Bis zu 24 GB VRAM NVIDIA RTX 50 SUPER: Voraussichtliches Release erst Frühjahr 2026 – Lohnt das Warten?

Aktuelle Gerüchte verdichten sich auf einen Veröffentlichungszeitraum für NVIDIAs angekündigte GeForce RTX-50-SUPER-Grafikkarten: Als sehr wahrscheinlich kristallisiert sich nun zwischen März und Mai 2026 heraus. Dies geht aus konsolidierten Brancheninformationen hervor, in welche die Gerüchteseite Videocardz Einsicht haben will. Dieser Zeitraum ist insofern bemerkenswert, weil jüngere Spekulationen von einem deutlich früheren Erscheinen ausgegangen sind.

Als Grund für den späten Termin wird genannt, dass sich das SUPER-Update auf die Modelle RTX 5080 SUPER und die RTX 5070 Ti SUPER konzentriert und die RTX 5070 Serie erst relativ spät im Produktzyklus erschienen ist und somit sonst nur sehr kurz im Markt gewesen wäre. Zudem haben Hersteller von Grafikkarten laut Videocardz noch keine offiziellen Projektbenachrichtigungen erhalten, was einen Start vor diesem Zeitraum ebenso unwahrscheinlich macht.

Die erwarteten technischen Verbesserungen der SUPER-Modelle umfassen primär eine Erhöhung des Videospeichers durch den Einsatz neuer GDDR7-Module, die jetzt 3 statt 2 GB pro Chip ermöglichen. So dürften die RTX 5080 SUPER und 5070 Ti SUPER mit 24 GB ausgestattet sein, die RTX 5070 SUPER könnte auf 18 GB aufstocken. In der Regel wird mit Speicher-Upgrades im SUPER-Zyklus die Anzahl der CUDA-Cores kaum erhöht, aber oft noch die Betriebsfrequenz leicht angehoben, was meist auch einen höheren Leistungsbedarf (TGP) zur Folge hat.

Angesichts des noch ein halbes Jahr entfernt liegenden, wahrscheinlichen Release-Termins stellt sich die Frage, ob sich das Warten für Anwender mit aktuellem Leistungsbedarf lohnt. Für GPU-Effekte selbst genügen in der Regel die mittlerweile üblichen 16 GB VRAM vollkommen. Für lokale KI-Modelle kann der Speicher dagegen kaum groß genug sein. Allerdings haben solche Modelle bis jetzt auch noch keinen direkten Einzug in die großen Desktop-Applikationen gefunden. Anbieter wie Adobe bieten generative KI aktuell "on-Demand" aus der Cloud an. Eine starke, eigene GPU im Rechner ist hierfür nicht relevant.