1 Perusta
Miksi paikallinen tekoäly? Omistamisen liiketoimintaperusteet
2020-luvun alussa tekoäly oli palvelu, jonka vuokrasit – tunnilta, tokenilta, API-kutsulta. Vuoteen 2026 mennessä paradigma on muuttunut. Laitteisto, joka tarvitaan "GPT-4-luokan" tekoälyn ajamiseen, mahtuu nyt pöydällesi ja maksaa vähemmän kuin käytetty auto.
Pilvitekoälyyn luottaminen aiheuttaa strategisen kolmion:
- Nousevat kustannukset. API-maksut per token skaalautuvat lineaarisesti käytön mukana. Lakitoimisto, joka käsittelee 1 000 sopimusta päivässä, voi kohdata n. 30 000 € vuosittaisia API-kustannuksia.
- Tietojen altistuminen. Jokainen pilvi-API:lle lähetetty kysely on tietoa, joka lähtee verkostostasi ja altistuu tietoturva- ja yksityisyysriskeille.
- Nolla tai kallis mukauttaminen. Pilvimallit ovat geneerisiä. Niitä ei ole helppoa tai kustannustehokasta räätälöidä yrityskohtaisille tiedoille, sisäisille liiketoimintaprosesseille tai liiketoimintatiedolle.
Paikallinen tekoälylaitteisto ratkaisee kaikki kolme ongelmaa. Se muuttaa vaihtuvat API-kulut kiinteäksi pääomahyödykkeeksi, varmistaa että data ei koskaan poistu lähiverkosta ja mahdollistaa syvän räätälöinnin yritystietojen hienosäätämisen kautta.
2 Kustannusten alentaminen
Kvantisointi: Suurempien tekoälymallien ajaminen halvemmalla laitteistolla
Kvantisointi on käsite, joka muuttaa perustavanlaatuisesti paikallisen tekoälyn taloutta.
Yksinkertaisesti sanottuna kvantisointi pakkaa tekoälymallin muistivaatimukset. Vakio malli tallentaa jokaisen parametrin 16-bittisenä liukulukuna (FP16). Kvantisointi vähentää tämän 8-bittiseksi (Int8), 4-bittiseksi (Int4) tai jopa pienemmäksi – pienentäen dramaattisesti mallin ajamiseen tarvittavaa muistia.
Kvantisointi johtaa pieneen tulosten laadun laskuun – usein huomaamattomaan yritystehtävissä kuten yhteenveto, luonnos ja analyysi – vastineeksi valtavasta laitekustannusten alenemisesta.
400B-malli täydellä tarkkuudella vaatii noin 800 GB muistia – n. 170 000 € palvelininvestointi. Sama malli kvantisoituna Int4-tasolle vaatii vain noin 200 GB ja pystyy toimimaan kahdessa kytketyssä DGX Spark (GB10 Superchip -pohjaisessa) mini-tietokoneessa hintaan n. 8 000 €.
Asiantuntijasekoitus (MoE)
Asiantuntijasekoitus (MoE) on toinen tekoälymallien arkkitehtuurikikka, joka mahdollistaa massiivisten mallien käyttöönoton ilman valtavia muistikustannuksia.
Sen sijaan, että käyttäisi kaikkia parametreja jokaiselle kyselylle, MoE-malli aktivoi vain pienen osan kapasiteetistaan harvan aktivointi -tekniikan avulla.
Kahden biljoonan parametrin MoE-malli, kuten Llama 4 Behemoth, aktivoi vain 288 miljardia parametria kyselyä kohden – tarjoten huippuluokan älykkyyden murto-osalla muistikustannuksista.
MoE-mallit ovat hieman vähemmän tehokkaita yksinkertaisissa tehtävissä, kuten tiivistämisessä ja luokittelussa, verrattuna samankokoisiin tiiviisiin malleihin. Tiedon käsittelyssä ja päättelyssä, kuten monimutkaisessa analyysissä, koodin generoinnissa ja tutkimuksessa, MoE-mallit ovat erinomaisia.
Harva aktivointi johtaa nopeampaan inferenssinopeuteen ja nopeampiin vastausaikoihin.
3 Minitietokoneet
Tekoälyminitietokoneet 1500 € – 10 000 €
Vuoden 2026 mullistavin kehitys on suuritehoinen tekoälylaskenta minitietokoneen muodossa. Laiteet, jotka eivät ole kovakantista kirjaa suurempia, ajavat nyt tekoälymalleja, jotka vaativat palvelinhuoneita kaksi vuotta sitten.
NVIDIA GB10-ekosysteemi (DGX Spark)
Suorituskyvyn johtaja
NVIDIA DGX Spark on määritellyt tämän luokan. Vuonna 2026 GB10 Superchip – joka yhdistää ARM Grace -prosessorin ja BlackwellPU:n – on synnyttänyt kokonaisen ekosysteemin. ASUS, GIGABYTE, Dell, Lenovo, HP, MSI ja Supermicro valmistavat kaikki GB10-pohjaisia järjestelmiä, joista kullakin on erilainen muoto, jäähdytysratkaisu ja mukana tuleva ohjelmisto.
Yhdistämällä kaksi GB10-yksikköä erikoistuneen nopean verkkoportin kautta järjestelmä yhdistää resurssit 256 GB muistitilaan. Tämä mahdollistaa erittäin suurten mallien – 400B+ kvantisoitua parametriä – ajamisen kokonaan pöydälläsi noin n. 8 000 € kokonaislaitteistoinvestoinnilla.
AMD Ryzen AI Max (Strix Halo) -minitietokoneet
Alhaisimmat kustannukset
AMD:n Ryzen AI Max+ Strix Halo
-arkkitehtuuri on synnyttänyt täysin uuden budjettitekoälyminitietokoneiden luokan. Valmistajien aalto – GMKtec, Beelink, Corsair, NIMO, Bosgame, FAVM – toimittaa nyt 128 GB yhdistettyä muistia sisältäviä järjestelmiä alle n. 2 000 €.
Apple Mac Studio (M4 Ultra)
Kapasiteetin johtaja
Mac Studioilla on ainutlaatuinen asema paikallisen telyn maisemassa. Applen Unified Memory Architecture (UMA) tarjoaa jopa 256 GB muistia, johon sekä CPU että GPU pääsevät käsiksi yhdessä kompaktissa pöytäyksikössä – klusterointia ei tarvita.
Tämä tekee siitä ainoan edullisen
yksittäisen laitteen, joka pystyy lataamaan suurimmat avoimen lähdekoodin mallit. 400 miljardin parametrin malli kvantisoituna Int4:ään mahtuu kokonaan muistiin 256 GB kokoonpanossa.
Apple Mac Studio (M5 Ultra)
Tuleva kilpailija
Applen seuraavan sukupolven M5 Ultra, jonka odotetaan saapuvan vuoden 2026 lopulla, väitetään korjaavan M4:n pääheikkouden: tekoälymallien koulutussuorituskyvyn. Rakennettuna TSMC:n 2nm-prosessille sen odotetaan tarjoavan kokoonpanoja jopa 512 GB yhdistettyä muistia, jonka kaistanleveys ylittää 1.2 TB/s.
512 GB M5 Ultra olisi ensimmäinen kuluttajalaite, joka pystyy ajamaan kvantisoimattomia (täysi tarkkuus) huippumalleja. Korkea 1.2+ TB/s muistikaistanleveys tukee agenttitekoälytyönkulkuja, jotka vaativat jatkuvaa suurtehoista päätelmää erittäin pitkillä konteksti-ikkunoilla.
Tiiny AI
Taskutekoälysupertietokone
Kickstarterissa vuonna 2026 julkaistu Tiiny.ai Pocket AI Computer hintaan 1 200 € on taskukokoinen supertietokone, jossa on 80 GB LPDDR5X-muistia ja 1 TB SSD-levy, ja se tukee 120B tekoälymallien paikallista ajamista missä tahansa.
Painoltaan 300 grammaa (142×22×80 mm) ja virtalähteenä tavallinen USB-C. Se tukee innovatiivisia liiketoimintasovelluksia. Tiiny AI raportoi GPT-OSS-120B-mallin tuottonopeudeksi 21,14 tokenia sekunnissa.
Tenstorrent
Avoimen lähdekoodin laitteisto
Legendaarisen piirisunnittelija Jim Kellerin johdolla Tenstorrent edustaa perustavanlaatuisesti erilaista filosofiaa: avoimen lähdekoodin laitteistoa RISC-V:llä, avoimen lähdekoodin ohjelmistoa ja modulaarista skaalausta ketjuttamalla.
Tensix
-tekoälyytimet on suunniteltu skaalautumaan lineaarisesti: toisin kuin GPU:t, joilla on viestintäylikuormaa lisäkorttien lisäämisessä, Tenstorrent-piirit on rakennettu tehokkaasti laatoitettaviksi.
Yhteistyössä Razerin kanssa Tenstorrent on julkaissut kompaktin ulkoisen tekoälykiihdytimen, joka yhdistetään mihin tahansa kannettavaan tai pöytätietokoneeseen Thunderboltilla – muuttaen olemassa olevan laitteiston tekoälytyöasemaksi ilman mitään korvaamista.
AI NAS – Verkkoon liitetty tallennus
Tallennus + tekoäly
NAS-järjestelmien määritelmä on muuttunut passiivisesta tallennuksesta aktiiviseen älykkyyteen. Uuden sukupolven verkkotallennuslaitteet integroivat tekoälyprosessoinnin suoraan – kevyestä NPU-pohjaisesta päättelystä täysiin GPU-kiihdytettyyn LLM-järjestelyyn.
Tekoälykykyinen NAS poistaa tarpeen erilliselle tekoälylaitteelle ja mahdollistaa suoraan suurempien tietomäärien käsittelyn ilman verkkonsiirton viivettä.
Tarvitsetko apua oikean tekoäly-mini-PC:n valinnassa yrityksellesi?
Teknikomme voivat arvioida tekoälylaitteistovaatimuksesi ja ottaa käyttöön täysin konfiguroidun tekoälyjärjestelmän.
Pyydä ilmainen laiteistotarkastus →4 Työasemat
Tekoälytyöasemat & pöytätietokoneet 3 000 $ – 15 000 $
Työasematasolla käytetään erillisiä PCIe-grafiikkakortteja ja vakiotornikotelointia. Toisin kuin mini-PC-tason kiinteät integroidut arkkitehtuurit, tämä taso tarjoaa modulaarisuutta – voit päivittää yksittäisiä komponentteja, lisätä GPU:ita tai vaihtaa kortteja teknologian kehittyessä.
VRAM-muistin ja nopeuden ymmärtäminen
Kaksi kilpailevaa tekijää määrittelevät GPU-valinnan tekoälyä varten:
Kuluttajakortit (kuten RTX 5090) maksimoivat nopeutta mutta tarjoavat rajoitetun VRAM-muistin – tyypillisesti 24–32 GB. Ammattikortit (kuten RTX PRO 6000 Blackwell) maksimoivat VRAM-muistia – jopa 96 GB korttia kohden – mutta maksavat enemmän laskentayksikköä kohden.
VRAM-muisti on rajoittava tekijä. Nopea kortti riittämättömällä muistilla ei voi ladata tekoälymallia ollenkaan. Hitaampi kortti riittävällä muistilla suorittaa mallin – vain pidemmillä vasteajoilla.
Kuluttaja-GPU:t
| Konfiguraatio | VRAM yhteensä | Yhdistäminen | Arvioitu hinta |
|---|---|---|---|
| 2× RTX 3090 (käytetty) | 48 GB | NVLink | 3 000 $ |
| 2× RTX 4090 | 48 GB | PCIe Gen 5 | 4 000 $ |
| 2× RTX 5090 | 64 GB | PCIe Gen 5 | 7 000 $ |
Ammatti-GPU:t
| Konfiguraatio | VRAM yhteensä | Yhdistäminen | Arvioitu hinta |
|---|---|---|---|
| 2× RTX A6000 Paras hinta-laatusuhde | 96 GB | NVLink | 7 000 $ |
| 2× RTX 6000 Ada | 96 GB | PCIe Gen 5 | 13 000 $ |
| 1× RTX PRO 6000 Blackwell | 96 GB | NVLink | 8 000 $ |
| 4× RTX PRO 6000 Blackwell | 384 GB | PCIe Gen 5 | 32 000 $ |
Tietokeskus-GPU:t
| Konfiguraatio | VRAM yhteensä | Yhdistäminen | Arvioitu hinta |
|---|---|---|---|
| 1× L40S | 48 GB | PCIe 4.0 (passiivijäähdytys) | 7 000 $ |
| 1× A100 PCIe | 80 GB | PCIe 4.0 | 10 000 $ |
| 1× H200 NVL | 141 GB | NVLink | 30 000 $ |
| 4× H200 NVL | 564 GB | NVLink | 120 000 $ |
| 1× B200 SXM | 180 GB | NVLink 5 (1,8 TB/s) | 30 000 $ |
| 8× B200 SXM | 1 440 GB | NVLink 5 (1,8 TB/s) | 240 000 $ |
Kiinalaiset GPU:t
Kiinan kotimainen GPU-ekosysteemi on kypsynyt nopeasti. Useat kiinalaiset valmistajat tarjoavat nyt työasemaluokan tekoäly-GPU:ita kilpailukykyisillä spekseillä ja huomattavasti alhaisemmilla hinnoilla.
| Konfiguraatio | VRAM yhteensä | Muistityyppi | Arvioitu hinta |
|---|---|---|---|
| 1× Moore Threads MTT S4000 | 48 GB | GDDR6 | 800 $ |
| 4× Moore Threads MTT S4000 | 192 GB | GDDR6 | 3 500 $ |
| 8× Moore Threads MTT S4000 | 384 GB | GDDR6 | 6 500 $ |
| 1× Hygon DCU Z100 | 32 GB | HBM2 | 2 500 $ |
| 1× Biren BR104 | 32 GB | HBM2e | 3 000 $ |
| 8× Biren BR104 | 256 GB | HBM2e | 24 000 $ |
| 1× Huawei Ascend Atlas 300I Duo | 96 GB | HBM2e | 1 200 $ |
| 8× Huawei Ascend Atlas 300I Duo | 768 GB | HBM2e | 10 000 $ |
Tulossa
| Konfiguraatio | VRAM yhteensä | Tila | Arvioitu hinta |
|---|---|---|---|
| RTX 5090 128 GB | 128 GB | Kiinalainen muokkaus – ei vakio-SKU | 5 000 $ |
| RTX Titan AI | 64 GB | Odotetaan 2027 | 3 000 $ |
NVIDIA DGX Station
Enterprise Apex
NVIDIA DGX Station on vesijäähdytteinen työpöydän vieressä oleva superkone
, joka tuo tietokeskuksen suorituskyvyn toimistoympäristöön. Uusin versio käyttää GB300 Grace Blackwell -superpiiriä.
Blackwell Ultra
-versio kasvattaa muistitiheyttä ja laskentatehoa. Se on suunniteltu organisaatioille, jotka haluavat kouluttaa räätälöityjä malleja tyhjästä tai suorittaa valtavia MoE (Mixture of Experts) -arkkitehtuureja paikallisesti.
Vaikka se perustuu edellisen sukupolven Ampere-arkkitehtuuriin, se on edelleen teollisuusstandardi luotettavalle inferenssille ja hienosäätölle. Ihanteellinen tiimeille, jotka siirtyvät tekoälyalalle ilman budjettia Blackwellille.
Vaikka kallis, DGX Station korvaa noin 300 000 € palvelinrungon ja siihen liittyvän jäähdytysinfrastruktuurin. Se kytketään tavalliseen pistorasiaan. Tämä poistaa kokonaan palvelinhuoneen
yleiskustannukset.
Tarvitsetko apua oikean tekoälytyöaseman valinnassa yrityksellesi?
Teknikomme voivat arvioida tekoälylaitteistovaatimuksesi ja ottaa käyttöön täysin konfiguroidun tekoälyjärjestelmän.
Pyydä ilmainen laiteistotarkastus →5 Palvelimet
Tekoälypalvelimet 15 000 € – 170 000 €
Kun yrityksesi tarvitsee palvella useita työntekijöitä samanaikaisesti, ajaa perustason malleja täydellä tarkkuudella tai hienosäätää räätälöityjä malleja omistetulla datalla – siirryt palvelintasolle.
Tämä on erikoistuneiden tekoälykiihdytyskorttien aluetta, joissa on su
Intel Gaudi 3
Paras suhde laadusta hintaan suuressa mittakaavassa
Intelin Gaudi 3 -kiihdytin on suunniteltu alusta alkaen tekoälykoulutus- ja päätelmäpiiriksi – ei uudelleenkäytetyksi näytönohjaimiksi. Jokainen kortti tarjoaa 128 GB HBM2e-muistia ja sisäänrakennetun 400 Gb Ethernet -verkkoyhteyden, mikä poistaa erilliset verkkosovittimet tarpeettomiksi.
Gaudi 3 on saatavana kahdessa muodossa:
- PCIe-kortti (HL-338): Vakio PCIe-muoto integrointia vartenassa oleviin palvelimiin. Arvioitu hinta: n. 12 000 € per kortti.
- OAM (OCP Accelerator Module): Korkean tiheyden OCP-standardi pilvidatakeskuksille. 13 200 € per siru ostettaessa 8 sirun sarjoina (n. 125 000 € yhteensä emolevyn kanssa).
Kahdeksan kortin Gaudi 3 -palvelin tarjoaa 1 TB kokonaistehoälymuistia paljon halvemmalla kuin vastaava NVIDIA H100 -järjestelmä.
AMD Instinct MI325X
Maksimi tiheys
AMD Instinct MI325X sisältää 256 GB HBM3e-muistia per kortti – kaksi kertaa enemmän kuin Intel Gaudi 3. Vain 4 korttia tarvitaan saavuttamaan 1 TB kokonaistehoälymuistia, verrattuna Intelin 8 korttiin.
MI325X on kalliimpi järjestelmäkohtaisesti kuin Gaudi 3, mutta nopeampi ja tiiviimpi. Työmäärille, jotka vaativat maksimisuorituskykyä – reaaliaikainen inferenssi useammille käyttäjille tai räätälöityjen mallien koulutus suurilla aineistoilla – korkeampi investointi maksaa itsensä takaisin alentuneella viiveellä ja yksinkertaisemmalla infrastruktuurilla.
Huawei Ascend
Kokonaisvaltainen vaihtoehto
Huawei on replikoinut koko tekoälyinfrastruktuuripinon: räätälöidyt piirit (Ascend 910B/C), omat yhteydet (HCCS) ja täydellinen ohjelmistokehys (CANN). Tuloksena on itsenäinen ekosysteemi, joka toimii riippumattomasti länsimaisista toimitusketjuista ja paljon halvemmalla kuin vastaavat NVIDIA H100 -klusterit.
Intel Xeon 6 (Granite Rapids)
Budjettipalvelin
Hiljainen vallankumous vuonna 2026 on CPU-pohjaisen tekoälypäätelmän nousu. Intel Xeon 6 -prosessorit sisältävät AMX:n (Advanced Matrix Extensions), joka mahdollistaa tekoälytyömäärät tavallisella DDR5 RAM -muistilla – joka on huomattavasti halvempaa kuin GPU-muisti.
Kaksikanttinen Xeon 6 -palvelin voi sisältää 1 TB - 4 TB DDR5-muistia murto-osalla GPU-muistin hinnasta. Päätelmänopeudet ovat hitaita, mutta eräajojen käsittelyssä – missä nopeudella ei ole merkitystä, vaan älykkyydellä ja kapasiteetilla on ratkaiseva asema – tämä on mullistavaa.
Esimerkki: PK-yritys lähettää yön aikana 100 000 skannattua laskua. Xeon 6 -palvelin suorittaa yli 400 miljardin parametrin tekoälymallia datan täydelliseen poimintaan. Tehtävä kestää 10 tuntia, mutta laitteistokustannukset ovat paljon pienemmät kuin GPU-palvelimella.
Tarvitsetko apua oikean tekoälypalvelininfrastruktuurin valinnassa?
Infrastruktuuritiimimme suunnittelee ja ottaa käyttöön täydellisiä tekoälypalvelinratkaisuja – Intel Gaudista NVIDIA DGX:ään – yhdistettynä räätälöityyn ohjelmistoon – vapauttaaksesi tekoälyn mahdollisuudet yrityksellesi.
Pyydä palvelinarkkitehtuuritarjous →6 Reuna-AI
Reuna-AI & Retroasennus Olemassa olevan infrastruktuurin päivittäminen
Jokainen pk-yritys ei tarvitse erillistä tekoälypalvelinta tai mini-PC:tä. Monet voivat upottaa älykkyyden olemassa olevaan infrastruktuuriin – päivittämällä kannettavat, työasemat ja verkkolaitteet tekoälyominaisuuksilla minimaalisilla kustannuksilla.
M.2 Tekoälykiihdytysmoduulit: Hailo-10
Hailo-10 on vakio M.2 2280 -moduuli – sama liitäntä kuin SSD-levyillä – joka lisää erillistä tekoälyprosessointia mihin tahansa olemassa olevaan tietokoneeseen. Hintaan ~n. 150 € per yksikkö ja kuluttaen vain 5–8 W tehoa, se mahdollistaa koko laivaston tekoälypäivitykset ilman laitteiston vaihtoa.
Käyttötapaukset: Paikallinen kokousten transkriptio (Whisper), reaaliaikainen tekstitys, äänidiktaatio, pienten mallien päätelmä (Phi-3 Mini). Nämä kortit eivät pysty suorittamaan suuria LLM-malleja, mutta ne erikoistuvat tiettyihin, jatkuviin tekoälytehtäviin – varmistaen, että äänidata käsitellään paikallisesti eikä koskaan lähetetä pilveen.
Copilot+ PC:t (NPU-kannettavat)
Kannettavilla tietokoneilla, joissa on Qualcomm Snapdragon X Elite, Intel Core Ultra tai AMD Ryzen AI -sirut, on omistetut neuroprosessointiyksiköt (NPU) – erikoistuneet tekoälysirut. Ne eivät pysty ajamaan suuria LLM-malleja, mutta ne käsittelevät pieniä, jatkuvia tekoälytehtäviä: live-transkriptio, taustan sumentaminen, paikalliset Recall
-ominaisuudet ja kevyiden mallien, kuten Microsoft Phi-3:n, ajaminen.
NPU:t luokitellaan TOPS:lla (Tera Operations Per Second), joka mittaa, kuinka paljon tekoälytyötä ne pystyvät käsittelemään. Tehokkaimmat Copilot+ PC:t vuonna 2026 ovat noin 50 TOPS. Korkeampi TOPS tarkoittaa nopeampaa vastausta ja kykyä käsitellä hieman suurempia tekoälymalleja.
9 Tekoälymallit
Avoimen lähdekoodin tekoälymallit (2026–2027)
Tekoälymallin valinta määrää laitteistovaatimukset – mutta kuten luku Tekoälymallien kvantisointi osoitti, kvantisointi mahdollistaa huippuluokan mallien suorittamisen laitteistolla, joka maksaa murto-osan täyden tarkkuuden käyttöönoton vaatimuksista.
Alla oleva taulukko tarjoaa yleiskatsauksen nykyisistä ja tulevista avoimen lähdekoodin tekoälymalleista.
| Malli | Koko | Arkkitehtuuri | Muisti (FP16) | Muisti (INT4) |
|---|---|---|---|---|
| Llama 4 Behemoth | 288B (aktiivinen) | MoE (~2T yhteensä) | ~4 TB | ~1 TB |
| Llama 4 Maverick | 17B (aktiivinen) | MoE (400B yhteensä) | ~800 GB | ~200 GB |
| Llama 4 Scout | 17B (aktiivinen) | MoE (109B yhteensä) | ~220 GB | ~55 GB |
| DeepSeek V4 | ~70B (aktiivinen) | MoE (671B yhteensä) | ~680 GB | ~170 GB |
| DeepSeek R1 | 37B (aktiivinen) | MoE (671B yhteensä) | ~140 GB | ~35 GB |
| DeepSeek V3.2 | ~37B (aktiivinen) | MoE (671B yhteensä) | ~140 GB | ~35 GB |
| Kimi K2.5 | 32B (aktiivinen) | MoE (yhteensä 1T) | ~2 TB | ~500 GB |
| Qwen 3.5 | 397B (aktiivinen) | MoE (A17B) | ~1,5 TB | ~375 GB |
| Qwen 3-Max-Thinking | Suuri | Tiheä | ~2 TB | ~500 GB |
| Qwen 3-Coder-Next | 480B (A35B aktiivinen) | MoE | ~960 Gt | ~240 GB |
| Mistral Large 3 | 123B (41B aktiivinen) | MoE (675B yhteensä) | ~246 GB | ~62 GB |
| Ministral 3 (3B, 8B, 14B) | 3B–14B | Tiheä | ~6–28 GB | ~2–7 GB |
| GLM-5 | 44B (aktiivinen) | MoE (744B yhteensä) | ~1,5 TB | ~370 GB |
| GLM-4.7 (Thinking) | Suuri | Tiheä | ~1,5 TB | ~375 GB |
| MiMo-V2-Flash | 15B (aktiivinen) | MoE (309B yhteensä) | ~30 GB | ~8 GB |
| MiniMax M2.5 | ~10B (aktiivinen) | MoE (~230B yhteensä) | ~460 Gt | ~115 GB |
| Phi-5 Reasoning | 14B | Tiheä | ~28 GB | ~7 GB |
| Phi-4 | 14B | Tiheä | ~28 GB | ~7 GB |
| Gemma 3 | 27B | Tiheä | ~54 Gt | ~14 Gt |
| Pixtral 2 Large | 90B | Tiheä | ~180 GB | ~45 GB |
| Stable Diffusion 4 | ~12B | DiT | ~24 GB | ~6 GB |
| FLUX.2 Pro | 15B | DiT | ~30 GB | ~8 GB |
| Open-Sora 2.0 | 30B | DiT | ~60 GB | ~15 GB |
| Whisper V4 | 1,5B | Tiheä | ~3 GB | ~1 GB |
| Med-Llama 4 | 70B | Tiheä | ~140 GB | ~35 GB |
| Legal-BERT 2026 | 35B | Tiheä | ~70 GB | ~18 GB |
| Finance-LLM 3 | 15B | Tiheä | ~30 GB | ~8 GB |
| CodeLlama 4 | 70B | Tiheä | ~140 GB | ~35 GB |
| Molmo 2 | 80B | Tiheä | ~160 GB | ~40 GB |
| Granite 4.0 | 32B (9B aktiivinen) | Hybridi Mamba-Transformer | ~64 GB | ~16 GB |
| Nemotron 3 | 8B, 70B | Tiheä | ~16–140 GB | ~4–35 GB |
| EXAONE 4.0 | 32B | Tiheä | ~64 GB | ~16 GB |
| Llama 5 Frontier | ~1,2T (yhteensä) | MoE | ~2,4 TB | ~600 GB |
| Llama 5 Base | 70B–150B | Tiheä | ~140–300 GB | ~35–75 GB |
| DeepSeek V5 | ~600yhteensä) | MoE | ~1,2 TB | ~300 GB |
| Stable Diffusion 5 | TBD | DiT | — | — |
| Falcon 3 | 200B | Tiheä | ~400 GB | ~100 Gt |
Älä osta laitteistoa ensin. Määritä yritystarpeisiisi sopiva malliluokka ja käytä kvantisointia määrittääksesi kustannustehokkaimman laitekerroksen.
Ero 3 000 $ ja 150 000 $ investoinnin välillä riippuu usein mallin kokovaatimuksista ja samanaikaisten käyttäjien määrästä.
Tekoälymallimaisemaa muokkaavat trendit
- Oletuksena natiivi monimodaalisuus. Uusia malleja koulutetaan tekstillä, kuvilla, äänellä ja videolla samanaikaisesti – ei erillisinä ominaisuuksina, jotka lisätään koulutuksen jälkeen. Tämä tarkoittaa, että yksi malli käsittelee asiakirja-analyysiä, kuvan ymmärtämistä ja äänivuorovaikutusta.
- Pienet mallit saavuttavat suurten mallien ominaisuudet. Phi-5 (14B) ja MiMo-V2-Flash osoittavat, että arkkitehtuurin innovaatio voi pakata huipputason päättelykyvyn kannettaviin tietokoneisiin sopiviin malleihin. "Isompi on parempi" -aika on päättymässä.
- Erikoistuminen yleistämisen sijaan. Yhden massiivisen mallin sijaan kaikkeen, trendi on erikoistuneiden mallien kokonaisuuksia – koodausmalli, päättelymalli, näkemismalli – joita ohjaa agenttikehys. Tämä vähentää laitevaatimuksia mallia kohden ja parantaa samalla kokonaislaatua.
- Agenttitekoäly. Mallit kuten Kimi K2.5 ja Qwen 3 on suunniteltu hajottamaan itsenäisesti monimutkaisia tehtäviä, käyttämään ulkoisia työkaluja ja koordinoimaan toimintaansa muiden mallien kanssa. Tämä
agenttiparvi
-paradigma vaatii jatkuvaa siirtonopeutta pitkien istuntojen ajan – mikä suosii suurikaistaista laitteistoa kuten GB10 ja M5 Ultra. - Videon ja 3D-generoinnin kypsyys. Open-Sora 2.0 ja FLUX.2 Pro osoittavat, että paikallinen videogenerointi on käytännöllistymässä. Vuoteen 2027 mennessä odota reaaliaikaisia videoeditointiavustajia työasemaluokan laitteilla.
10 Turvallisuus
Maksimaalista turvallisuutta tavoitteleva arkkitehtuuri
Paikallisen tekoälylaitteiston ensisijainen etu ei ole suorituskyky – vaan datasuvereenius. Kun tekoälypalvelimesi toimii palomuurisi takana eikä jonkun toisen pilvessä, arkaluontoinen tietosi ei koskaan poistu rakennuksestasi.
Ilmaväli-API-arkkitehtuuri eristää tekoälypalvelimen fyysisesti internetistä, mutta tekee sen silti saavutettavaksi valtuutetuille työntekijöille API-rajapinnan kautta.
Tämä arkkitehtuuri luo digitaalisen holvin
. Vaikka välityspalvelin vaarantuisi, hyökkääjä voisi lähettää vain tekstikyselyitä – hän ei pääsisi käsiksi tekoälypalvelimen tiedostojärjestelmään, mallipainoihin, hienosäätötietoihin tai tallennettuihin asiakirjoihin.
Tarvitsetko turvallisen tekoälykäyttöönoton räätälöidyillä tekoälyratkaisuilla?
Teknikkomme suunnittelevat ja ottavat käyttöön ilmarako-AI-arkkitehtuureja, jotka varmistavat että data ei koskaan poistu tiloista, samalla tarjoten yrityksellesi viimeisimpiä tekoälyominaisuuksia.
Keskustele turvallisesta tekoälyarkkitehtuurista →11 Taloustiede
Taloudellinen päätös: Paikallinen vs. pilvi
Siirtyminen paikalliseen tekoälylaitteistoon on muutos OpEx:stä (käyttökulut – kuukausittaiset pilvi-API-maksut) CapEx:iin (investointikulut – kertaluonteinen laiteinvestointi, joka tulee tasavaraasi).
Harkitse lakitoimistoa, joka ajaa 200B mallia sopimusten analysointiin:
Tuhannella kyselyllä päivässä DGX Spark maksaa itsensä takaisin alle kahdessa kuukaudessa verrattuna pilvi-API-kustannuksiin. Korkeammilla käyttötasoilla takaisinmaksuaika lyhenee viikkoihin.
Talouslaskelma paranee entisestään, kun huomioidaan:
- Useat työntekijät jakavat samaa laitteistoa (DGX Spark palvelee 2–5 samanaikaista käyttäjää)
- Ei maksua per token – monivaiheiset päättelytehtävät eivät aiheuta lisäkustannuksia
- Hienosäätö omistetulla datalla – useimpiin pilvi-API:hin mahdotonta, paikallisesti laitteistolla ilmaista
- Laitteiston jälleenmyyntiarvo – tekoälylaitteisto säilyttää merkittävän arvon jälkimarkkinoilla