1 Pagrindai
Kodėl vietinė AI? Verslo argumentai už nuosavybę
XX a. trečiojo dešimtmečio pradžioje dirbtinis intelektas buvo paslauga, kurią jūs nuomavotės – valandos, žetono, API kvietimo kaina. Iki 2026 m. paradigma pasikeitė.ranga, reikalinga „GPT-4 klasės“ intelekto veikimui, dabar telpa ant jūsų darbo stalo ir kainuoja mažiau nei naudotas automobilis.
Toliau tęsiama priklausomybė vien nuo debesų AI kelia strateginį trilemmą:
- Augančios išlaidos. API mokesčiai už kiekvieną žetoną didėja tiesiogiai proporcingai naudojimui. Teisinė firma, apdorojanti 1000 sutarčių per dieną, kasmet gali susidurti su ~30 000 € API išlaidomis.
- Duomenų atskleidimas. Kiekviena užklausa, išsiųsta į debesų API, yra duomenys, paliekantys jūsų tinklą ir patenkantys į duomenų saugos bei privatumo rizikos.
- Nulinis arba brangus pritaikymas. Debesų modeliai yra bendri. Juos sunku arba brangu pritaikyti pagal individualius duomenis, vidinius verslo procesus ar verslo žinias.
Vietinė AI įranga išsprendžia visas tris problemas. Ji paverčia kintamas API išmokas į fiksuotą kapitalinį turtą, užtikrina, kad duomenys niekada nepalieka vietinio tinklo (LAN), ir leidžia gilų pritaikymą tobulinant modelius verslo duomenimis.
2 Išlaidų mažinimas
Kvantavimas: Vykdykite didesnius AI modelius pigesnėje įrangoje
Kvantavimas yra koncepcija, esminiai keičianti vietinės AI ekonomiką.
Paprastai tariant, kvantavimas suspaudžia AI modelio atminties poreikį. Standartinis modelis kiekvieną parametrą saugo kaip 16-bitį slankiojo kablelio skaičių (FP16). Kvantavimas tai sumažina iki 8 bitų (Int8), 4 bitų (Int4) ar net mažiau – drastiškai sumažindamas modeliui reikalingą atmintį.
Kvantavimas šiek tiek sumažina išvesties kokybę – dažnai nepastebimai verslo užduotims, tokioms kaip suvestinės, projektavimas ir analizė – mainais į milžinišką įrangos sąnaudų sumažinim.
400B modelis visu tikslumu reikalauja ~800 GB atminties – tai ~170K € serverio investicija. Tas pats modelis, kvantizuotas iki Int4, reikalauja tik ~200 GB ir gali būti paleistas dviejuose sujungtuose DGX Spark (GB10 Superchip pagrindu) mini kompiuteriuose už ~8 000 €.
Mixture of Experts (MoE)
Mixture of Experts yra dar viena AI modelių architektūros gudrybė, leidžianti diegti didžiulius modelius be didžiulių atminties sąnaudų.
Vietoj to, kad naudotų visus parametrus kiekvienam užklausimui, MoE modelis aktyvuoja tik dalį savo pajėgumų per sparse activation (retesnį aktyvavimą).
2 trilijonų parametrų MoE modelis, toks kaip Llama 4 Behemoth, aktyvuoja tik 288B parametrų užklausai – teikia pažangų intelektą už mažesnę atminties kainą.
MoE modeliai yra šiek tiek mažiau efektyvūs atliekant paprastas užduotis, tokias kaip apibendrinimas ir klasifikavimas, lyginant su to paties dydžio tankiais modeliais. Žinių darbui ir samprotavimui, tokiems kaip sudėtinga analizė, kodo generavimas ir tyrimai, MoE modeliai yra puikūs.
Sparse activation lemia greitesnę išvadų spartą ir greitesnius atsakymų laikus.
3 Mini kompiuteriai
AI mini kompiuteriai ~1 500 € – 10K €
Labiausiai perturbuojantis 2026 m. naujovė – didelio pajėgumo AI skaičiavimai mini kompiuterio formate. Įrenginiai, ne didesni už kietais viršeliais knygą, dabar vykdo AI modelius, kuriems prieš dvejus metus reikėjo serverių patalpų.
„NVIDIA GB10“ ekosistema (DGX Spark)
Pajėgumo lyderis
NVIDIA DGX Spark apibrėžė šią kategoriją. 2026 m. GB10 Superchip – sujungiantis ARM CPU su Blackwell GPU – sukūrė visą ekosistemą. ASUS, GIGABYTE, Dell, Lenovo, HP, MSI ir Supermicro gamina GB10 pagrindu sukurtas sistemas, kurių kiekviena turi skirtingą formą, aušinimo sprendimus ir komplektuojamą programinę įrangą.
Sujungus du GB10renginius per specialų didelio greičio tinklo prievadą, sistema sujungia išteklius į 256 GB atminties erdvę. Tai atveria galimybę veikti labai didelius modelius – 400B+ parametrų su kvantavimu – visiškai ant jūsų darbo stalo už maždaug ~8 000 € bendrą įrangos investicij.
AMD Ryzen AI Max (Strix Halo) mini kompiuteriai
Žemiausios kainos
AMD Ryzen AI Max+ St Halo
architektūra sukūrė visiškai naują biudžetinių AI mini kompiuterių kategoriją. Gamintojų banga – GMKtec, Beelink, Corsair, NIMO, Bosgame, FAVM – dabar tiekia 128 GB vieningos atminties sistemas už mažiau nei ~2 000 €.
Apple Mac Studio (M4 Ultra)
Talpos lyderis
„Mac Studio“ užima unikalią poziciją vietinės AI erdvėje. „Apple“ vieningo atminties architektūra (UMA) viename kompaktiškame staliname įrenginyje suteikia iki 256 GB atminties, prieinamos tiek procesoriui, tiek vaizdo plokštei – klasterizacija nereikalinga.
Tai daro jį vieninteliu prieinamu
vienetiniu įrenginiu, galinčiu įkelti didžiausius atviro kodo modelius. 400 milijardų parametrų modelis, sukvantuotas į Int4, visiškai telpa į atmintį 256 GB konfigūracijoje.
Apple Mac Studio (M5 Ultra)
Ateinantis konkurentas
ekančios kartos Apple M5 Ultra, kurio tikimasi 2026 m. pabaigoje, spėjama išspręs pagrindinę M4 silpnybę: AI modelių mokymo našumą. Sukurtas TSMC 2nm procese, tikimasi, kad jis pasiūlys konfigūracijas iki 512 GB vieningos atminties, kurios pralaidumas virš 1,2 TB/s.
512 GB M5 Ultra būtų pirmas vartotojų įrenginys, galintis veikti nekvantuotus (pilno tikslumo) pažangiausius modelius. Didelis 1,2+ TB/s atminties pralaidumas palaiko agentinius AI darbotakius, reaujančius nuolatinio didelio pralaidumo išvadų sudarymo su labai ilgais konteksto langais.
Tiiny AI
Kišeninis AI superkompiuteris
Išleistas Kickstarter platformoje 2026 m. už 1 200 €, Tiiny.ai Pocket AI Computer yra kišeninis superkompiuteris su 80 GB LGDDR5X atminties ir 1 TB SSD, galintis vietoje bet kur paleisti 120B AI modelius.
Sverdamas 300 gramų (142×22×80 mm) ir maitinamas standartiniu USB-C, jis palaiko inovatyvius verslo sprendimus. Tiiny AI praneša, kad GPT-OSS-120B modelio išvesties sparta yra 21,14 žetonų per sekundę.
Tenstorrent
Atvirojo kodo įranga
Vadovaujama legendinio lustų architekto Jim Keller, „Tenstorrent“ įkūnija iš esmės kitokią filosofiją: atviro kodo aparatinė įranga, sukurta ant RISC-V, atviro kodo programinė įranga ir modulinis mastelio keitimas per „daisy-chaining“.
Tensix
AI branduoliai suprojektuoti mastelio keisti tiesiškai: skirtingai nei GPU, kurie kenčia nuo komunikacijos pridėtinių sąnaudų, kai pridedate daugiau plokščių, „Tenstorrent“ lustai sukurti efektyviai jungti vienas prie kito.
Kartu su „Razer“, „Tenstorrent“ išleido kompaktišką išorinį AI pagreitintuvą, jungiamą prie bet kurio nešiojamojo ar stalinio kompiuterio per „Thunderbolt“ – paverčiantį esamą įrangą AI darbo stociu nieko nekeičiant.
AI NAS – Tinklu prijungta saugykla
Saugykla + AI
NAS apibrėžimas pasikeitė nuo pasyvios sayklos iki aktyvios intelektualios sistemos. Nauja tinklo saugyklos įrenginių karta tiesiogiai integruoja AI apdorojimą – nuo lengvo NPU pagrindo išvadų sudarymo iki pilno GPU pagreitinto LLM diegimo.
AI pajėgus NAS pašalina poreikį atskirai AI įrenginiui ir leidžia tiesiogiai apdoroti didesnius duomenų kiekius be jokio tinklo perdavimo delsos.
Reikia pagalbos renkantis tinkamą AI mini-PC savo verslui?
Mūsų inžinieriai gali įvertinti jūsų AI aparatinės įrangos poreikius ir įdiegti visiškai sukonfigūruotą AI sistemą.
Gaukite nemokamą įrangos įvertinimą →4 Darbo stotys
AI darbo stotys ir staliniai kompiuteriai 2 500 € – 12 500 €
Darbo stočių kategorija naudoja atskiras PCIe vaizdo plokštes ir standartines bokštinio tipo korpusus. Skirtingai nei mini-PC kategorijos fiksuotos integruotos architektūros, ši kategorija siūlo moduliškumą – galite atnaujinti atskirus komponentus, pridėti daugiau GPU arba keisti plokštes technologijoms evoliucionuojant.
VRAM ir greičio supratimas
Dvi konkuruojančios sąlygos lemia GPU pasirinkimą AI:
Vartotojų plokštės (kaip RTX 5090) maksimalina greitį, bet siūlo ribotą VRAM – paprastai 24–32 GB. Profesionalios plokštės (kaip RTX PRO 6000 Blackwell) maksimalina VRAM – iki 96 GB plokštei – bet kainuoja daugiau už skaičiavimo vienetą.
VRAM yra lemiamas apribojimas. Greita plokštė su nepakankama atmintimi negali įkelti AI modelio. Lėtesnė plokštė su pakankama atmintimi paleidžia modelį – tiesiog su ilgesniais atsakymo laikais.
Vartotojų GPU
| Konfigūracija | Visas VRAM | Sujungimas | Num. kaina |
|---|---|---|---|
| 2× RTX 3090 (naudota) | 48 GB | NVLink | 2 500 € |
| 2× RTX 4090 | 48 GB | PCIe Gen 5 | 3 400 € |
| 2× RTX 5090 | 64 GB | PCIe Gen 5 | 5 900 € |
Profesionalūs GPU
| Konfigūracija | Visas VRAM | Sujungimas | Num. kaina |
|---|---|---|---|
| 2× RTX A6000 Geriausia kainos ir kokybės santykis | 96 GB | NVLink | 5 900 € |
| 2× RTX 6000 Ada | 96 GB | PCIe Gen 5 | 11 000 € |
| 1× RTX PRO 6000 Blackwell | 96 GB | NVLink | 6 800 € |
| 4× RTX PRO 6000 Blackwell | 384 GB | PCIe Gen 5 | 27 000 € |
Duomenų centrų GPU
| Konfigūracija | Visas VRAM | Sujungimas | Num. kaina |
|---|---|---|---|
| 1× L40S | 48 GB | PCIe 4.0 (pasyvus aušinimas) | 5 900 € |
| 1× A100 PCIe | 80 GB | PCIe 4.0 | 8 500 € |
| 1× H200 NVL | 141 GB | NVLink | 25 000 € |
| 4× H200 NVL | 564 GB | NVLink | 102 000 € |
| 1× B200 SXM | 180 GB | NVLink 5 (1,8 TB/s) | 25 000 € |
| 8× B200 SXM | 1 440 GB | NVLink 5 (1,8 TB/s) | 203 000 € |
Kinietiški GPU
Kinų vietinis GPU ekosistema subrendo sparčiai. Keli Kinijos gamintojai dabar siūlo darbo stočių klasės AI GPU su konkurencingomis specifikacijomis ir žymiai mažesnėmis kainomis.
| Konfigūracija | Visas VRAM | Atminties tipas | Num. kaina |
|---|---|---|---|
| 1× Moore Threads MTT S4000 | 48 GB | GDDR6 | 700 € |
| 4× Moore Threads MTT S4000 | 192 GB | GDDR6 | 3 000 € |
| 8× Moore Threads MTT S4000 | 384 GB | GDDR6 | 5 500 € |
| 1× Hygon DCU Z100 | 32 GB | HBM2 | 2 100 € |
| 1× Biren BR104 | 32 GB | HBM2e | 2 500 € |
| 8× Biren BR104 | 256 GB | HBM2e | 20 000 € |
| 1× Huawei Ascend Atlas 300I Duo | 96 GB | HBM2e | 1 000 € |
| 8× Huawei Ascend Atlas 300I Duo | 768 GB | HBM2e | 8 500 € |
Naujienos
| Konfigūracija | Visas VRAM | Būsena | Num. kaina |
|---|---|---|---|
| RTX 5090 128 GB | 128 GB | Kinų mod. – ne standartinė SKU | 4 200 € |
| RTX Titan AI | 64 GB | Numatoma 2027 m. | 2 500 € |
NVIDIA DGX Station
Įmonės viršūnė
NVIDIA DGX Station yra vandeniu aušinama, ant stalo stovinti superkompiuteris
, kuris atneša duomenų centro našumą į biuro aplinką. Naujausia versija naudoja GB300 Grace Blackwell Superchip.
Blackwell Ultra
versija padidina atminties tankį ir skaičiavimo galią, skirta organizacijoms, kurioms reikia iš naujo mokyti pasirinktinius modelius arba vietoje paleisti didžiules MoE (Mixture of Experts) architektūras.
Nors pagrįstas ankstesnės kartos Ampere architektūra, jis išlieka pramonės standartu patikimai išvadai ir tobulinimui. Idealiai tinkamas komandoms, kurios įsiveržia į AI erdvę neturėdamos biudžeto Blackwell įrangai.
Nors ir brangus, DGX Station pakeičia ~300K € serverio stovą ir susijusią aušinimo infrastruktūrą. Jis jungiamas prie įprasto sieninio lizdo. Tai visiškai pašalina serverių kambario
pridėtines išlaidas.
Reikia pagalbos renkantis tinkamą AI darbo stotį savo verslui?
Mūsų inžinieriai gali įvertinti jūsų AI aparatinės įrangos poreikius ir įdiegti visiškai sukonfigūruotą AI sistemą.
Gaukite nemokamą įrangos įvertinimą →5 Serveriai
AI serveriai 15 000 € – 170 000 €
Kai jūsų verslui reikia aptarnauti daug darbuotojų vienu metu, paleisti foundation klasės modelius visu tikslumu arba tobulinti pasirinktinius modelius nuosavybės duomenimis – jūs patenkate į serverių lygmenį.
Tai specialiųjų AI pagreitintuvų plokščių su didelio pralaidumo atmintimi (HBM), specializuotais ryšiais ir į spintas montuojamomis arba ant stalo stovinčiomis formomis sritis. Aė įranga brangesnė, bet vartotojo sąnaudos sparčiai mažėja didinant mastą.
Intel Gaudi 3
Geriausia kainos ir kokybės santykis mastu
Intel Gaudi 3 pagreitintuvas buvo sukurtas nuo pat pradžių kaip AI mokymo ir išvados lustas – ne perdirbta vaizdo plokštė. Kiekviena plokštė suteikia 128 GB HBM2e atminties su integruotu 400 Gb Ethernet tinklu, pašalinant poreikį atskiriems tinklo adapteriams.
Gaudi 3 yra prieinamas dviem formatais:
- PCIe plokštė (HL-338): Standartinis PCIe formatas integracijai į esamus serverius. Numatoma kaina: ~12 000 € už plokštę.
- OAM (OCP Accelerator Module): Didelio tankio OCP standartas debesų duomenų centrams. 13 200 € už lustą perkant didelėmis 8 lustų partijomis (~125 000 € iš viso su pagrindine plokšte).
Serveris su 8 Gaudi 3 plokštėmis suteikia 1 TB bendros AI atminties už žymiai mažesnę kainą nei palyginamas NVIDIA H100 sistema.
AMD Instinct MI325X
Maksimalus tankis
AMD Instinct MI325X turi 256 GB HBM3e atminties vienoje plokštėje – dvigubai daugiau nei Intel Gaudi 3. Tik 4 plokštės reikalingos, kad pasiektumėte 1 TB bendros AI atminties, palyginti su 8 Intel plokštėmis.
MI325X yra brangesnis už Gaudi 3 vienam sistemai, bet greitesnis ir tankesnis. Darbų krūviams, reikalaujantiems maksimalaus pralaidumo – realaus laiko išvadų daugiau vartotojų arba pasirinktinių modelių mokymui didelėse duomenų rinkiniuose – didesnė investicija atsipirko sumažėjus uždelsimui ir paprastesnei infrastruktūrai.
Huawei Ascend
Visapusė alternatyva
Huawei atkūrė visą AI infrastruktūros steką: pasirinktinius lustus (Ascend 910B/C), savitus ryšius (HCCS) ir pilną programinės įrangos sistemą (CANN). Rezultatas – savarankiška ekosistema, veikianti nepriklausomai nuo Vakarų tiekimo grandinių ir už žymiai mažesnę kainą nei palyginami NVIDIA H100 klasteriai.
Intel Xeon 6 (Granite Rapids)
Biudžetinis serveris
Tylioji 2026 m. revoliucija yra CPU pagrįstos AI išvados kilimas. Intel Xeon 6 procesoriai apima AMX (Advanced Matrix Extensions), kurie leidžia AI darbus standartinėje DDR5 RAM – kuri yra žymiai pigesnė nei GPU atmintis.
Dvigubas Xeon 6 serveris gali turėti 1 TB iki 4 TB DDR5 RAM už dalį GPU atminties kainos. Išvados greitis lėtas, bet paketiniam apdorojimui – kur greitis nesvarbus, bet intelektas ir talpa yra svarbiausi – tai yra transformuojanti.
Pavyzdys: SMB per naktį įkelia 100 000 nuskaityaitų. Xeon 6 serveris paleidžia +400B AI modelį, kad tobulai išgautų duomenis. Užduotis trunka 10 valandų, bet įrangos kaina žymiai mažesnė nei GPU serverio.
Reikia pagalbos renkantis tinkamą AI serverių infrastruktūrą?
Mūsų infrastruktūros komanda projektuoja ir diegia išsamius AI serverių sprendimus – nuo Intel Gaudi iki NVIDIA DGX – suderintus su individualiai kurtu programine įranga – kad atrakintų AI galimybes jūsų verslui.
Užsakyti serverio architektūros pasiūlymą →6 Edge AI
Edge AI & Atnaujinimas Esamos infrastruktūros atnaujinimas
Ne kiekviena SMB įmonė reikalauja specializuoto AI serverio ar mini kompiuterio. Daugelis gali integruoti intelektą į esamą infrastruktūrą – atnaujindami nešiojamuosius kompiuterius, stacionarius kompiuterius ir tinklo įrenginius su AI galimybėmis už minimalias išlaidas.
M.2 AI pagreitintuvai: Hailo-10
Hailo-10 yra standartinis M.2 2280 modulis – tas pats lizdas, naudojamas SSD – kuris prideda specializuotą AI apdorojimą prie bet kurio esamo kompiuterio. Už ~~150 € vienetui ir vartojant tik 5–8W energijos, jis leidžia atlikti visos įmonės AI atnaujinimus nekeičiant įrangos.
Naudojimo atvejai: Vietinė susitikimų transkripcija (Whisper), realaus laiko subtitravimas, balso diktorius, mažų modelių inferencija (Phi-3 Mini). Šios kortelės negali paleisti didelių LLM, tačiau puikiai tinka specifinėms, nuolatinėms AI užduotims – užtikrinant, kad balso duomenys apdorojami vietoje ir niekada nesiunčiami į debesį.
Copilot+ kompiuteriai (NPU nešiojamieji kompiuteriai)
Nešiojami kompiuteriai su Qualcomm Snapdragon X Elite, Intel Core Ultra arba AMD Ryzen AI lustais turi specializuotus Neuronų Apdorojimo Vienetus (NPU) – specializuotus AI lustus. Jie negali paleisti didelių LLM, bet jie tvarko mažas, nuolatinės veiklos AI užduotis: transkribavimą realiu laiku, fono išblukimą, vietines Recall
funkcijas ir leidžia veikti lengvus modelius, tokius kaip Microsoft Phi-3.
NPU vertinami TOPS (Tera Operacijų per Sekundę), kuris matuoja, kiek AI darbo jie gali atlikti. Galingiausi Copilot+ PC 2026 m. turi ~50 TOPS. Didesnis TOPS reiškia greitesnius atsakymus ir galimybę tvarkyti šiek tiek didesnius AI modelius.
9 AI modeliai
Atviro kodo AI modeliai (2026–2027)
AI modelio pasirinkimas lemia įrangos reikalavimus – tačiau kaip rodė skyrius apie AI modelių kvantizavimą, kvantizacija leidžia pažangiausiems modeliams veikti su įranga, kainuojančia tik dalelę to, ko reikalauja pilno tikslumo diegimas.
Žemiau esanti lentelė pateikia dabartinių ir būsimų atviro kodo AI modelių apžvalgą.
| Modelis | Dydis | Architektūra | Atmintis (FP16) | Atmintis (INT4) |
|---|---|---|---|---|
| Llama 4 Behemoth | 288B (aktyvus) | MoE (~2T iš viso) | ~4 TB | ~1 TB |
| Llama 4 Maverick | 17B (aktyvus) | MoE (400B iš viso) | ~800 GB | ~200 GB |
| Llama 4 Scout | 17B (aktyvus) | MoE (109B iš viso) | ~220 GB | ~55 GB |
| DeepSeek V4 | ~70B (aktyvus) | MoE (671B iš viso) | ~680 GB | ~170 GB |
| DeepSeek R1 | 37B (aktyvus) | MoE (671B iš viso) | ~140 GB | ~35 GB |
| DeepSeek V3.2 | ~37B (aktyvus) | MoE (671B iš viso) | ~140 GB | ~35 GB |
| Kimi K2.5 | 32B (aktyvus) | MoE (1T iš viso) | ~2 TB | ~500 GB |
| Qwen 3.5 | 397B (aktyvus) | MoE (A17B) | ~1.5 TB | ~375 GB |
| Qwen 3-Max-Thinking | Didelis | Tankus | ~2 TB | ~500 GB |
| Qwen 3-Coder-Next | 480B (A35B aktyvus) | MoE | ~960 GB | ~240 GB |
| Mistral Large 3 | 123B (41B aktyvus) | MoE (675B iš viso) | ~246 GB | ~62 GB |
| Ministral 3 (3B, 8B, 14B) | 3B–14B | Tankus | ~6–28 GB | ~2–7 GB |
| GLM-5 | 44B (aktyvus) | MoE (744B iš viso) | ~1.5 TB | ~370 GB |
| GLM-4.7 (Thinking) | Didelis | Tankus | ~1.5 TB | ~375 GB |
| MiMo-V2-Flash | 15B (aktyvus) | MoE (309B iš viso) | ~30 GB | ~8 GB |
| MiniMax M2.5 | ~10B (aktyvus) | MoE (~230B iš viso) | ~460 GB | ~115 GB |
| Phi-5 Reasoning | 14B | Tankus | ~28 GB | ~7 GB |
| Phi-4 | 14B | Tankus | ~28 GB | ~7 GB |
| Gemma 3 | 27B | Tankus | ~54 GB | ~14 GB |
| Pixtral 2 Large | 90B | Tankus | ~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 | Tankus | ~3 GB | ~1 GB |
| Med-Llama 4 | 70B | Tankus | ~140 GB | ~35 GB |
| Legal-BERT 2026 | 35B | Tankus | ~70 GB | ~18 GB |
| Finance-LLM 3 | 15B | Tankus | ~30 GB | ~8 GB |
| CodeLlama 4 | 70B | Tankus | ~140 GB | ~35 GB |
| Molmo 2 | 80B | Tankus | ~160 GB | ~40 GB |
| Granite 4.0 | 32B (9B aktyvus) | Hibridinis Mamba-Transformer | ~64 GB | ~16 GB |
| Nemotron 3 | 8B, 70B | Tankus | ~16–140 GB | ~4–35 GB |
| EXAONE 4.0 | 32B | Tankus | ~64 GB | ~16 GB |
| Llama 5 Frontier | ~1.2T (iš viso) | MoE | ~2.4 TB | ~600 GB |
| Llama 5 Base | 70B–150B | Tankus | ~140–300 GB | ~35–75 GB |
| DeepSeek V5 | ~600B (iš viso) | MoE | ~1.2 TB | ~300 GB |
| Stable Diffusion 5 | Nustatoma vėliau | DiT | — | — |
| Falcon 3 | 200B | Tankus | ~400 GB | ~100 GB |
Pirmiausia neperkite įrangos. Nustatykite modelio klasę, atitinkančią jūsų verslo poreikius, tada pritaikykite kvantizavimą, kad nustatytumėte ekonomiškiausią įrangos lygį.
Skirtumas tarp 2 500 € ir 127 000 € investicijos dažnai priklauso nuo modelio dydžio reikalavimų ir vienu metu dirbančių vartotojų skaičiaus.
AI modelių kraštovaizdį formuojančios tendencijos
- Gimtoji multimodalumas kaip standartas. Nauji modeliai mokomi vienu metu su tekstu, vaizdais, garso ir vaizdo įrašais – ne kaip atskiros galimybės, pritvirtintos po mokymo. Tai reiškia, kad vienas modelis tvarko dokumentų analizę, vaizdų supratimą ir balso sąveiką.
- Maži modeliai pasiekia didelių modelių galimybes. Phi-5 (14B) ir MiMo-V2-Flash parodo, kad architektūrinės inovacijos gali suspausti pažangiausio lygmens samprotavimus į modelius, veikiančius nešiojamuose kompiuteriuose. „Didesnis yra geresnis“ era baigiasi.
- Specializacija prieš generalizaciją. Vietoj vieno masyvaus modelio viskam, tendencija linksta į specializuotų modelių ansamblius – kodavimo modelį, samprotavimo modelį, vaizdo modelį – kuriuos koordinuoja agentų sistema. Tai sumažina įrangos reikalavimus vienam modeliui, kartu pagerindant bendrą kokybę.
- Agentinė AI. Modeliai kaip Kimi K2.5 ir Qwen 3 yra sukurti savarankiškai skaidyti sudėtingas užduotis, kreiptis į išorines priemones ir koordinuoti su kitais modeliais. Šis
agentų spiečiaus
paradigmas reikalauja ilgų sesijų metu palaikomo pralaidumo – teikia pirmenybę didelio pralaidumo įrangai, kaip GB10 ir M5 Ultra. - Vaizdo ir 3D generavimas subręsta. Open-Sora 2.0 ir FLUX.2 Pro rodo, kad vietinė vaizdo generacija tampa praktiška. Iki 2027 m. tikėkitės realaus laiko vaizdo redagavimo asistentų, veikiančių darbo stočių klasės įrangoje.
10 Saugumas
Architektūra maksimaliam saugumui
Pagrindinis vietinės AI įrangos privalumas nėra našumas – tai duomenų suverenumas. Kai jūsų AI serveris veikia už jūsų užkardos, o ne kažkieno debesyje, jūsų jautrūs duomenys niekada nepalieka jūsų pastato.
Oro tarpu atskirta API architektūra fiziškai izoliuoja AI serverį nuo interneto, tačiau leidžia autorizuotiems darbuotojams pasiekti jį per API sąsają.
Ši architektūra sukuria Skaitmeninę saugyklą
. Net jei Brokerio serveris būtų pažeistas, užpuolikas galėtų siųsti tik teksto užklausas – jis negalėtų pasiekti AI serverio failų sistemos, modelio svorių, tikslinimo duomenų ar saugomų dokumentų.
Reikalinga saugi AI diegimo su individualiai kurtomis AI sprendimais?
Mūsų inžinieriai projektuoja ir diegia air-gapped AI architektūras, užtikrindami, kad duomenys niekada nepalieka patalpų, tuo pačiu metu suteikdami jūsų verslui pažangiausias AI galimybes.
Aptarti saugią AI architektūrą →11 Ekonomika
Ekonominė išvada: vietinis sprendimas vs debesys
Perėjimas prie vietinės AI įrangos yra perėjimas nuo OpEx (operacinės išlaidos – mėnesinės debesų API mokesčiai) prie CapEx (kapitalinės išlaidos – vienkartinė įrangos investicija, tampa turtu jūsų balanse).
Įsivaizduokite teisinę firmą, naudojančią 200B modelį sutartims analizuoti:
Esant 1000 užklausų per dieną, DGX Spark atsipirko per mažiau nei 2 mėnesius, lyginant su debesų API išlaidomis. Esant didesniam naudojimo lygiui, atsipirkimo laikotarpis sutrumpėja iki kelių savaičių.
Ekonomika tampa dar palankesnė, kai įvertinate:
- Keli darbuotojai dalijasi ta pačia įranga (DGX Spark aptarnauja 2–5 vartotojus vienu metu)
- Nėra kainodaros pagal žetonus – sudėtingos, kelių etapų samprotavimo užduotys nekainuoja papildomai
- Tikslus derinimas su nuosavybės teise saugomais duomenimis – neįmanoma su dauguma debesų API, nemokama vietinėje įrangoje
- Įrangos perpardavimo vertė – AI įranga išlaiko didelę vertę antrinėje rinkoje