Wenn Nvidia damit ernst macht, könnte es für AMD und Intel ziemlich ungemütlich werden.
Das Interessante am N1X ist nämlich nicht irgendein zusätzlicher CPU-Kern oder 200 MHz mehr Boost. Nvidia kommt mit einer komplett anderen Strategie: Arm-CPU + Blackwell-GPU + Unified Memory und eine Plattform, die von Anfang an massiv auf KI und heterogene Workloads ausgelegt ist.
Und genau da könnte x86 langsam alt aussehen. Was bringt mir die theoretisch stärkste CPU, wenn die eigentliche Rechenarbeit sowieso auf der GPU landet und Daten ständig zwischen CPU-RAM und VRAM hin- und hergeschoben werden müssen? Wenn Nvidia Speicherbandbreite, Latenzen und Energieeffizienz tatsächlich so gut in den Griff bekommt, wie es das Konzept verspricht, könnte das bei AI/ML, Content Creation und bestimmten HPC-Workloads richtig einschlagen.
Natürlich kommt jetzt wieder der Klassiker: „Aber mein Ryzen/Core ist im Cinebench schneller.“ Schön. Darum geht es hier möglicherweise gar nicht.
Die spannende Benchmark-Frage lautet: Wie viel reale Arbeit bekomme ich pro Watt, pro Euro und pro Byte Speichertransfer erledigt?
Wenn Nvidia darauf eine überzeugende Antwort liefert, haben AMD und Intel ein Problem. Dann verkauft Nvidia nicht mehr nur eine GPU, sondern eine komplette Rechenplattform.
Und wenn die Software dafür ebenfalls optimiert ist, könnte Oktober deutlich interessanter werden als der nächste x86-Launch mit 5 % mehr IPC.
Wenn das Ding floppt, war es Nvidia-Hype. Wenn es funktioniert, könnte es der Anfang vom Ende der x86-Dominanz im High-End-Client-Bereich sein.
