1 Saligan
Bakit Lokal na AI? Ang Business Case para sa Pagmamay-ari
Noong unang bahagi ng 2020s, ang artificial intelligence ay serbisyong inuupahan mo — kada oras, kada token, kada API call. Sa 2026, nagbago na ang paradaym. Ang hardware na kailangan para mapatakbo ang intelihensiyang GPT-4 class
ay kasya na ngayon sa iyong mesa at nagkakahalaga ng mas mababa kaysa sa isang second-hand na kotse.
Ang patuloy na pagtitiwala sa cloud-only na AI ay nagpapakita ng isang stratehikong trilemma:
- Tumataas na mga gastos. Ang mga bayarin sa API bawat token ay tumataas nang linear sa paggamit. Ang isang legal na firmang nagpoproseso ng 1,000 kontrata bawat araw ay maaaring harapin ang ~₱2.1M sa taunang gastos sa API.
- Pagkakalantad ng data. Bawat query na ipinadala sa cloud API ay data na lumalabas sa iyong network at nalalantad sa mga panganib ng seguridad ng data at privacy.
- Walang o mamahaling customization. Ang mga modelo sa cloud ay generic. Hindi sila madaling o cost efficient na ma-fine-tune sa custom data, panloob na proseso ng negosyo, o business intelligence.
Nalulutas ng lokal na hardware ng AI ang lahat ng tatlo. Ginagawa nitong fixed capital asset ang variable na bayad sa API, tinitiyak na hindi kailanman lalabas ang data sa LAN, at nagbibigay-daan sa malalim na customization sa pamamagitan ng fine-tuning sa data ng negosyo.
2 Pagbawas ng Gastos
Quantization: Magpatakbo ng Mas Malalaking AI Model sa Mas Murang Hardware
Ang quantization ay konseptong lubos na nagbabago sa ekonomiya ng lokal na AI.
Sa simpleng termino, pinipiga ng quantization ang memory footprint ng modelo ng AI. Ang isang karaniwang modelo ay nag-iimbak ng bawat parameter bilang 16-bit floating-point number (FP16). Binabawasan ng quantization ito sa 8-bit (Int8), 4-bit (Int4), o mas mababa pa — matinding pagbawas sa dami ng memory na kailangan para mapatakbo ang modelo.
Ang resulta ng quantization ay bahagyang pagbawas sa kalidad ng output — kadalasang hindi napapansin para sa mga gawaing pang-negosyo tulad ng pagbubuod, pagdraft, at pagsusuri — kapalit ng malaking pagbawas sa gastos ng hardware.
Ang isang 400B model sa buong precision ay nangangailangan ng ~800 GB na memorya — isang ~₱11.5M na pamumuhunan sa server. Ang parehong model na na-quantize sa Int4 ay nangangailangan lamang ng ~200 GB, at maaaring patakbuhin sa dalawang naka-link na DGX Spark (batay sa GB10 Superchip) na mini-PCs sa halagang ₱461,000.
Pinaghalong mga Eksperto (MoE)
Ang Mixture of Experts ay isa pang trick sa arkitektura ng AI model na nagbibigay-daan sa pag-deploy ng malalaking modelo nang walang malaking gastos sa memorya.
Sa halip na gamitin ang lahat ng parameter para sa bawat katanungan, ang isang MoE model ay nag-aktiba lamang ng isang bahagi ng kapasidad nito sa pamamagitan ng sparse activation.
Ang isang 2-trilyong parameter na MoE model tulad ng Llama 4 Behemoth ay nag-aktiba lamang ng 288B na parameter bawat query — na nagbibigay ng intelihensiyang nasa antas ng frontier sa isang bahagi lamang ng gastos sa memorya.
Ang mga MoE model ay bahagyang hindi gaanong episyente sa simpleng mga gawain tulad ng pagbubuod at pag-uuri, kumpara sa mga dense model na may parehong laki. Para sa gawaing pang-kaalaman at pangangatwiran tulad ng kumplikadong pagsusuri, pagbuo ng code, at panik, ang mga MoE model ay napakahusay.
Ang sparse activation ay nagreresulta sa mas mabilis na bilis ng inference at mas mabilis na oras ng pagtugon.
3 Mga Mini-PC
Mga AI Mini-PC ₱85,000 - ₱600,000
Ang pinaka-nakagambalang pag-unlad ng 2026 ay ang high-capacity AI computing sa form factor ng mini-PC. Ang mga aparatong hindi mas malaki sa hardcover book ay nagpapatakbo na ngayon ng mga modelo ng AI na nangangailangan ng mga server room dalawang taon na ang nakalipas.
Ang Ecosystem ng NVIDIA GB10 (DGX Spark)
Pinuno sa Pagganap
Ang NVIDIA DGX Spark ang nagtakda sa kategoryang ito. Noong 2026, ang GB10 Superchip — na pinagsasama ang ARM Grace CPU at Blackwell GPU — ay lumikha ng isang buong ecosystem. Ang ASUS, GIGABYTE, Dell, Lenovo, HP, MSI, at Supermicro ay lahat gumagawa ng mga sistemang batay sa GB10, bawat isa ay may iba't ibang form factors, cooling solution, at bundled software.
Sa pamamagitan ng pagkonekta ng dalawang GB10 unit sa pamamagitan ng dedikadong high-speed network port, pinagsasama ng system ang mga mapagkukunan sa 256 GB memory space. Binubuksan nito ang kakayahang magpatakbo ng napakalalaking modelo — 400B+ parameter na na-quantize — buo sa iyong mesa para sa tinatayang ₱461,000 kabuuang pamumuhunan sa hardware.
Mga AMD Ryzen AI Max (Strix Halo) na Mini-PC
Pinakamababang Gastos
Ang arkitektura ng AMD Ryzen AI Max+ Strix Halo
ay lumikha ng ganap na bagong kategorya ng budget AI mini-PCs. Isang alon ng mga tagagawa — GMKtec, Beelink, Corsair, NIMO, Bosgame, FAVM — ngayon ay nagpapadala ng 128 GB unified-memory system sa ilalim ng ~₱115,000.
Apple Mac Studio (M4 Ultra)
Pinuno sa Kapasidad
Ang Mac Studio ay may natatanging posisyon sa lokal na tanawin ng AI. Ang Unified Memory Architecture (UMA) ng Apple ay nagbibigay ng hanggang 256 GB memory na naa-access ng parehong CPU at GPU sa iisang compact na desktop unit — walang kailangang clustering.
Ginagawa nitong ito lamang ang abot-kayang
solong aparato na kayang mag-load ng pinakamalaking open-source na modelo. Ang isang 400-bilyong parameter model na na-quantize sa Int4 ay ganap na umaangkop sa memorya sa 256 GB na configuration.
Apple Mac Studio (M5 Ultra)
Darating na Katunggali
Ang susunod na henerasyon ng M5 Ultra ng Apple, inaasahang sa huling bahagi ng 2026, ay pinaghihinalaang haharapin ang pangunahing kahinaan ng M4: pagganap sa training ng AI model. Itinayo sa prosesong 2nm ng TSMC, inaasahang mag-aalok ito ng mga configuration hanggang 512 GB ng unified memory na may bandwidth na lumalagpas sa 1.2 TB/s.
Ang 512 GB M5 Ultra ang magiging unang consumer device na kayang magpatakbo ng mga unquantized (buong precision) na frontier model. Ang mataas na memory bandwidth na 1.2+ TB/s ay sumusuporta sa mga agentic AI workflow na nangangailangan ng sustained high-throughput inference na may napakahabang context windows.
Tiiny AI
Pocket AI Supercomputer
Inilabas sa Kickstarter noong 2026 sa halagang ₱80,500, ang Tiiny.ai Pocket AI Computer ay isang pocket supercomputer na may 80GB LGDDR5X memory at 1TB SSD na sumusuporta sa pagpapatakbo ng 120B AI model nang lokal kahit saan.
Sa timbang na 300 gramo (142×22×80mm) at pinapagana ng standard na USB-C, sinusuportahan nito ang mga makabagong aplikasyon sa negosyo. Iniulat ng Tiiny AI ang bilis ng output na 21.14 token bawat segundo para sa GPT-OSS-120B.
Tenstorrent
Open Source Hardware
Pinangunahan ng maalamat na arkitekto ng chip na si Jim Keller, kinakatawan ng Tenstorrent ang isang ganap na magkaibang pilosopiya: open-source na hardware na itinayo sa RISC-V, open-source na software, at modular na pag-scale sa pamamagitan ng daisy-chaining.
Ang mga Tensix
AI core ay idinisenyo upang mag-scale nang linear: hindi tulad ng mga GPU, na nahihirapan sa communication overhead kapag nagdagdag ka ng mas maraming card, ang mga Tenstorrent chip ay itinayo upang maging epektibong pinagkabit-kabit.
Sa pakikipagtulungan kay Razer, naglabas ang Tenstorrent ng compact na panlabas na AI accelerator na kumokonekta sa anumang laptop o desktop sa pamamagitan ng Thunderbolt — binabago ang umiiral na hardware sa isang AI workstation nang walang pagpapalit ng anuman.
AI NAS — Network Attached Storage
Storage + AI
Ang kahulugan ng NAS ay lumipat mula sa passive storage patungo sa active intelligence. Ang bagong henerasyon ng mga network storage device ay direktang nagsasama ng AI processing — mula sa magaan na NPU-based na inference hanggang sa buong GPU-accelerated na LLM deployment.
Ang isang AI-capable na NAS ay nag-aalis ng pangangailangan para sa hiwalay na AI device at nagpapahintulot ng direktang pagproseso ng mas malalaking dami ng data na walang latency sa paglipat ng network.
Kailangan ng tulong sa pagpili ng tamang AI mini-PC para sa iyong negosyo?
Maaaring suriin ng aming mga inhinyero ang iyong mga pangangailangan sa AI hardware at mag-deploy ng ganap na naka-configure na AI system.
Kumuha ng Libreng Pagtatasa ng Hardware →4 Workstations
AI Workstations at Desktop PCs ₱173K - ₱865K
Ang workstation tier ay gumagamit ng discrete PCIe graphics cards at standard tower chassis. Hindi tulad ng fixed unified architectures ng mini-PC tier, ang tier na ito ay nag-aalok ng modularity — maaari mong i-upgrade ang indibidwal na mga component, magdagdag ng higit pang GPU, o magpalit ng mga card habang umuunlad ang teknolohiya.
Pag-unawa sa VRAM kumpara sa Bilis
Dalawang magkumpitensyang salik ang tumutukoy sa pagpili ng GPU para sa AI:
Ang mga consumer card (tulad ng RTX 5090) ay nagma-maximize ng bilis ngunit nag-aalok ng limitadong VRAM — karaniwang 24–32 GB. Ang mga professional card (tulad ng RTX PRO 6000 Blackwell) ay nagma-maximize ng VRAM — hanggang 96 GB bawat card — ngunit mas mahal bawat unit ng compute.
Ang VRAM ang pangunahing hadlang. Ang mabilis na card na may kulang na memorya ay hindi makakapag-load ng AI model. Ang mas mabagal na card na may sapat na memorya ay nagpapatakbo ng modelo — may mas mahabang response time lamang.
Consumer GPUs
| Configuration | Total VRAM | Linking | Est. Cost |
|---|---|---|---|
| 2× RTX 3090 (Used) | 48 GB | NVLink | ~₱173,000 |
| 2× RTX 4090 | 48 GB | PCIe Gen 5 | ₱230 |
| 2× RTX 5090 | 64 GB | PCIe Gen 5 | ₱403,500 |
Professional GPUs
| Configuration | Total VRAM | Linking | Est. Cost |
|---|---|---|---|
| 2× RTX A6000 Best Value | 96 GB | NVLink | ₱403,500 |
| 2× RTX 6000 Ada | 96 GB | PCIe Gen 5 | ₱749,500 |
| 1× RTX PRO 6000 Blackwell | 96 GB | NVLink | ₱461,000 |
| 4× RTX PRO 6000 Blackwell | 384 GB | PCIe Gen 5 | ₱1,850,000 |
Data Center GPUs
| Configuration | Total VRAM | Linking | Est. Cost |
|---|---|---|---|
| 1× L40S | 48 GB | PCIe 4.0 (passive cooling) | ₱403,500 |
| 1× A100 PCIe | 80 GB | PCIe 4.0 | ₱576,500 |
| 1× H200 NVL | 141 GB | NVLink | ₱1,729,500 |
| 4× H200 NVL | 564 GB | NVLink | ₱6,918,000 |
| 1× B200 SXM | 180 GB | NVLink 5 (1.8 TB/s) | ₱1,729,500 |
| 8× B200 SXM | 1,440 GB | NVLink 5 (1.8 TB/s) | ₱13,836,000 |
Chinese GPUs
Ang domestic GPU ecosystem ng China ay mabilis na umunlad. Ilang Chinese manufacturer ang nag-aalok ngayon ng AI GPU na may mapagkumpitensyang mga specification at mas mababang presyo.
| Configuration | Total VRAM | Memory Type | Est. Cost |
|---|---|---|---|
| 1× Moore Threads MTT S4000 | 48 GB | GDDR6 | ₱46,100 |
| 4× Moore Threads MTT S4000 | 192 GB | GDDR6 | ₱201,500 |
| 8× Moore Threads MTT S4000 | 384 GB | GDDR6 | ₱374,500 |
| 1× Hygon DCU Z100 | 32 GB | HBM2 | ₱144,000 |
| 1× Biren BR104 | 32 GB | HBM2e | ~₱173,000 |
| 8× Biren BR104 | 256 GB | HBM2e | ₱1,383,500 |
| 1× Huawei Ascend Atlas 300I Duo | 96 GB | HBM2e | ₱69,200 |
| 8× Huawei Ascend Atlas 300I Duo | 768 GB | HBM2e | ₱576,500 |
Upcoming
| Configuration | Total VRAM | Status | Est. Cost |
|---|---|---|---|
| RTX 5090 128 GB | 128 GB | Chinese mod. — not a standard SKU | ₱288,000 |
| RTX Titan AI | 64 GB | Expected 2027 | ~₱173,000 |
NVIDIA DGX Station
Enterprise Apex
Ang NVIDIA DGX Station ay isang water-cooled, deskside na supercomputer
na nagdadala ng data-center performance sa office environment. Ang pinakabagong bersyon ay gumagamit ng GB300 Grace Blackwell Superchip.
Ang bersyong Blackwell Ultra
ay nagpapataas ng memory density at compute power, idinisenyo para sa mga organisasyong nangangailangang mag-train ng custom model mula sa simula o magpatakbo ng malalaking MoE (Mixture of Experts) architecture nang lokal.
Bagama't batay sa nakaraang henerasyong Ampere architecture, nananatili itong pamantayan sa industriya para sa maaasahang inference at fine-tuning. Perpektong angkop para sa mga team na pumapasok sa larangan ng AI nang walang badyet para sa Blackwell.
Bagama't mahal, ang DGX Station ay pumapalit sa isang ~₱17.3M server rack at kaugnay na imprastraktura ng paglamig. Ito ay isinasaksak sa isang standard na wall outlet. Tinatanggal nito ang overhead ng server room
nang buo.
Kailangan ng tulong sa pagpili ng tamang AI workstation para sa iyong negosyo?
Maaaring suriin ng aming mga inhinyero ang iyong mga pangangailangan sa AI hardware at mag-deploy ng ganap na naka-configure na AI system.
Kumuha ng Libreng Pagtatasa ng Hardware →5 Servers
AI Servers ₱865K - ₱11.5M
Kapag ang iyong negosyo ay nangangailangang maghatid sa maraming empleyado nang sabay-sabay, magpatakbo ng mga foundation-class model sa buong precision, o mag-fine-tune ng mga custom model sa proprietary data — papasok ka sa server tier.
Ito ang domain ng mga dedicated AI accelerator card na may high-bandwidth memory (HBM), specialized interconnect, at rack-mountable o deskside form factor. Mas mahal ang hardware, ngunit ang cost per user ay bumagsak nang malaki sa scale.
Intel Gaudi 3
Best Value at Scale
Ang Intel's Gaudi 3 accelerator ay idinisenyo mula sa simula bilang AI training at inference chip — hindi repurposed graphics card. Ang bawat card ay nagbibigay ng 128 GB ng HBM2e memory na may integrated 400 Gb Ethernet networking, na nag-aalis ng pangangailangan para sa hiwalay na network adapter.
Ang Gaudi 3 ay magagamit sa dalawang form factor:
- PCIe Card (HL-338): Standard na PCIe form factor para sa integrasyon sa mga umiiral na server. Tinatayang presyo: ~₱692,000 bawat card.
- OAM (OCP Accelerator Module): High-density na OCP standard para sa mga cloud data center. ₱900,500 bawat chip kapag binili nang maramihan sa 8-chip kits (~₱7.2M kabuuan kasama ang baseboard).
Ang isang 8-card na Gaudi 3 server ay naghahatid ng 1 TB ng kabuuang memorya ng AI sa mas mababang gastos kumpara sa katulad na sistema ng NVIDIA H100.
AMD Instinct MI325X
Maximum Density
Ang AMD Instinct MI325X ay naglalaman ng 256 GB ng HBM3e memory bawat card — doble ng Intel Gaudi 3. Tanging 4 na card lamang ang kailangan upang maabot ang 1 TB ng kabuuang memorya ng AI, kumpara sa 8 card para sa Intel.
Ang MI325X ay mas mahal bawat sistema kaysa sa Gaudi 3, ngunit mas mabilis at mas siksik. Para sa mga workload na nangangailangan ng pinakamataas na throughput — real-time na inference para sa mas maraming user, o pagsasanay ng mga custom model sa malalaking dataset — ang mas mataas na pamumuhunan ay nagbabayad sa sarili nito sa pamamagitan ng nabawasang latency at mas simpleng imprastraktura.
Huawei Ascend
Full-Stack Alternative
Ang Huawei ay nag-replicate ng buong AI infrastructure stack: custom silicon (Ascend 910B/C), proprietary interconnect (HCCS), at kumpletong (CANN). Ang resulta ay isang self-contained ecosystem na nagpapatakbo nang nakapag-iisa sa Western supply chain at sa mas mababang halaga kaysa sa katumbas na NVIDIA H100 cluster.
Intel Xeon 6 (Granite Rapids)
Server na Pambadyet
Isang tahimik na rebolusyon sa 2026 ang pag-usbong ng CPU-based AI inference. Ang Intel Xeon 6 processor ay may kasamang AMX (Advanced Matrix Extensions) na nagpapahintulot ng AI workload sa standard DDR5 RAM — na mas mura nang malaki kaysa sa GPU memory.
Ang dual-socket Xeon 6 server ay maaaring maglaman ng 1 TB hanggang 4 TB ng DDR5 RAM sa bahagi lamang ng halaga ng GPU memory. Mabagal ang inference speed, ngunit para sa batch processing — kung saan walang kinalaman ang bilis ngunit pinakamahalaga ang katalinuhan at kapasidad — ito ay transformative.
Halimbawa: Ang isang SME ay nag-upload ng 100,000 na naka-scan na invoice sa magdamag. Ang Xeon 6 server aybo ng +400B AI model para perpektong kunin ang data. Ang gawain ay tumatagal ng 10 oras, ngunit ang hardware cost ay mas mababa kaysa sa GPU server.
Kailangan ng tulong sa pagpili ng tamang AI server infrastructure?
Ang aming koponan sa imprastruktura ay nagdidisenyo at nag-i-install ng kumpletong solusyon sa AI server — mula Intel Gaudi hanggang NVIDIA DGX — na pinagsama sa pasadyang software — upang ma-unlock ang kakayahan ng AI para sa inyong negosyo.
Humiling ng Proposal sa Server Architecture →6 Edge AI
Edge AI & Retrofit Pag-upgrade ng Umiiral na Imprastruktura
Hindi lahat ng SMB ay nangangailangan ng dedikadong AI server o mini-PC. Marami ang maaaring mag-embed ng intelihensya sa umiiral na imprastruktura — pag-upgrade ng mga laptop, desktop, at network device na may kakayahang AI sa minimal na gastos.
M.2 AI Accelerator: Ang Hailo-10
Ang Hailo-10 ay isang standard na M.2 2280 module — parehong slot na ginagamit para sa SSD — na nagdaragdag ng dedikadong pagproseso ng AI sa anumang umiiral na PC. Sa halagang ~~₱8,650 kada unit at gumagamit lamang ng 5–8W na kuryente, pinapagana nito ang mga pag-upgrade ng AI sa buong fleet nang hindi nagpapalit ng hardware.
Mga use case: Lokal na transcription ng pulong (Whisper), real-time na captioning, voice dictation, inference ng maliliit na modelo (Phi-3 Mini). Hindi kayang patakbuhin ng mga card na ito ang malalaking LLM, ngunit mahusay ang mga ito sa tiyak, tuluy-tuloy na mga gawain sa AI — tinitiyak na ang voice data ay napoproseso nang lokal at hindi kailanman ipinapadala sa cloud.
Copilot+ PCs (NPU Laptops)
Ang mga laptop na may Qualcomm Snapdragon X Elite, Intel Core Ultra, o AMD Ryzen AI chip ay naglalaman ng mga dedikadong Neural Processing Unit (NPU) — espesyalisadong AI chip. Hindi nito kayang patakbuhin ang malalaking LLM, ngunit hawak nito ang maliliit, patuloy na mga gawain sa AI: live transcription, background blur, lokal na mga tampok na Recall
, at pagpapatakbo ng magagaan na model tulad ng Microsoft Phi-3.
Ang mga NPU ay nirarate sa TOPS (Tera Operations Per Second), na sumusukat kung gaano karaming gawaing AI ang kanilang kayang hawakan. Ang pinakamakapangyarihang Copilot+ PC noong 2026 ay may ~50 TOPS. Ang mas mataas na TOPS ay nangangahulugan ng mas mabilis na mga tugon at kakayahang humawak ng bahagyang mas malalaking AI model.
9 Mga Modelo ng AI
Open-Source na mga Modelo ng AI (2026–2027)
Ang pagpili ng modelo ng AI ang nagdidikta sa mga kinakailangan sa hardware — ngunit tulad ng ipinakita ng kabanata sa AI Model Quantization, pinapayagan ng quantization ang mga frontier-class na modelo na tumakbo sa hardware na nagkakahalaga ng bahagi lamang ng kinakailangan sa full-precision deployment.
Ang talahanayan sa ibaba ay nagbibigay ng pangkalahatang-ideya ng kasalukuyan at paparating na mga open-source na modelo ng AI.
| Modelo | Laki | Arkitektura | Memorya (FP16) | Memorya (INT4) |
|---|---|---|---|---|
| Llama 4 Behemoth | 288B (aktibo) | MoE (~2T kabuuan) | ~4 TB | ~1 TB |
| Llama 4 Maverick | 17B (aktibo) | MoE (400B kabuuan) | ~800 GB | ~200 GB |
| Llama 4 Scout | 17B (aktibo) | MoE (109B kabuuan) | ~220 GB | ~55 GB |
| DeepSeek V4 | ~70B (aktibo) | MoE (671B kabuuan) | ~680 GB | ~170 GB |
| DeepSeek R1 | 37B (aktibo) | MoE (671B kabuuan) | ~140 GB | ~35 GB |
| DeepSeek V3.2 | ~37B (aktibo) | MoE (671B kabuuan) | ~140 GB | ~35 GB |
| Kimi K2.5 | 32B (aktibo) | MoE (1T kabuuan) | ~2 TB | ~500 GB |
| Qwen 3.5 | 397B (aktibo) | MoE (A17B) | ~1.5 TB | ~375 GB |
| Qwen 3-Max-Thinking | Malaki | Dense | ~2 TB | ~500 GB |
| Qwen 3-Coder-Next | 480B (A35B aktibo) | MoE | ~960 GB | ~240 GB |
| Mistral Large 3 | 123B (41B aktibo) | MoE (675B kabuuan) | ~246 GB | ~62 GB |
| Ministral 3 (3B, 8B, 14B) | 3B–14B | Dense | ~6–28 GB | ~2–7 GB |
| GLM-5 | 44B (aktibo) | MoE (744B kabuuan) | ~1.5 TB | ~370 GB |
| GLM-4.7 (Thinking) | Malaki | Dense | ~1.5 TB | ~375 GB |
| MiMo-V2-Flash | 15B (aktibo) | MoE (309B kabuuan) | ~30 GB | ~8 GB |
| MiniMax M2.5 | ~10B (aktibo) | MoE (~230B kabuuan) | ~460 GB | ~115 GB |
| Phi-5 Reasoning | 14B | Dense | ~28 GB | ~7 GB |
| Phi-4 | 14B | Dense | ~28 GB | ~7 GB |
| Gemma 3 | 27B | Dense | ~54 GB | ~14 GB |
| Pixtral 2 Large | 90B | Dense | ~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 | Dense | ~3 GB | ~1 GB |
| Med-Llama 4 | 70B | Dense | ~140 GB | ~35 GB |
| Legal-BERT 2026 | 35B | Dense | ~70 GB | ~18 GB |
| Finance-LLM 3 | 15B | Dense | ~30 GB | ~8 GB |
| CodeLlama 4 | 70B | Dense | ~140 GB | ~35 GB |
| Molmo 2 | 80B | Dense | ~160 GB | ~40 GB |
| Granite 4.0 | 32B (9B aktibo) | Hybrid Mamba-Transformer | ~64 GB | ~16 GB |
| Nemotron 3 | 8B, 70B | Dense | ~16–140 GB | ~4–35 GB |
| EXAONE 4.0 | 32B | Dense | ~64 GB | ~16 GB |
| Llama 5 Frontier | ~1.2T (kabuuan) | MoE | ~2.4 TB | ~600 GB |
| Llama 5 Base | 70B–150B | Dense | ~140–300 GB | ~35–75 GB |
| DeepSeek V5 | ~600B (kabuuan) | MoE | ~1.2 TB | ~300 GB |
| Stable Diffusion 5 | TBD | DiT | — | — |
| Falcon 3 | 200B | Dense | ~400 GB | ~100 GB |
Huwag munang bumili ng hardware. Tukuyin muna ang klase ng modelo na akma sa pangangailangan ng negosyo, saka mag-apply ng quantization upang matukoy ang pinaka-abot-kayang tier ng hardware.
Ang pagkakaiba sa pagitan ng pamumuhunan na ~₱173,000 at ₱8,647,500 ay kadalasang nakasalalay sa mga kinakailangan sa laki ng modelo at bilang ng sabay-sabay na gumagamit.
Mga Trend na Humuhubog sa Landscape ng Modelo ng AI
- Native multimodality bilang pamantayan. Ang mga bagong modelo ay sinasanay sa text, images, audio, at video nang sabay-sabay — hindi bilang hiwalay na kakayahan na idinadagdag pagkatapos ng training. Nangangahulugan ito na iisang modelo ang humahawak sa pagsusuri ng dokumento, pag-unawa sa imahe, at pakikipag-ugnayan sa boses.
- Ang maliliit na modelo ay nakakamit ang kakayahan ng malalaking modelo. Ang Phi-5 (14B) at MiMo-V2-Flash ay nagpapatunay na ang pagbabago sa arkitektura ay maaaring i-compress ang frontier-level reasoning sa mga modelo na tumatakbo sa laptop. Nagwawakas na ang panahon ng "mas malaki ay mas mabuti".
- Espesyalisasyon kaysa sa heneralisasyon. Sa halip na isang malaking modelo para sa lahat, ang trend ay patungo sa mga ensemble ng espesyalisadong modelo — isang modelo para sa coding, modelo para sa reasoning, modelo para sa vision — na pinagsama-sama ng isang agent framework. Binabawasan nito ang mga kinakailangan sa hardware kada modelo habang pinapabuti ang pangkalahatang kalidad.
- Agentic AI. Ang mga modelo tulad ng Kimi K2.5 at Qwen 3 ay idinisenyo para awtomatikong hatiin ang mga kumplikadong gawain, tumawag ng mga panlabas na tool, at makipag-ugnayan sa iba pang modelo. Ang paradigm na ito ng
agent swarm
ay nangangailangan ng tuluy-tuloy na throughput sa mahabang sesyon — mas pinapaboran ang high-bandwidth na hardware tulad ng GB10 at M5 Ultra. - Video at 3D generation na nagiging mature. Ang Open-Sora 2.0 at FLUX.2 Pro ay senyales na ang lokal na pagbuo ng video ay nagiging praktikal. Sa 2027, asahan ang mga real-time video editing assistant na tumatakbo sa workstation-class na hardware.
10 Seguridad
Arkitektura para sa Pinakamataas na Seguridad
Ang pangunahing bentahe ng lokal na hardware ng AI ay hindi performance — ito ay soberanya ng data. Kapag ang iyong AI server ay tumatakbo sa likod ng iyong firewall sa halip na sa cloud ng iba, ang iyong sensitibong data ay hindi kailanman umaalis sa iyong gusali.
Ang Air-Gapped API Architecture ay pisikal na naghihiwalay sa AI server mula sa internet habang ginagawa itong naa-access ng mga awtorisadong empleyado sa pamamagitan ng isang API interface.
Ang arkitekturang ito ay lumilikha ng Digital Vault
. Kahit na ang Broker Server ay ma-compromise, ang umaatake ay maaaring magpadala lamang ng text queries — hindi nila maa-access ang file system ng AI Server, model weights, fine-tuning data, o anumang naka-imbak na dokumento.
Kailangan ng secure na AI deployment na may pasadyang solusyon sa AI?
Ang aming mga inhinyero ay nagdidisenyo at nagde-deploy ng mga air-gapped na arkitektura ng AI na nagsisiguro na ang data ay hindi kailanman lumalabas sa lugar habang binibigyan ang iyong negosyo ng pinakabagong kakayahan ng AI.
Pag-usapan ang Secure AI Architecture →11 Ekonomiya
Ang Hatol sa Ekonomiya: Lokal kumpara sa Cloud
Ang transisyon sa lokal na hardware ng AI ay paglipat mula sa OpEx (operational expenditure — buwanang bayad sa cloud API) patungo sa CapEx (capital expenditure — isang beses na pamumuhunan sa hardware na nagiging asset sa iyong balance sheet).
Isipin ang isang legal na firmang nagpapatakbo ng 200B model upang suriin ang mga kontrata:
Sa 1,000 query bawat araw, ang isang DGX Spark ay nagbabayad sa sarili nito sa loob ng wala pang 2 buwan kumpara sa mga gastos sa cloud API. Sa mas mataas na antas ng paggamit, ang break-even period ay umi sa mga linggo.
Ang ekonomiya ay nagiging mas kapaki-pakinabang kapag isinaalang-alang mo ang:
- Maraming empleyado na nagbabahagi ng parehong hardware (ang DGX Spark ay nagsisilbi sa 2–5 sabay-sabay na gumagamit)
- Walang presyo kada-token — ang mga kumplikado, multi-step na reasoning task ay walang karagdagang bayad
- Fine-tuning sa proprietary data — imposible sa karamihan ng cloud API, libre sa lokal na hardware
- Halaga ng muling pagbebenta ng hardware — ang AI hardware ay nagpapanatili ng malaking halaga sa sekondaryang merkado