Ich erinnere mich noch gut an mein erstes KI-Projekt zu Hause: ein kleines neuronales Netz, das handgeschriebene Zahlen erkannte. Damals lief alles auf der CPU – und es dauerte ewig. Erst mit meiner ersten GPU, einer GeForce RTX 3060, änderte sich das Spiel völlig. Plötzlich trainierten Modelle in Minuten statt Stunden. Doch genau hier stellt sich für viele die Frage: Wie viel GPU braucht man wirklich für KI? Und vor allem: Was bekommt man für sein Budget? In diesem Artikel gehe ich dieser Frage auf den Grund. Wir schauen uns an, welche Einsteiger-GPUs aktuell sinnvoll sind, wie sich Kosten und Leistung verhalten und wann sich Alternativen wie Cloud-GPUs oder Jetson-Module lohnen. Der Fokus liegt klar auf der Kostenanalyse – also darauf, wie du dein Geld im KI-Bereich am effektivsten einsetzt.