Edge-KI für 150 Euro – 40 TOPS, die alles verändern
Stell dir vor: du lädst ein Llama-Modell auf den Raspberry Pi, schreibst Texte und generierst Bilder direkt vor Ort, ganz ohne Cloud, ohne Datenschutz-Stress. Und das mit 40 Billionen Operationen pro Sekunde. Klingt nach Zukunft? Ist es auch. Der AI HAT+ 2 von Raspberry Pi macht generative KI erschwinglich und hebt Edge-Computing auf ein neues Level, das selbst Nvidia Jetson ein Stück weit alt aussehen lässt. Während viele über teure GPU-Cluster quatschen, hat Raspberry Pi still und heimlich einen echten Wachmacher rausgebracht. Der AI HAT+ 2 mit Hailo-10H NPU liefert 40 TOPS für unter 150 Euro, Edge-KI für die breite Masse. Wir schauen uns an, was das Ding wirklich draufhat und warum es sich für deine Projekte lohnen könnte.
Hardware-Specs: Was steckt drin?
Der AI HAT+ 2 ist eine PCIe-Erweiterung für den Raspberry Pi 5, die über den M.2-Slot angeschlossen wird. Das Herzstück: ein Hailo-10H NPU-Chip mit 40 TOPS (INT8) und – das ist der Clou – eigenem 8 GB LPDDR4X-Speicher. Beim Vorgänger AI HAT+ (Hailo-8 mit 26 TOPS) war der fehlende dedizierte RAM noch das Nadelöhr.
Die Zahlen im Vergleich:
- AI HAT+ 2 (Hailo-10H): 40 TOPS, 8 GB RAM onboard, 130 USD
- AI HAT+ (Hailo-8): 26 TOPS, kein eigener RAM, 70 USD
- Raspberry Pi AI Kit (Hailo-8L): 13 TOPS, kein eigener RAM, 70 USD
Der eigene Speicher macht den Unterschied. Große Modelle wie Stable Diffusion oder 7B-Parameter-LLMs laufen jetzt direkt auf dem Chip, ohne den Pi-RAM zu belasten. Das Ergebnis: bis zu 10x schnellere Inference bei Vision-Transformern und Diffusion-Modellen.
Die Installation ist Plug-and-Play. Raspberry Pi 5 (ab Rev. 1.0), Raspberry Pi OS Bookworm und du bist startklar. Der Hailo-Chip unterstützt ONNX, TensorFlow Lite, perfekt für Modelle von Hugging Face. Beim Strom bleibt alles entspannt: Das Standard-5V/5A-Netzteil reicht, für Dauerlast empfiehlt sich ein 27W-PD-Netzteil. Der NPU zieht 3-4W inklusive RAM, mit dem Active Cooler bleibst du unter 70°C.
Performance: Was bringen 40 TOPS in der Praxis?
Die ersten Benchmarks sind beeindruckend. Llama 3.2 1B generiert 50-60 Tokens pro Sekunde – doppelt so schnell wie auf dem Hailo-8. Stable Diffusion XL schafft ein 512×512-Bild in 2-3 Sekunden statt der bisherigen 10 Sekunden. Pose-Estimation läuft in Echtzeit bei 1080p mit 30 FPS – ideal für Überwachungskameras oder Home-Automation.
Verglichen mit der Konkurrenz sieht es so aus:
- Nvidia Jetson Nano: 472 GFLOPS, kostet 150+ Euro, verbraucht 10W+
- Coral TPU: nur 4 TOPS, USB-basiert, für LLMs ungeeignet
- Rockchip RK3588: 6 TOPS NPU, schwächerer CPU, kein dedizierter RAM
Der AI HAT+ 2 schlägt alle im Preis-Leistungs-Verhältnis. 40 TOPS für unter 150 Euro, Edge-KI wird demokratisiert.
Use Cases: Wo du das Teil einsetzen kannst
Die praktischen Anwendungen sind vielfältig. Lokale Content-Generierung für WordPress-Seiten via REST-API, AI-generierte Meta-Descriptions oder Produktbilder. Automatisierungen mit n8n:
Kamera-Feed → Object-Detection → Alert-Trigger.
Das Setup dauert keine fünf Minuten:
sudo apt install hailo-all
hailo model download
tappas infer --model yolov8 --input /dev/video0 --loop
Für Fortgeschrittene gibt’s den Hailo Dataflow Compiler kostenlos, um eigene ONNX-Modelle zu kompilieren. Plant-Monitoring, Bildverbesserung für Fotografie-Projekte, Drohnen-Steuerung via Pose-Tracking – die Liste ist lang.
Marktposition: Edge-KI wächst 30% pro Jahr
Der Edge-AI-Markt explodiert mit 30% CAGR bis 2030. Raspberry Pi positioniert sich als Demokratisierer dieser Technologie. Der Hailo-10H ist energieeffizienter als Tensor Cores, aber spezialisiert auf INT8/INT4, reines Inference, kein Training. AMD Xilinx und Intel Movidius spielen in einer anderen Liga, meist teurer und weniger zugänglich.
Für GDPR-konforme Projekte ist das perfekt: Alles läuft lokal, keine Cloud-Abhängigkeit. Und skalierbar ist es auch – zehn Pi 5 mit AI HAT+ 2 geben dir 400 TOPS für unter 2.000 Euro.
Gibt’s auch Nachteile? Klar. Der PCIe-Bottleneck limitiert 4K-Verarbeitung über 20 FPS. FP16-Support fehlt für ultra-präzise LLMs. Aber für 95% der Anwendungsfälle ist das irrelevant.
Verfügbarkeit in Deutschland
Der AI HAT+ 2 ist jetzt erhältlich:
- BerryBase.de: ca. 149 Euro
- funk24: ca. 149 Euro, sofort verfügbar, Lieferzeit: 1-3 Tage
- reichelt.de: ca. 149 Euro, sofort lieferb 1-2 Werktage (Sichere dir 3% Cashback auf deine Einkäufe bei reichelt + 5€ bei Registrierung über die Cashback Plattform shoop*)
Was du für den Start brauchst
Der AI HAT+ 2 allein reicht nicht, hier die komplette Shopping-Liste für dein Edge-KI-Setup:
Basis-Hardware:
- Raspberry Pi 5 8GB* oder Raspberry Pi 5 16GB Starter-Kit*, für große Modelle ist mehr RAM besser, das 16GB-Starter-Kit enthält meist Netzteil, Gehäuse und Kühlkörper
- AI HAT+ 2 (ca. 149 Euro) der eigentliche NPU mit 8GB eigenem Speicher
- 27W USB-C Netzteil* (ca. 15 Euro) das Standard-5A-Netzteil reicht knapp, für Dauerlast brauchst du mehr Power
- Active Cooler für Pi 5* (ca. 8 Euro) bei 40 TOPS wird’s warm, der offizielle Lüfter hält alles unter 70°C
- microSD-Karte 64GB+* (ca. 15 Euro) Class 10 oder besser für schnelle OS-Boots und Modell-Loading
Optional aber sinnvoll:
- M.2 NVMe SSD* (128GB ab 20 Euro) deutlich schneller als SD-Karte für Modell-Storage
- Gehäuse mit HAT+-Aussparung* (ca. 20 Euro) viele Standard-Cases passen nicht mit montiertem HAT
- Kamera-Modul V3* (ca. 30 Euro) für Computer-Vision-Projekte mit Echtzeit-Inference
Gesamtkosten: 270-350 Euro je nach Konfiguration. Zum Vergleich: Ein Nvidia Jetson Orin Nano kostet allein 500+ Euro.
Die Edge-KI-Revolution ist nicht mehr Science-Fiction. Sie läuft auf deinem Schreibtisch, kostet weniger als ein Wochenendausflug und gibt dir Kontrolle über deine Daten zurück. 40 TOPS generative KI zum Preis eines Mittelklasse-Smartphones – willkommen in 2026.
Hinweis: Dieser Artikel enthält Inhalte, die mit Unterstützung eines KI-Systems erstellt wurden. Die Inhalte wurden anschließend von einem Menschen mit Hinweis: Dieser Artikel enthält Inhalte, die mit Unterstützung eines KI-Systems erstellt wurden. Die Inhalte wurden anschließend von einem Menschen mit ❤️ überprüft und bearbeitet, um Qualität und Richtigkeit sicherzustellen.
Die mit einem Sternchen (*) gekennzeichneten Links sind Provisions-Links, auch Affiliate-Links genannt. Wenn du auf einen solchen Link klickst und auf der Zielseite einen Kauf tätigst, erhalten wir von dem betreffenden Anbieter oder Online-Shop eine Vermittlerprovision. Dir entstehen dadurch keine Nachteile beim Kauf oder Preis. Durch deine Unterstützung hilfst du uns, danke dafür! Dein AIFactum Team.