-PCs mit der Ryzen AI Max+ 395 APU an, die mit 128 GB RAM und 2 TB SSD zu Preisen von etwa 2.199 US-Dollar erhältlich sind. Dies deutet auf ein potenziell attraktives Preis-Leistungs-Verhältnis für die AMD-Plattform hin.

Fazit und Ausblick

Die Einführung des AMD Ryzen AI Halo unterstreicht die wachsende Bedeutung lokaler KI-Entwicklungsumgebungen. AMD positioniert sich mit einer leistungsstarken und flexiblen Plattform, die eine ernsthafte Alternative zu den Angeboten des Wettbewerbs darstellt. Die integrierte Architektur mit CPU, GPU und NPU sowie die volle ROCm-Unterstützung bieten Entwicklern Werkzeuge für effiziente KI-Workflows.

Die Entscheidung zwischen AMD Ryzen AI Halo und Nvidia DGX Spark wird letztlich von den spezifischen Anforderungen der Anwender und der Integration in bestehende Ökosysteme abhängen. Beide Plattformen tragen jedoch maßgeblich dazu bei, die Entwicklung und den Einsatz von KI-Anwendungen voranzutreiben, indem sie leistungsstarke Hardware in einem kompakten Formfaktor bereitstellen.