Jaki komputer AI? Co to jest i do czego służy?
Jaki komputer do AI? Polecane komputery z AI
Odkryj pełną ofertę komputerów stacjonarnych i G4M3R
Jaki laptop do AI? Polecane notebooki z AI
GIGABYTE AORUS 15X AKF i9-13980HX/32GB/1TB+1TB/Win11/RTX4060/165Hz
Zobacz produkt | Przeczytaj opinie
Lenovo Legion Slim 5 16" Ryzen 7 8845HS/32GB/512GB+1TB/Win11X/RTX4070
Zobacz produkt | Przeczytaj opinie
Microsoft Surface Pro Copilot PC X Elite/16GB/512GB/OLED/Platynowy
Zobacz produkt | Przeczytaj opinie
Co to jest komputer AI i czym się wyróżnia?
Z czym kojarzą się komputery AI? Pierwsza myśl, jaka może się nasuwać, to wielkie serwerownie, wypełnione po brzegi superkomputerami wyposażonymi w liczne profesjonalne układy graficzne (takie jak np. NVIDIA RTX i NVIDIA Quadro w stacjach roboczych czy NVIDIA GB200, H200, H100 w centrach danych). I za co mogą one odpowiadać? Za skomplikowane obliczenia związane z np. przeprowadzaniem badań naukowych i złożonych symulacji (m.in. wszechświata, reakcji jądrowych, zmian klimatu) oraz analizę i przetwarzanie ogromnej ilości danych.
To tylko skromna część tego, do czego jest wykorzystywane AI. Dziś kojarzy się ono także – w związku z gwałtownym rozwojem w ostatnich latach – z czymś przyziemnym. Sztuczna inteligencja w końcu weszła z buciorami w codzienne życie i nie służy tylko do np. opracowywania nowych leków czy (znacznego) przyspieszania procesów badawczych i obliczeń naukowych.
Dziś ten zakres jest dużo szerszy, bardziej powszechny, a co za tym idzie – bliższy zwykłemu konsumentowi. Tak bardzo, że przeciętny Kowalski może nawet nie zdawać sobie sprawy, że dysponuje komputerem z AI.
➤Co musi mieć komputer do AI?
Czym on właściwie jest? Współcześnie tak naprawdę pod omawiany termin podchodzi każdy komputer, który ma procesor wyposażony w wyspecjalizowany układ do tego typu obliczeń lub kartę graficzną ze specjalnymi jednostkami AI, obsługującymi funkcje bazujące na algorytmach sztucznej inteligencji. Taki sprzęt przyczynia się do tego, że np. oprogramowanie wykorzystujące SI (tj. sztuczną inteligencję) działa efektywniej. Oznacza to, że jest on w stanie nawet kilkukrotnie skrócić czas, jaki potrzebuje na realizację określonego zadania.
Do zadań SI posłużą zatem urządzenia, który wyróżniają się np. procesorami Intel Core Ultra lub AMD Ryzen AI ze zintegrowanym NPU (ang. Neural Processsing Unit, czyli układ przetwarzania neuronowego) do (przyspieszania) zadań związanych ze sztuczną inteligencją, karty graficzne GeForce RTX z rdzeniami Tensor i Radeon RX z rdzeniami AI czy notebooki sygnowane Copilot+ PC (jak chociażby Qualcomm Snapdragon X) i Apple MacBook.
To tylko przykłady, bo obecnie większość nowoczesnych komputerów nadaje się do pracy z AI – mniej lub bardziej. NPU staje się właściwie nowym standardem, a możliwości konsumenckich kart graficznych do gamingu od lat zaczynają znacznie wykraczać poza typowe dla nich zastosowanie.
- Wbudowany w procesor układ NPU (o wydajności minimum 40 TOPS) albo wydajną kartę graficzną z dedykowanymi rdzeniami AI (najlepszym wyborem jest seria GeForce RTX - im nowsza generacja, im wyższy model i im więcej pamięci VRAM, tym lepiej; optymalnie z 16 GB).
- Przynajmniej 16 GB pamięci RAM DDR5/LPDDR5.
- Szybki nośnik SSD o odpowiedniej pojemności (zależnej od indywidualnych wymagań i używanego oprogramowania).
I jakie korzyści niesie sprzęt do AI w pracy, w codziennym użytkowaniu, a nawet w rozrywce?
Do czego służy komputer AI? W jakich zastosowaniach można go wykorzystać?
Komputery z AI są już tak upowszechnione, że możesz nie zdawać sobie sprawy, że Twoje stanowisko jest już w niego wyposażone. Co więcej, być może nawet korzystasz z funkcji, które opierają się na algorytmach sztucznej inteligencji, ale (jeszcze) o tym nie wiesz.
AI to potężny sojusznik, warto więc wiedzieć, do czego przydaje się w komputerach i w jaki sposób jest wykorzystywane. W końcu odgrywa coraz większą rolę w najbardziej podstawowej funkcjonalności komputerów osobistych i laptopów. W czym przydaje się sztuczna inteligencja i w jakich zastosowaniach jest używana?
Lokalne czaty AI mogą być lepszym wyborem dla osób lub firm, które wykorzystują wrażliwe dane albo operują w miejscu o ograniczonym dostępie do internetu. Możesz bez obaw pracować na plikach, które mu udostępniasz i otrzymujesz błyskawiczny dostęp do interesujących Cię informacji (np. w rozbudowanych notatkach lub potężnym zbiorze danych), które łatwo znajdziesz, zadając właściwe pytania w narzędziu AI.
- Zwiększona produktywność i oszczędność czasu podczas pracy w aplikacjach do tworzenia kreatywnych treści.
- Dostęp do bardziej rozbudowanych modeli językowych w lokalnych czatach AI (w przypadku kart graficznych z większą pojemnością VRAM-u).
- Dostęp do innowacyjnych technik graficznych w grach (lepsza jakość grafiki, wyższa wydajność).
- Lepsza jakość i wydajność podczas transmisji na żywo (wideokonferencje, spotkania biznesowe, streamowanie gier).
Na co zwrócić uwagę przy wyborze komputera do AI?
Co powinien mieć komputer AI? Jaki podzespół i które parametry mają największe znaczenie? Odpowiedź nie jest tak oczywista, bo zależy od tego, do czego konkretnie chcesz używać komputera.
➤Które podzespoły i ich parametry mają największe znaczenie w AI?
Do czatów AI, które działają lokalnie, potrzebna jest odpowiednia ilość pamięci VRAM na karcie graficznej i to ona ma największe znaczenie. Im bardziej rozbudowany model językowy, tym wyższe zapotrzebowanie.
Do podstawowych LLM w np. w DeepSeek, ChatRTX lub Stable Diffusion wystarczy karta graficzna z 8 GB VRAM-u, ale im bardziej złożony model, tym wyższy wymóg co do mocy obliczeniowej GPU i pojemności VRAM-u.
Z kolei inne ledwie zadowolą się RTX-em 4090 z 24 GB lub RTX-em 5090 z 32 GB, a czasem niezbędne mogą okazać się profesjonalne zestawy z kilkoma GPU, jak np. DEEPSEEK AI TR-7970X/256GB/2TB/2xRTX5090. W skrajnych przypadkach – zdecydowanie nie dla przeciętnych śmiertelników – mogą wymagać konfiguracji z wieloma profesjonalnymi układami o pojemności nawet 80 GB.
W aplikacjach wykorzystujących AI znaczenie ma nie tylko VRAM, ale i ogólna moc obliczeniowa karty graficznej (liczba i wydajność rdzeni, przepustowość pamięci), w tym moc i liczba jednostek do obliczeń SI (takich jak np. Tensor w układach NVIDII). Zwróć też uwagę na generację – nie zawsze bowiem większa liczba musi przekładać się na lepsze osiągi. W związku z tym np. GeForce RTX 4060 Ti 16 GB nie będzie szybszy od GeForce’a RTX 4070 12 GB poza tym, że większa pojemność VRAM-u pozwoli tej pierwszej skorzystać z bardziej rozbudowanych modeli językowych.
Karta graficzna nie jest jedynym elementem, który musi spełnić określone wymagania stawiane przez narzędzia i aplikacje AI. Potrzebujesz też sporej przestrzeni dyskowej (uzależnionej mocno od wybranego modelu językowego). Ilość pamięci operacyjnej (RAM) jest także nie bez znaczenia (zalecane jest przynajmniej 16 GB), zwłaszcza w takich urządzeniach jak MacBooki, w których jest zunifikowana pamięć. Z jednej strony usprawnia ona komunikację między zintegrowanymi w ramach jednego układu SoC komponentami (CPU, GPU i Neural Engine to obliczeń AI), ale z drugiej strony – nie możesz jej w przyszłości zmodyfikować.
Zatem wybierając komputer do zadań SI, wybierz taki, który ma wyspecjalizowane jednostki (np. w karcie graficznej) albo osobny układ do tego rodzaju obliczeń (jest nim wspominane już NPU). Ich zadaniem jest odciążenie innych podzespołów (np. CPU) lub innych rdzeni (np. w GPU) podczas operacji stricte związanych ze sztuczną inteligencją.
➤Czy potrzebny jest mocny komputer, by korzystać z AI?
Niekoniecznie – aby korzystać z funkcji AI i dobrodziejstw, jakie daje np. karta graficzna w gamingu, wystarczy często najbardziej podstawowy model. W procesorach zwykle układy NPU są takie same niezależnie od półki wydajnościowej, a najsłabsze karty graficzne z danej generacji oferują tę samą funkcjonalność, co modele z najwyższego segmentu.
To oznacza, że nie musisz wydawać kroci na topowe procesory i karty graficzne, choć wraz ze wzrostem ceny idą także większe możliwości. Jednak ma to znaczenie głównie dla profesjonalistów, którzy są w stanie zainwestować więcej dla oszczędności czasu w pracy. Albo dla osób, które chciałyby korzystać z np. bardziej wymagających pod względem sprzętu modeli językowych (niższe modele GPU mogą ten dostęp ograniczać i oferować gorsze rezultaty).
➤Jak mierzyć wydajność układów i jednostek AI?
Jak wybrać dobrze? Jak ocenić wartość układu wyspecjalizowanego w zastosowaniach związanych ze sztuczną inteligencją?
Moc AI wyrażana jest w jednostce wydajności TOPS (ang. Tera Operations per Second). Odnosi się ona do (bilionowej) liczby operacji wykonywanych przez jednostkę AI w ciągu sekundy, a więc określa w sposób bardzo uproszczony, jak dobrze poradzi sobie z zadaniami SI. Im wartość TOPS wyższa, tym lepsze są osiągi – w teorii, bo wszystko zależy od specyfiki zadań, pod które dane NPU mogą być zoptymalizowane, i architektury.
Porównalibyśmy ją do TFLOPS, tj. liczby operacji zmiennoprzecinkowych określających moc układów graficznych, które nie zawsze przekładają się na rzeczywiste osiągi. Na przykład GPU o teoretycznie mniejszej wartości wyrażanej w teraflopsach może być w rzeczywistości wydajniejsze ze względu na użycie nowszej i lepszej architektury. Zwróć też uwagę, czy producent podaje TOPS dla samego NPU, czy uwzględnia także CPU i GPU, z którymi NPU może współpracować i oferować po skumulowaniu jeszcze lepsze wyniki.
Wysoka wartość TOPS nie musi być gwarancją wysokiej wydajności w zastosowaniach AI, bo dużą rolę w tym odgrywają takie aspekty, jak budowa NPU i związane z nią aspekty przepustowości pamięci i opóźnień w dostępie do danych, optymalizacje software’owe czy współpraca z systemem. Jaką wartość można uznać za dobrą? Dla takich firm jak Intel i Microsoft za minimum w NPU uważa się przynajmniej 40 TOPS. To wymóg, jaki komputer musi spełnić, by można było mu przypiąć łatkę PC AI. Do takich urządzeń należą więc chociażby wszystkie laptopy ze znaczkiem Copilot+ PC.
Kto powinien zdecydować się na komputer z AI?
AI atakuje nas z każdej strony – hardware, software, bez znaczenia. Jest już niemal wszędzie i niemal we wszystkim. Funkcje AI są integrowane z systemem operacyjnym i oprogramowaniem. W gamingu i streamingu korzystasz z tego naturalnie, a może nawet nieświadomie, jeśli dysponujesz odpowiednią kartą graficzną, bo stają się one nowym standardem. W pracy to oszczędność czasu, bo wykonanie skomplikowanych zadań w wielu powszechnych aplikacjach (np. do obróbki zdjęć lub wideo) trwa krócej. Sztuczna inteligencja ułatwia albo uprzyjemnia więc codzienne życie wielu z nas.
Komputery, które obsługują AI, jednak najbardziej przydają się m.in. grafikom, animatorom 3D, fotografom, montażystom wideo, deweloperom gier, architektom i wszystkim innym specjalistom, które są w stanie wykorzystać moc drzemiącą w kartach graficznych i regularnie używają napędzanych AI aplikacji do tworzenia kreatywnych treści.
Korzyści czerpią mimo wszystko także streamerzy i gracze, którzy mogą podnieść jakość gamingu na jeszcze wyższy poziom, nieosiągalny bez wsparcia sztucznej inteligencji. O ile w poprawie jakości obrazu wybór modelu karty graficznej nie ma generalnie znaczenia, o tyle w generatorach klatek zwiększających drastycznie płynność rozgrywki już tak.
Jeśli chcesz intensywnie korzystać z lokalnych czatów (choćby ze względu na bezpieczeństwo swoich danych), zaczynasz poważną przygodę z aplikacjami kreatywnymi lub już wykonujesz w nich swoją pracę, ale chcesz ją usprawnić, warto pomyśleć o odpowiednio szybkiej karcie graficznej, która istotnie zwiększa wydajność w zadaniach opartych na AI i jest pod nie optymalizowana.
Koniec końców, jeśli już decydujesz się na nowy komputer lub komponent, warto postawić na taki, który umie w AI, niż na taki, który nie umie. W końcu sztuczna inteligencja w komputerach (i nie tylko) tak naprawdę dopiero raczkuje, więc to przyszłość, na którą już teraz warto być gotowym.
Autor poradnika: Bartosz Woldański