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💻 Business-Notebooks 2026: Intel, AMD oder ARM?Die Auswahl ist größer geworden – und genau das ist eine Chance für Unter...
31/08/2026

💻 Business-Notebooks 2026: Intel, AMD oder ARM?

Die Auswahl ist größer geworden – und genau das ist eine Chance für Unternehmen.

Intel Core Ultra, AMD Ryzen AI PRO und Snapdragon X2 Elite setzen unterschiedliche Schwerpunkte bei Leistung, Effizienz, KI, Management und Kompatibilität.

Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht mehr:
Welche CPU ist die schnellste?
Sondern:

👉 Welche Plattform passt wirklich zu unseren Anwendungen, Nutzern und IT-Prozessen?

In unserem neuen Fachartikel zeigen wir:

⚙️ wo Intel, AMD und ARM ihre jeweiligen Stärken haben
🤖 wann NPU-Leistung tatsächlich relevant wird
🔐 welche Rolle Management und Security spielen
💼 welche Lenovo- und HP-Modelle sich zur Orientierung anbieten
🔌 worauf Unternehmen bei ARM und Softwarekompatibilität achten sollten

Fazit: Mehr Plattformen bedeuten nicht automatisch mehr Komplexität.

Richtig eingeordnet bedeuten sie vor allem: bessere Auswahl.

💻 Business-Notebooks 2026: Intel, AMD oder ARM? Die Auswahl ist größer geworden – und genau das ist eine Chance für Unternehmen. Intel Core Ultra, AMD Ryzen AI PRO und Snapdragon X2 Elite setzen unterschiedliche Schwerpunkte bei Leistung, Effizienz, KI, Management und Kompatibilität. Die en...

Manche Workstations beeindrucken nicht durch Größe, sondern dadurch, wie viel Technik in ihnen steckt.Das 𝐋𝐞𝐧𝐨𝐯𝐨 𝐓𝐡𝐢𝐧𝐤𝐏𝐚...
28/08/2026

Manche Workstations beeindrucken nicht durch Größe, sondern dadurch, wie viel Technik in ihnen steckt.

Das 𝐋𝐞𝐧𝐨𝐯𝐨 𝐓𝐡𝐢𝐧𝐤𝐏𝐚𝐝 𝐓𝟏𝐠 𝐆𝐞𝐧 𝟖 21TD001AGE gehört genau in diese Kategorie.

Intel Core Ultra 9 285H.
NVIDIA GeForce RTX 5070 mit 8 GB GDDR7.
64 GB LPDDR5X.
1 TB PCIe-5.0-NVMe-SSD.
und das bei nur 1,84 kg.

Das ist die Art von Konfiguration, bei der man schnell versteht, worauf Lenovo hier zielt: anspruchsvolle professionelle Workloads, ohne aus dem mobilen Arbeiten wieder einen Kompromiss zu machen.

Für CAD, 3D-Modellierung, BIM, technische Visualisierung, Rendering, Entwicklung oder kreative GPU-Workflows bringt das T1g Gen 8 genau die Reserven mit, die im Alltag den Unterschied machen können.

Und das Spannende ist nicht nur die reine Leistung.

Auch das Drumherum passt:

• 16 Zoll im produktiven 16:10-Format
• 500 cd/m² Helligkeit
• 100 % sRGB
• X-Rite-Werksfarbkalibrierung
• 2× Thunderbolt 5
• Thunderbolt 4
• Wi-Fi 7
• 90-Wh-Akku
• Intel Evo vPro Enterprise

Dazu kommen TPM 2.0, Fingerabdruckleser, Windows Hello und weitere Funktionen für den professionellen Unternehmenseinsatz.

Was uns an dieser Konfiguration besonders gefällt:

Sie versucht nicht, einfach nur „leistungsstark“ zu sein.

Sie verbindet sehr hohe CPU- und GPU-Leistung, 64 GB Arbeitsspeicher, moderne Schnittstellen und Enterprise-Ausstattung mit einem Gewicht, das man bei dieser Leistungsklasse nicht unbedingt erwartet.

Genau das macht sie interessant für Konstrukteure, Architekten, Entwickler und Kreative, die ihre Leistung nicht nur am Schreibtisch brauchen.

Aktuell bei HEINZSOFT:

3.799 € inkl. MwSt. statt 4.999 € UVP.

https://www.heinzsoft-shop.de/lenovo-thinkpad-t1g-gen-8-16-ultr.html

96 CPU-Kerne klingen beeindruckend.Aber bei einer Workstation wie der Lenovo ThinkStation P8 ist eine andere Frage wicht...
26/08/2026

96 CPU-Kerne klingen beeindruckend.

Aber bei einer Workstation wie der Lenovo ThinkStation P8 ist eine andere Frage wichtiger:
Wie oft muss ein Team heute auf seine Hardware warten?

⚙️ Bei VFX, 3D, Rendering und Simulation geht es längst nicht nur darum, eine einzelne Berechnung möglichst schnell abzuschließen.

Es geht darum, komplexe Simulationen zu verändern, mehrere Projekte oder Shots parallel geöffnet zu halten, große Datenmengen zu verarbeiten und zwischen rechenintensiven Anwendungen zu wechseln – ohne dass der Workflow jedes Mal ins Stocken gerät.

🎬 Wie entscheidend das sein kann, zeigt DreamWorks bei „The Bad Guys 2“.

Die VFX-Teams arbeiteten mit Lenovo ThinkStations auf Basis von AMD Ryzen Threadripper PRO. Laut der Fallstudie konnten Effekte bereits vor dem finalen Rendering visualisiert, mehrere Shots parallel betrachtet und komplexe Simulationen stärker direkt in den kreativen Prozess integriert werden.

Für die Produktion nennt DreamWorks 1.302 Effects-Tasks – gegenüber typischerweise 847 – und das bei einem deutlich reduzierten Produktionszeitplan.

Genau für diese Klasse anspruchsvoller Workloads ist die Lenovo ThinkStation P8 ausgelegt.

🔥 In der aktuellen Generation ist sie mit AMD Ryzen Threadripper PRO 9000 WX konfigurierbar – bis zum 9995WX mit:

• 96 Kernen und 192 Threads
• bis zu 5,4 GHz
• bis zu 1 TB DDR5-ECC-Arbeitsspeicher
• umfangreicher PCIe-5.0-Erweiterbarkeit für professionelle GPUs und weitere Komponenten

Das klingt nach maximaler Leistung.
Doch maximal ist nicht automatisch optimal.

Eine Modeling-, CAD- oder Design-Anwendung stellt andere Anforderungen als CPU-Rendering, Simulation oder ein VFX-Workflow mit mehreren parallel laufenden Anwendungen.

Deshalb sollte die entscheidende Frage bei der Konfiguration einer ThinkStation P8 nicht lauten:

„Wie groß können wir sie ausstatten?“

Sondern:

👉 „Wo entsteht in unserem Workflow heute die Wartezeit – und welche Hardware beseitigt genau diesen Engpass?“

Denn eine High-End-Workstation ist dann gut konfiguriert, wenn ihre Leistung tatsächlich dort ankommt, wo sie gebraucht wird.

Nicht im Datenblatt.

Sondern im Workflow.
---> zur ThinkStation P8 Auswahl : https://www.heinzsoft-shop.de/shopping/Lenovo_ThinkStation_P8.html?refID=41278

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25/08/2026

💻 Leistung für kreative Workflows – ohne klassische Workstation-Abmessungen.

Das Lenovo Yoga Pro 7a Gen 11 richtet sich an Anwender, die 3D, Rendering, Bildbearbeitung oder KI-gestützte Anwendungen auch mobil nutzen wollen.

⚙️ Im Mittelpunkt steht die AMD Ryzen AI Max+ Plattform. Durch die Unified-Memory-Architektur greifen CPU und integrierte Grafik auf einen gemeinsamen Speicher zu. Das ist besonders bei speicherintensiven 3D-, Kreativ- und KI-Workloads interessant.

🖥️ Dazu kommt ein 15,3" PureSight Pro OLED-Display mit:
• 2.560 × 1.600 Pixeln
• bis zu 165 Hz
• 100 % DCI-P3
• HDR 1000 True Black
• Touch-Unterstützung

🎨 Für visuelle Anwendungen ist das ein wichtiger Teil des Gesamtpakets: hoher Farbraum, starke Kontraste und eine hohe Bildwiederholrate unterstützen präzises Arbeiten bei Design, Content-Produktion und 3D.

✍️ Auch bei der Bedienung geht Lenovo einen ungewöhnlicheren Weg. Das Force Pad kann zusammen mit dem optionalen Yoga Pen Gen 2 als zusätzliche Eingabefläche für Skizzen, Annotationen und kreative Arbeit genutzt werden.

🚀 Hinzu kommen moderne Schnittstellen und Konnektivität wie Wi-Fi 7 sowie schnelle PCIe-4.0-SSDs – abhängig von der gewählten Konfiguration.
Entscheidend ist das Zusammenspiel der Komponenten: Das Yoga Pro 7a bringt Rechenleistung, Grafik, gemeinsamen Speicher und ein hochwertiges OLED-Display in ein mobiles System und richtet sich damit klar an anspruchsvolle Kreativ-, 3D- und KI-Workflows.

Hashtag Hashtag Hashtag Hashtag Hashtag

Keine Kompromisse mehr zwischen mobiler Flexibilität und kompromissloser Workstation-Leistung: Das Lenovo ThinkPad P16s ...
21/08/2026

Keine Kompromisse mehr zwischen mobiler Flexibilität und kompromissloser Workstation-Leistung: Das Lenovo ThinkPad P16s bringt geballte KI-Power, zertifizierte Grafikleistung und Langlebigkeit direkt an den Arbeitsplatz eurer Performance-Teams.

Warum das ThinkPad P16s der perfekte B2B-Performer ist:

• Duale KI-Architektur: Integrierte NPU-Einheiten übernehmen stromsparend tägliche Hintergrundeffekte und Diktate, während dedizierte Profi-Grafikkarten maximale Rechenleistung für schwere KI-Workloads, RAG-Systeme und Rendering bereitstellen.

• Maximale ISV-Stabilität: Lückenlos zertifiziert für führende Enterprise-Anwendungen von Autodesk, Dassault Systèmes, Siemens und PTC – für garantiertes Arbeiten ohne Abstürze.

• Enterprise-Schutz ab Werk: Das Lenovo ThinkShield Sicherheitsnetzwerk schützt vertrauliche Quellcodes, Patente und Finanzdaten direkt auf Hardware-Ebene.

Die technischen Daten im Überblick:

🔹 Prozessor: Intel Core Ultra (mit integrierter NPU) oder AMD Ryzen PRO Series

🔹 Grafik: Bis zu NVIDIA RTX 500 Ada / RTX PRO Generation Laptop-GPU (mit dedicated VRAM)

🔹 Arbeitsspeicher: Bis zu 96 GB DDR5 / LPDDR5x RAM (ideal für lokale KI-Modelle & Multitasking)

🔹 Speicher: Bis zu 2 TB PCIe NVMe Performance SSD

🔹 Display: 16" WUXGA (1920x1200) bis hin zu gestochen scharfem 4K OLED (16:10 Format, 100% DCI-P3)

🔹 Konnektivität: Wi-Fi 7, optionales 5G/LTE-Modul, Thunderbolt 4, HDMI 2.1, RJ-45 LAN

🔹 Sicherheit: dTPM 2.0 Chip, Fingerabdruckscanner, IR-Kamera mit ThinkShutter, Kensington Lock Slot

🔹 Gewicht: Ab ca. 1,7 kg – unschlagbar mobil für ein voll ausgestattetes 16"-Powerhouse

Maßgeschneidert für eure Leistungsträger:

✔ DevOps & Data Science: Lokales Code-Parsing, Container-Umgebungen und KI-Modell-Testing ohne teure Cloud-GPU-Kosten.

✔ Ingenieure & Konstrukteure: Flüssiges Bearbeiten von CAD-Zeichnungen, 3D-Modellen und B2B-Präsentationen direkt beim Kunden vor Ort.

✔ C-Level & IT-Leiter: Investitions-Sicherheit durch planbare Hardware-Kosten (CapEx) und extrem niedrige Ausfallraten.

📢 Möchtet ihr eure IT-Flotte zukunftssicher aufstellen?
Sichert euren Teams die beste Hardware für produktives Arbeiten. Jetzt Anfragen für individuelle B2B-Konditionen, Teststellungen oder Rahmenverträge stellen!
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Die Cloud ist bequem. Aber muss wirklich jede KI-Aufgabe dorthin?Produktbilder, interne Dokumente, Meetings, Quellcode o...
18/08/2026

Die Cloud ist bequem. Aber muss wirklich jede KI-Aufgabe dorthin?

Produktbilder, interne Dokumente, Meetings, Quellcode oder vertrauliche Unternehmensdaten werden heute oft ganz selbstverständlich an externe Dienste übertragen.

Dabei gibt es längst eine Alternative: KI direkt auf dem eigenen Notebook.

Das Lenovo ThinkBook 16p G6 ADR zeigt, wie weit lokale KI inzwischen gekommen ist. Mit Ryzen 9, 64 GB RAM und einer GeForce RTX 5060 mit 572 AI TOPS lassen sich anspruchsvolle Workflows direkt auf dem Gerät umsetzen.

🎨 Bilder mit ComfyUI generieren und verändern
🎬 Aus einem Bild erste KI-Videos erzeugen
🤖 Lokale Sprachmodelle betreiben
📄 Eigene Dokumente analysieren
🎙️ Meetings transkribieren und zusammenfassen

Das Spannende daran ist nicht nur die Leistung.

Es ist die Möglichkeit, selbst zu entscheiden, wo die eigenen Daten verarbeitet werden.

Die Cloud bleibt wichtig. Aber sie ist längst nicht mehr für jede KI-Aufgabe alternativlos.

In meinem neuen Artikel zeige ich, was mit lokaler KI auf einem modernen Business-Notebook heute bereits möglich ist – und wo die Grenzen liegen.

Vielleicht ist der nächste große Schritt bei KI nicht noch mehr Cloud.
Sondern mehr Kontrolle auf dem eigenen Schreibtisch.

hier gehts zum KI-Laptop -->www.heinzsoft-shop.de/shopping/Lenovo_ThinkBook_16p_G6_ADR.html?refID=41278

Welcher Lenovo ThinkSystem Server passt zu welchem Unternehmen?Ein Server sollte nicht danach ausgewählt werden, welcher...
13/08/2026

Welcher Lenovo ThinkSystem Server passt zu welchem Unternehmen?

Ein Server sollte nicht danach ausgewählt werden, welcher auf dem Datenblatt am stärksten aussieht. Entscheidend ist, welche Aufgaben er im Unternehmen übernehmen soll.

Lenovo deckt mit der ThinkSystem-Familie sehr unterschiedliche Szenarien ab. Drei Modelle zeigen das besonders gut:

🔹 ThinkSystem ST50 V3
Ein kompakter Tower-Server für kleinere Unternehmen, Büros und Außenstellen. Geeignet für klassische Infrastrukturaufgaben, kleinere Anwendungen und lokale Dienste.

🔹 ThinkSystem SR250 V3
Ein platzsparender 1-HE-Rackserver für standardisierte IT-Infrastrukturen, Zweigstellen, Anwendungen und kleinere Virtualisierungsumgebungen.

🔹 ThinkSystem SR650 V3
Eine leistungsfähigere 2-HE-Plattform für umfangreiche Virtualisierung, Datenbanken und anspruchsvollere Rechenzentrums-Workloads.

Die wichtigste Frage lautet deshalb nicht: Tower oder Rack?

Sondern:

Welche Anwendungen laufen auf dem Server, wie stark wird die Umgebung wachsen und welche Verfügbarkeit wird benötigt?

Denn bei der Serverauswahl zählen nicht nur CPU und Arbeitsspeicher. Auch Storage, RAID, Netzwerk, Erweiterbarkeit, Stromversorgung und Administration sollten zum Einsatzszenario passen.

Ein kleinerer Server kann für einen Standort genau richtig sein. Gleichzeitig kann eine zu knapp geplante Plattform schnell zum Engpass werden, wenn zusätzliche Nutzer, virtuelle Maschinen oder Anwendungen hinzukommen.

Deshalb gilt bei der Beschaffung:

So leistungsfähig wie nötig. So erweiterbar wie sinnvoll.

Bei HEINZSOFT finden Sie Lenovo ThinkSystem Server für unterschiedliche Unternehmensgrößen und Anforderungen.

Wer vor einer neuen Serverentscheidung steht, sollte deshalb zuerst den Workload betrachten und erst danach die konkrete Hardware auswählen.

Lenovo Server Tower
https://www.heinzsoft-shop.de/info/lenovo-server-tower-thinksystem-st.html?refID=76841

Lenovo Server Rack
https://www.heinzsoft-shop.de/info/lenovo-rack-server-thinksystem-sr.html?refID=76841

𝗟𝗼𝗸𝗮𝗹𝗲 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝗶𝗰 𝗔𝗜 𝘄𝗶𝗿𝗱 𝘀𝗰𝗵𝗻𝗲𝗹𝗹𝗲𝗿: 𝗪𝗮𝘀 𝗡𝗲𝗺𝗼𝘁𝗿𝗼𝗻 𝟯.𝟱 𝗟𝗶𝗴𝗵𝘁𝗻𝗶𝗻𝗴 𝗮𝘂𝗳 𝗱𝗲𝗺 𝗛𝗣 𝗭𝗚𝗫 𝗡𝗮𝗻𝗼 𝘇𝗲𝗶𝗴𝘁.Bei lokaler KI geht es längst nic...
13/08/2026

𝗟𝗼𝗸𝗮𝗹𝗲 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝗶𝗰 𝗔𝗜 𝘄𝗶𝗿𝗱 𝘀𝗰𝗵𝗻𝗲𝗹𝗹𝗲𝗿: 𝗪𝗮𝘀 𝗡𝗲𝗺𝗼𝘁𝗿𝗼𝗻 𝟯.𝟱 𝗟𝗶𝗴𝗵𝘁𝗻𝗶𝗻𝗴 𝗮𝘂𝗳 𝗱𝗲𝗺 𝗛𝗣 𝗭𝗚𝗫 𝗡𝗮𝗻𝗼 𝘇𝗲𝗶𝗴𝘁.

Bei lokaler KI geht es längst nicht mehr nur darum, **ob ein Modell auf einer Workstation läuft**.

Für den praktischen Einsatz wird eine andere Frage immer wichtiger: Wie schnell arbeitet das Modell bei echten Aufgaben wie Tool-Aufrufen, strukturierten Ausgaben, Validierung oder Code-Generierung?

Genau dazu gibt es jetzt interessante Benchmark-Ergebnisse mit **NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning auf dem HP ZGX Nano**.

Und das Entscheidende dabei: Die Tests liefen lokal auf einem einzelnen HP ZGX Nano.

# # # Nemotron 3.5 Lightning: ausgelegt auf die Arbeit von AI Agents

NVIDIA hat Nemotron 3.5 Lightning am 11. August 2026 vorgestellt.

Das Modell verfügt insgesamt über **30 Milliarden Parameter**, aktiviert durch seine Mixture-of-Experts-Architektur aber nur rund **3 Milliarden Parameter pro Token**.

Das macht den Ansatz besonders interessant für Aufgaben, die bei AI Agents ständig auftreten:

🔹 Tool-Aufrufe
🔹 strukturierte Datenverarbeitung
🔹 Validierung
🔹 Code-Ausgabe
🔹 wiederkehrende Ausführungsschritte

Gerade bei dauerhaft laufenden Agenten zählen nicht nur Modellqualität und Kontextfenster. Auch **Latenz und Durchsatz** werden schnell zu einem praktischen Faktor.

# # # Was Multi-Token Prediction verändert

Eine der technisch interessantesten Eigenschaften von Nemotron 3.5 Lightning ist die integrierte **Multi-Token Prediction**, kurz MTP.

Klassische Sprachmodelle erzeugen ihre Ausgabe normalerweise Token für Token.

MTP versucht stattdessen, mehrere nachfolgende Token vorauszusagen. Das eigentliche Modell prüft diese Vorschläge anschließend und übernimmt die passende Sequenz.

Vereinfacht gesagt:

**Normal:**
Token → Token → Token → Token

**Mit MTP:**
Mehrere Token voraussagen → prüfen → passende Sequenz übernehmen

Wenn genügend vorgeschlagene Token akzeptiert werden, kann das Modell mit einem Rechenschritt mehr Ausgabe erzeugen.

Gerade bei strukturierten Workloads kann das einen deutlichen Unterschied machen.

# # # Der Benchmark auf dem HP ZGX Nano

HP hat Nemotron 3.5 Lightning auf einem **HP ZGX Nano** getestet.

Untersucht wurden unterschiedliche MTP-Konfigurationen:

• k=0 ohne Multi-Token Prediction
• k=1
• k=2
• k=3

Zusätzlich wurde mit verschiedenen Parallelitätsstufen gearbeitet, von einer einzelnen Anfrage bis zu 64 gleichzeitig laufenden Requests.

Zum Einsatz kamen unter anderem Aufgaben aus diesen Bereichen:

🔹 Tool Calls
🔹 mehrstufige Tool-Aufrufe
🔹 JSON-Extraktion
🔹 strukturierte Zusammenfassungen
🔹 Code-Ausgabe

Damit handelt es sich nicht einfach um einen klassischen Chat-Benchmark, sondern um Workloads, die für **Agentic AI** besonders relevant sind.

# # # Bis zu 65 % mehr Gesamtdurchsatz

Eines der auffälligsten Ergebnisse zeigt sich beim aggregierten Durchsatz.

Ohne Multi-Token Prediction erreichte das System bei 64 parallelen Anfragen rund:

**94 Tokens pro Sekunde**

Mit k=3 stieg der Wert auf:

**154,8 Tokens pro Sekunde**

Das entspricht einem Plus von rund:

⚡ **65 % mehr Gesamtdurchsatz**

Für Systeme, auf denen mehrere Agenten oder Prozesse gleichzeitig arbeiten, ist genau dieser Wert interessant.

Denn dort zählt nicht nur, wie schnell eine einzelne Antwort entsteht, sondern wie viele Aufgaben das System insgesamt verarbeiten kann.

# # # Auch einzelne Anfragen werden deutlich schneller

Noch greifbarer wird der Unterschied bei einer einzelnen Anfrage.

Die Baseline ohne MTP lag bei rund:

**29,4 Tokens pro Sekunde**

Mit k=3 wurden:

**51,5 Tokens pro Sekunde**

gemessen.

Das entspricht ungefähr:

⚡ **75 % höherer Dekodiergeschwindigkeit bei einer einzelnen Anfrage**

Das ist besonders relevant für interaktive Anwendungen.

Bei einem lokalen Coding Assistant, einem Agenten mit Tool-Nutzung oder einem internen KI-Assistenten macht es einen großen Unterschied, ob Antworten nur technisch möglich sind oder sich auch schnell genug anfühlen.

# # # Warum strukturierte Agenten-Workloads gut zu MTP passen

Ein wichtiger Punkt beim Benchmark ist die Art der Aufgaben.

Tool Calls, JSON-Strukturen und Code sind häufig vorhersehbarer aufgebaut als freie Gespräche oder kreatives Schreiben.

Genau davon kann Multi-Token Prediction profitieren.

Die gemessenen Akzeptanzraten lagen ungefähr bei:

• **93 % bei k=1**
• **88 % bei k=2**
• **82 % bei k=3**

Die Akzeptanz sinkt also mit zunehmender Spekulationstiefe etwas ab.

Innerhalb der jeweiligen k-Stufe blieb sie über unterschiedliche Parallelitätsstufen hinweg jedoch vergleichsweise stabil.

Das zeigt auch, warum reine Angaben wie „Tokens pro Sekunde“ ohne Kontext nur begrenzt aussagekräftig sind.

Entscheidend ist immer:

**Welcher Workload wird tatsächlich ausgeführt?**

# # # Warum der HP ZGX Nano dabei interessant wird

Der HP ZGX Nano ist eine kompakte AI Workstation auf Basis des **NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchips** mit **128 GB Unified Memory**.

Damit rückt eine Klasse von KI-Workloads auf den Schreibtisch, für die bislang häufig größere Server- oder Cloud-Umgebungen mitgedacht wurden.

Das bedeutet nicht, dass lokale Systeme die Cloud ersetzen.

Interessanter ist vielmehr die Möglichkeit, je nach Anwendung zu entscheiden:

**Welche Verarbeitung gehört in die Cloud und welche kann lokal stattfinden?**

Das kann zum Beispiel bei folgenden Szenarien relevant werden:

🔹 Entwicklung und Prototyping
🔹 lokale AI Agents
🔹 Coding Assistants
🔹 Verarbeitung sensibler Daten
🔹 Tests neuer Modelle
🔹 strukturierte interne Workflows
🔹 lokale Inferenz ohne dauerhafte Cloud-Abhängigkeit

Für Unternehmen entsteht damit eine zusätzliche Architekturentscheidung.

Cloud oder lokal muss nicht zwingend ein Entweder-oder sein.

# # # Hardware allein entscheidet nicht

Der Benchmark zeigt noch etwas anderes sehr deutlich:

Bei AI Workstations reicht es nicht, nur auf Hardware-Spezifikationen zu schauen.

Die tatsächliche Performance entsteht aus dem Zusammenspiel von:

**Hardware + Modellarchitektur + Runtime + Serving Engine + Workload**

Nemotron 3.5 Lightning nutzt eine Modellarchitektur, die für effiziente Ausführung optimiert ist.

Multi-Token Prediction kann die Dekodierung beschleunigen.

Die Hardware stellt Rechenleistung und Speicher bereit.

Und die Serving-Software entscheidet mit darüber, wie effizient das Ganze praktisch genutzt wird.

Erst zusammen entsteht daraus ein sinnvoller lokaler KI-Stack.

# # # Die Benchmark-Zahlen richtig einordnen

So interessant die Ergebnisse sind: Sie sollten nicht pauschal auf jeden KI-Workload übertragen werden.

Getestet wurde ein bestimmtes Modell auf einem einzelnen HP ZGX Nano mit definierten, stark strukturierten agentischen Aufgaben.

Offene Dialoge, kreatives Schreiben oder andere weniger vorhersehbare Ausgaben können sich anders verhalten.

Auch die Modellqualität selbst war nicht Gegenstand des Benchmarks.

Gemessen wurde vor allem:

**Wie verändert Multi-Token Prediction die Inferenzleistung?**

Und dafür sind die Ergebnisse durchaus bemerkenswert.

# # # Was wir daraus mitnehmen

Für uns sind vor allem drei Punkte interessant:

**1. Agentic AI stellt andere Anforderungen als klassischer Chat.**

Tool-Aufrufe, Validierungen und strukturierte Ausgaben laufen häufig und wiederholt. Genau dort zählen Latenz und Durchsatz.

**2. Lokale KI wird technisch immer interessanter.**

Wenn solche Workloads auf einer kompakten AI Workstation sinnvoll ausgeführt werden können, entstehen neue Möglichkeiten für Entwicklung, interne KI-Anwendungen und hybride Architekturen.

**3. Die Softwareseite wird genauso wichtig wie die Hardware.**

Ein schneller Chip allein reicht nicht. Modellarchitektur, Inferenzverfahren und Runtime entscheiden mit darüber, welche Leistung am Ende tatsächlich ankommt.

Der Benchmark mit **Nemotron 3.5 Lightning auf dem HP ZGX Nano** ist deshalb mehr als nur ein Performancevergleich.

Er zeigt, in welche Richtung sich lokale AI-Infrastruktur entwickelt:

**weg von der Frage „Kann das Modell lokal laufen?“ und hin zu „Welche produktiven AI-Workloads können wir sinnvoll lokal betreiben?“**

Gerade bei AI Agents dürfte diese Frage in Zukunft noch wichtiger werden.

--> zu den HP ZGX NANO --> https://www.heinzsoft-shop.de//shopping/HP_ZGX_Nano.html

Workstation-Power – aber bitte mobil.Mit dem Lenovo ThinkPad P1 Gen 9 zeigt sich sehr deutlich, wie stark sich mobile Wo...
12/08/2026

Workstation-Power – aber bitte mobil.

Mit dem Lenovo ThinkPad P1 Gen 9 zeigt sich sehr deutlich, wie stark sich mobile Workstations inzwischen verändert haben.

Professionelle Leistung bedeutete früher fast automatisch: großes Gehäuse, hohes Gewicht und ein Gerät, das man zwar transportieren konnte – aber nicht unbedingt jeden Tag mitnehmen wollte.

Genau hier setzt das P1 Gen 9 an.

Mit NVIDIA RTX PRO Blackwell, bis zu 96 GB LPCAMM2-Arbeitsspeicher und einem hochwertigen 16-Zoll-Display bringt Lenovo sehr viel professionelle Leistung in ein System, das bei rund 1,8 kg startet.

Damit wird das P1 besonders interessant für Anwender aus Engineering, Konstruktion, Visualisierung, Content Creation oder AI, die auch unterwegs nicht auf eine leistungsfähige Workstation verzichten möchten.

Die spannende Frage ist deshalb nicht mehr nur:

Wie schnell ist eine mobile Workstation?

Sondern:

Wie viel Leistung kann man heute mitnehmen, ohne beim Thema Mobilität zu große Kompromisse einzugehen?

👉 https://www.heinzsoft-shop.de/shopping/Lenovo_ThinkPad_P1_Gen_9.html

Ein Notebook? Eigentlich eher eine Workstation, die man zuklappen kann.Es gibt Notebooks, bei denen es um möglichst weni...
07/08/2026

Ein Notebook? Eigentlich eher eine Workstation, die man zuklappen kann.
Es gibt Notebooks, bei denen es um möglichst wenig Gewicht, lange Akkulaufzeit und maximale Mobilität geht. Und dann gibt es Geräte wie das Lenovo ThinkPad P16 Gen 3.

Hier lautet die Entwicklungsfrage offensichtlich nicht: Wie dünn können wir es bauen? Sondern eher: Wie viel Workstation-Leistung bekommen wir noch in ein Gehäuse, das sich tatsächlich mitnehmen lässt?

Und genau deshalb finde ich dieses Gerät so interessant.

In der maximalen Ausbaustufe kombiniert Lenovo einen Intel Core Ultra 9 285HX mit 24 Kernen mit professioneller NVIDIA RTX PRO Blackwell Grafik bis hin zur RTX PRO 5000 mit 24 GB GDDR7 ECC. Dazu können bis zu 192 GB DDR5-Arbeitsspeicher und drei M.2-SSDs mit insgesamt bis zu 12 TB verbaut werden. Das sind Spezifikationen, bei denen die Grenze zwischen Notebook und klassischer Workstation ziemlich schnell verschwimmt.

⚙️ Das Entscheidende ist nicht nur die CPU
Bei leistungsstarken Notebooks wird gerne zuerst über den Prozessor gesprochen. Beim P16 Gen 3 ist das aber nur ein Teil der Geschichte.

Die professionellen RTX-PRO-GPUs machen deutlich, für welche Zielgruppe dieses Gerät gedacht ist. CAD, 3D-Konstruktion, Simulation, Rendering, Engineering, Video- und Visualisierungs-Workloads oder zunehmend auch lokale AI-Workloads sind genau die Bereiche, in denen eine mobile Workstation ihre Berechtigung hat.

Besonders spannend finde ich dabei die RTX PRO 5000 Blackwell Laptop GPU mit 24 GB GDDR7 ECC. Allein der große lokale Grafikspeicher eröffnet Workloads, für die typische Business-Notebooks oder viele Consumer-Geräte schlicht nicht ausgelegt sind. Lenovo gibt für die GPU in der höchsten Konfiguration bis zu 1.824 FP4 AI TOPS an.

Und genau hier wird die aktuelle Entwicklung interessant: Eine mobile Workstation ist heute nicht mehr nur ein Rechner für CAD und Rendering. Sie wird zunehmend auch zu einer lokalen AI-Plattform.

🧠 192 GB RAM in einem Notebook
Fast noch beeindruckender finde ich einen anderen Wert: Bis zu 192 GB DDR5 RAM sind möglich.

Nicht verlötet, sondern über vier SODIMM-Slots.

Bei ECC-Konfigurationen sind bis zu 128 GB vorgesehen. Wer maximale Kapazität benötigt, kann mit Non-ECC-Speicher bis auf 192 GB gehen. Beim Storage bietet Lenovo drei M.2-Steckplätze und unterstützt laut Spezifikation insgesamt bis zu 12 TB SSD-Speicher.

Für große Datenmodelle, virtuelle Maschinen, Softwareentwicklung, komplexe Engineering-Projekte oder lokale KI-Experimente sind solche Reserven alles andere als theoretisch.

Das ist für mich auch einer der entscheidenden Unterschiede zwischen einem sehr schnellen Notebook und einer echten mobilen Workstation: Es geht nicht nur darum, wie schnell ein einzelner Benchmark läuft. Es geht darum, welche Arbeitslasten das gesamte System dauerhaft abbilden kann.

🖥️ Auch beim Display geht Lenovo nicht auf Sparflamme
Ein System dieser Klasse braucht natürlich auch entsprechende Displays. Neben klassischen WUXGA-Varianten gibt es unter anderem ein 3.840 × 2.400 Pixel großes IPS-Panel mit bis zu 800 Nits und vollständiger DCI-P3-Abdeckung.

Noch interessanter ist die 3.2K-Tandem-OLED-Option mit 3.200 × 2.000 Pixeln, 100 Prozent DCI-P3, variabler Bildwiederholrate von 40 bis 120 Hz und einer angegebenen HDR-Spitzenhelligkeit von bis zu 1.500 Nits.

Gerade für Visualisierung, Content Creation und farbkritische Workflows ist das weit mehr als nur ein schönes Display.

🔌 Und dann muss so ein Gerät auch noch eine Workstation bleiben
Hohe Rechenleistung allein reicht im professionellen Umfeld nicht. Eine Workstation muss sich erweitern, anschließen und in bestehende Umgebungen integrieren lassen.

Das P16 Gen 3 unterstützt bis zu fünf unabhängige Displays inklusive des internen Panels und bietet unter anderem Thunderbolt 5, Thunderbolt 4 und HDMI. Gleichzeitig steckt ein 99,9-Wh-Akku im Gehäuse. Das Gewicht beginnt bei rund 2,54 Kilogramm.

Damit ist es natürlich kein Ultrabook.

Aber genau das möchte es auch nicht sein.

Leistung bedeutet mehr als einen Benchmark zu gewinnen
Und hier würde ich das P16 Gen 3 auch bewusst nicht schönreden.

Wer ausschließlich nach der maximal möglichen GPU-Leistung sucht, sollte genau auf die jeweilige Konfiguration und die Leistungsgrenzen der GPU achten. Bei einer getesteten RTX PRO 3000 Blackwell lag das P16 Gen 3 beispielsweise hinter einer konkurrierenden mobilen Workstation mit deutlich höherem GPU-Power-Limit.

Das macht das P16 aber nicht weniger interessant.

Denn eine professionelle Workstation ist immer ein Kompromiss aus Leistung, Kühlung, Stabilität, Erweiterbarkeit, Mobilität, zertifizierten Treibern und der Frage, ob das Gerät seine Aufgabe auch nach vielen Stunden unter Last zuverlässig erledigt.

Und genau deshalb würde ich das ThinkPad P16 Gen 3 derzeit zu den interessantesten mobilen Workstations am Markt zählen.

Nicht weil es klein ist.

Nicht weil es leicht ist.

Sondern weil Lenovo bei diesem Gerät eine Frage verfolgt, die in Zeiten immer dünnerer Notebooks fast ein wenig aus der Mode gekommen ist:

Wie viel Leistung können wir einem professionellen Anwender tatsächlich mitgeben?

Und vielleicht ist genau das die richtige Frage für Ingenieure, Entwickler, Designer, Architekten und AI-Professionals, die ihren Arbeitsplatz eben nicht immer unter dem Schreibtisch stehen haben.

Was meint ihr: Ist eine solche mobile Workstation für euch noch ein Notebook – oder bereits ein Desktop-Ersatz mit Scharnier?

--> https://www.heinzsoft-shop.de/shopping/Lenovo_ThinkPad_P16_Gen_3.html?refID=41278

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An Den Steinenden 9
Herzberg
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