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Das Framework Laptop 16 ist der erste modulare Laptop, der den GPU-Upgrade-Pfad ernst nimmt. Mit austauschbarem Grafikmodul, sechs konfigurierbaren Port-Slots und Open-Source-Firmware richtet sich das 16-Zoll-Gerät an Entwickler und Cloud-Engineers, die ihr Werkzeug nicht alle zwei Jahre ersetzen wollen. Ab 1.299 US-Dollar als DIY-Kit.

Das Wichtigste in Kürze

• AMD Ryzen AI 9 HX 370 (12 Kerne, Zen 5, 45W TDP) als Top-Konfiguration. Keine Intel-Option verfügbar (Framework, 2025).
• Das Expansion-Bay-System nimmt austauschbare GPU-Module auf – aktuell NVIDIA RTX 5070 Laptop (8 GB GDDR7) oder AMD Radeon RX 7700S (8 GB GDDR6). Modulwechsel dauert unter fünf Minuten (Framework).
• Sechs konfigurierbare Expansion-Card-Slots (USB4, USB-A, HDMI 2.1, DisplayPort 1.4, 2.5GbE Ethernet, bis zu 1 TB Storage pro Slot).
• Schemata, CAD-Dateien und Embedded-Controller-Firmware sind Open Source auf GitHub (Framework, github.com/FrameworkComputer).
• Akkulaufzeit: 8 bis 9 Stunden unter leichter Last (Tom’s Guide, 2025). Display: 16 Zoll, 2560×1600, 165 Hz, 100 Prozent DCI-P3.

Die These: Warum Modularität für Developer zählt

Entwickler-Laptops haben ein Ablaufdatum. Nicht weil die CPU nach drei Jahren zu langsam ist, sondern weil die GPU nicht mehr reicht, die Ports nicht zum neuen Setup passen oder der RAM verlötet und nicht erweiterbar ist. Framework löst dieses Problem nicht mit Marketing-Versprechen, sondern mit einem physisch modularen Design.

Das Expansion-Bay-System auf der Rückseite des Gehäuses ist über PCIe angebunden und nimmt austauschbare Module auf. Wer heute mit der AMD Radeon RX 7700S einsteigt und in zwei Jahren auf die nächste GPU-Generation wechseln will, tauscht das Modul – nicht den Laptop. Framework hat die Kreuzkompatibilität zwischen den 2024er- und 2025er-Mainboards bestätigt.

Für Cloud-Engineers, die lokale KI-Inference-Workloads testen oder ML-Modelle trainieren, ist das ein konkreter Vorteil: GPU-Leistung skaliert mit dem Modulwechsel, ohne dass Tastatur, Display und Mainboard ersetzt werden.

Expansion Cards: Der USB-C-Baukasten

Sechs Slots, drei pro Seite. Jede Expansion Card hat einen USB4/USB-C-Formfaktor und lässt sich im laufenden Betrieb wechseln. Das verfügbare Sortiment: USB-C (USB4/USB 3.2), USB-A, HDMI 2.1, DisplayPort 1.4, MicroSD, SD, 2.5GbE Ethernet, 3.5-mm-Audio und Storage-Karten mit bis zu 1 TB pro Slot.

Für den Arbeitsalltag eines DevOps-Engineers bedeutet das: Im Büro stecken zwei USB-C (für Docking und Peripherie), ein HDMI und ein Ethernet. Unterwegs tauscht man Ethernet und HDMI gegen SD-Karte und USB-A. Kein Dongle, kein Hub – die Ports sind immer genau die, die man braucht.

Die hinteren beiden Slots unterstützen USB-PD 3.1 mit bis zu 240 Watt Eingangsleistung. Das reicht, um den Laptop auch unter Volllast mit GPU-Modul ausschließlich über USB-C zu laden. Gleichzeitige Displayausgabe auf vier Slots ist ebenfalls unterstützt – eine Konfiguration, die bei klassischen Laptops einen Thunderbolt-Dock erfordert.

GPU-Module: RTX 5070, RX 7700S oder gar keine

Das Expansion-Bay-System bietet aktuell vier Optionen:

NVIDIA GeForce RTX 5070 Laptop GPU (449 US-Dollar): 8 GB GDDR7, 100 Watt TGP. Für ML-Inference mit kleinen bis mittleren Modellen, CUDA-basierte Entwicklung und GPU-beschleunigte Containerisierung. Die RTX 5070 unterstützt DLSS 4 und ist kompatibel mit den gängigen ML-Frameworks (PyTorch, TensorFlow, ONNX Runtime).

AMD Radeon RX 7700S (449 US-Dollar): 8 GB GDDR6. Kompetente Allround-GPU mit guter OpenCL-Performance. Unter Linux laufen die Open-Source-Treiber (Mesa/RADV) stabil und performant. Für Entwickler, die nicht auf CUDA angewiesen sind, eine ernstzunehmende Alternative.

Dual-M.2-Adapter: Zwei PCIe-4.0-x4-Slots statt GPU. Für Nutzer, die maximalen lokalen Storage oder einen KI-Beschleuniger (Coral M.2, Hailo-8) im Expansion Bay bevorzugen.

Expansion Bay Shell: Lüfterloser Blinddeckel für den reinen iGPU-Betrieb. Die integrierte AMD Radeon 780M (Ryzen AI 9) reicht für Entwicklungsarbeit, externe Displays und leichte GPU-Aufgaben.

Open Source: Firmware, Schemata, Community-Module

Framework veröffentlicht Schemata, CAD-Dateien und Firmware auf GitHub. Das Expansion-Bay-Interface ist vollständig dokumentiert. Der Embedded Controller läuft auf Open-Source-Firmware. Die Eingabemodule nutzen QMK-Firmware auf einem Raspberry Pi RP2040.

Die Community hat das genutzt: Drittanbieter-Module wie ein RGB-LED-Matrix-Display und ein M.2-zu-PCIe-Adapter existieren als Projekte auf GitHub. Für IT-Teams, die interne Plattformen bauen, ist die Offenheit ein Signal: Hardware, die man versteht und kontrollieren kann.

Für den Enterprise-Einsatz relevanter: Framework nutzt keine proprietären Schrauben und keinen Kleber. Jede Komponente – Mainboard, Display, Ports, GPU-Modul, Tastatur, Trackpad – ist austauschbar. Framework hat sich öffentlich zu langfristiger Ersatzteilversorgung verpflichtet. Das senkt die Total Cost of Ownership und macht das Gerät für Unternehmensflotten mit langen Nutzungszyklen interessant.

„Ein Laptop, bei dem die GPU ein Modul ist und die Ports Baukästen sind, verändert die Kalkulation für IT-Abteilungen. Statt alle drei Jahre neue Hardware zu beschaffen, wird gezielt die Komponente getauscht, die veraltet ist.“
– cloudmagazin Redaktionsbewertung

Linux-Kompatibilität: Kein Treiber-Lotteriespiel

Framework unterstützt Linux offiziell und pflegt Installations-Guides für Ubuntu 24.04 und Fedora 40. Wi-Fi, Bluetooth, Webcam, Fingerabdruckleser und sämtliche Expansion Cards funktionieren ohne zusätzliche Treiber. Suspend und Hibernate laufen stabil.

Die AMD-iGPU nutzt die Open-Source-Treiber (Mesa/AMDGPU), die in aktuellen Kernels enthalten sind. Praxistests zeigen, dass Ubuntu 24.04 in Compute-Benchmarks teilweise besser abschneidet als Windows 11 auf identischer Hardware. Für Entwickler, die ohnehin in Linux-Containern arbeiten und Microservice-Stacks lokal testen, entfällt damit die Dual-Boot-Notwendigkeit.

Ein Vorteil, der oft unterschätzt wird: Die NVIDIA RTX 5070 im Expansion Bay funktioniert unter Linux mit den proprietären NVIDIA-Treibern. Wechselt man zum Dual-M.2-Adapter, entfällt der NVIDIA-Treiber automatisch. Kein Treiber-Konflikt, kein schwarzer Bildschirm – das Expansion-Bay-System ist auf dynamische Hardware-Konfigurationen ausgelegt.

Preise und realistische Konfigurationen

Framework verkauft das Laptop 16 als DIY-Kit (ohne RAM, SSD, OS) und als vorkonfiguriertes System:

Quelle: frame.work, Stand März 2026. EUR-Preise liegen erfahrungsgemäß 25 bis 30 Prozent über dem US-Listenpreis (Einfuhrumsatzsteuer, Versand).

Eine realistische Developer-Konfiguration mit Ryzen AI 9, 32 GB DDR5, 1 TB NVMe und RTX 5070 landet bei rund 2.000 US-Dollar. Das liegt im Rahmen eines Dell XPS 16 oder Lenovo ThinkPad X1 Extreme – mit dem Unterschied, dass beim Framework die GPU in zwei Jahren tauschbar ist und nicht der ganze Laptop ersetzt werden muss.

Für wen sich das Framework Laptop 16 lohnt

Fazit

Das Framework Laptop 16 ist kein Gerät für alle. Es richtet sich an Entwickler und Engineers, die verstanden haben, dass die Gesamtkosten eines Laptops nicht beim Kaufpreis enden. Wer alle zwei Jahre einen GPU-Upgrade braucht, wer Linux als Primärsystem nutzt und wer keine proprietäre Hardware akzeptieren will, bekommt mit dem Framework 16 ein Werkzeug, das diesen Ansprüchen gerecht wird.

Die Kombination aus modularer GPU, offener Firmware und konfigurierbaren Ports gibt es bei keinem anderen Hersteller. Für IT-Abteilungen, die Cloud-Stacks lokal evaluieren und dafür wechselnde Hardware-Anforderungen haben, ist das ein echtes Argument. Für den reinen Office-Einsatz gibt es leichtere und günstigere Alternativen.

Häufige Fragen

Kann ich die GPU des Framework Laptop 16 nachträglich aufrüsten?

Ja. Das Expansion-Bay-System ist modular. Ein GPU-Modulwechsel (etwa von RX 7700S auf RTX 5070) dauert unter fünf Minuten und erfordert nur einen Torx-Schraubendreher. Framework hat Kreuzkompatibilität zwischen den 2024er- und 2025er-Mainboards bestätigt.

Wie ist die Akkulaufzeit mit GPU-Modul?

Tom’s Guide misst 8 Stunden und 20 Minuten mit der RTX 5070 und 8 Stunden 49 Minuten mit der RX 7700S unter leichter Last. Unter GPU-intensiven Workloads reduziert sich die Laufzeit auf 2 bis 3 Stunden. Ohne GPU-Modul (Expansion Bay Shell) sind über 10 Stunden möglich.

Funktioniert das Framework Laptop 16 mit Linux ohne Einschränkungen?

Framework unterstützt Ubuntu 24.04 und Fedora 40 offiziell. Sämtliche Hardware-Komponenten (Wi-Fi, Bluetooth, Webcam, Fingerabdruckleser, Expansion Cards) funktionieren ohne zusätzliche Treiber. Die AMD-iGPU nutzt Open-Source-Treiber, die NVIDIA RTX 5070 die proprietären NVIDIA-Treiber.

Gibt es das Framework Laptop 16 mit Intel-Prozessor?

Nein. Das Framework Laptop 16 ist ausschließlich mit AMD Ryzen AI 300-Prozessoren verfügbar (Stand März 2026). Das kleinere Framework Laptop 13 bietet Intel-Optionen. Für Unternehmensumgebungen mit Intel-vPro-Anforderung ist das ein Ausschlusskriterium.

Was kostet eine realistische Developer-Konfiguration in Euro?

Eine Konfiguration mit Ryzen AI 9, 32 GB DDR5, 1 TB NVMe und RTX 5070 kostet rund 2.000 US-Dollar. In Europa liegt der Endpreis erfahrungsgemäß bei 2.400 bis 2.600 Euro inklusive Einfuhrumsatzsteuer und Versand. Framework betreibt kein deutsches Lager, der Versand erfolgt aus Taiwan.

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