OmniBook Ultra 16: HP bringt dünnste RTX-Spark-Laptops
Veröffentlicht am: 07.09.2026 um 16:32 Uhr | Redaktion boerse-global.de
HP Inc. hat neue Laptop-Modelle vorgestellt, die auf lokale KI-Erlebnisse und persönliche Agenten ausgerichtet sind. Der Hersteller kündigte das OmniBook Ultra 16, das OmniBook X 14 sowie den Desktop-Rechner OmniDesk an, die alle mit dem NVIDIA-RTX-Spark-Chip ausgestattet sind.
Leistungsstarke Hardware für KI-Anwendungen
Das OmniBook Ultra 16 verfügt über ein 16-Zoll-3K-OLED-Display und ist mit bis zu 128 Gigabyte Arbeitsspeicher ausstattbar. Der Akku mit 99 Wattstunden Kapazität soll eine Laufzeit von bis zu 17 Stunden ermöglichen. Das kleinere OmniBook X 14 bietet ein 14-Zoll-OLED-Display, kommt auf bis zu 15 Stunden Akkulaufzeit und wird mit einem 140-Watt-GaN-Ladegerät ausgeliefert.
Beide Modelle erreichen laut HP dank des verbauten NVIDIA-RTX-Spark-Chips eine KI-Rechenleistung von bis zu 1 PFLOP bei FP4-Genauigkeit. Der Hersteller bezeichnet die beiden Geräte als die weltweit dünnsten Laptops mit RTX-Spark-Technologie.
Desktop-Variante in Entwicklung
Neben den beiden Notebooks arbeitet HP zudem an einer Desktop-Variante namens OmniDesk, die ebenfalls auf die NVIDIA-RTX-Spark-Plattform setzt und für lokale KI-Anwendungen konzipiert ist. Diese Variante befindet sich noch in der Entwicklung.
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Markteinführung im Herbst geplant
Die Veröffentlichung der neuen OmniBook-Modelle ist für den Herbst 2026 vorgesehen. Detaillierte technische Spezifikationen über die bereits bekannten Eckdaten hinaus sowie konkrete Preise hat HP bislang nicht veröffentlicht. Auch zum genauen Marktstart des OmniDesk liegen noch keine Informationen vor.
Mit der Ankündigung reiht sich HP in eine wachsende Zahl von PC-Herstellern ein, die verstärkt auf integrierte KI-Beschleuniger setzen, um Anwendungen wie persönliche Assistenten und generative KI-Funktionen direkt auf dem Gerät auszuführen, statt auf Cloud-Dienste angewiesen zu sein.
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Der Einsatz des NVIDIA-RTX-Spark-Chips in einem besonders dünnen Formfaktor soll dabei sowohl mobile Nutzung als auch anspruchsvolle Rechenlast miteinander vereinen.
