Jaka karta graficzna do AI? Ranking GPU do sztucznej inteligencji

Jakie karty graficzne do AI w 2026 roku? Polecane GPU do sztucznej inteligencji

• GeForce RTX 5060 Ti 16 GB – najtańszy GeForce z 16 GB VRAM
• GeForce RTX 5070 12 GB – rozsądny wybór do aplikacji napędzanych AI
• GeForce RTX 5070 Ti 16 GB – optymalny stosunek możliwości do ceny
• Radeon AI PRO R9700 AI TOP 32 GB – najtańszy układ graficzny z 32 GB pamięci
• GeForce RTX 5090 32 GB – najwyższa wydajność w AI

GeForce RTX 5060 Ti 16 GB to karta na dobry początek z AI – nie tylko do aplikacji kreatywnych, ale także do nieco bardziej złożonych modeli językowych (LLM). Ogromnym atutem tej karty jest 16 GB pamięci VRAM, co czyni ją sensowną propozycją z taką pojemnością. To zdecydowanie najlepsza z najtańszych kart graficznych do zastosowań AI i pracy twórczej wspomaganej sztuczną inteligencją właśnie ze względu na swoją ilość pamięci, ale także optymalizacje pod karty GeForce RTX.

Poza tym architektura NVIDIA Blackwell przyniosła wyższe zegary rdzenia, nową, 5. generację rdzeni Tensor oraz pamięć GDDR7 o taktowaniu aż 28000 MHz i przepustowości 448 GB/s. To przekłada się bezpośrednio na szybszą pracę w aplikacjach, takich jak Adobe Photoshop, Premiere Pro, DaVinci Resolve, Blender czy narzędziach do generowania np. obrazów i wideo opartych na AI. RTX 5060 Ti to też całkiem niezły wybór do Stable Diffusion czy ChatRTX.

O ile nawet na GPU z 8 GB pamięci VRAM można pobawić się w AI i czerpać korzyści z przyspieszanych sztuczną inteligencją aplikacji do pracy kreatywnej, to można uznać, że RTX 5060 Ti to takie rozsądne minimum. A do tego nie wymaga przesadnego wykosztowania się. Alternatywami w podobnej półce mogą być Radeon RX 9060 XT 16 GB oraz Intel ARC B50 Pro 16 GB (o bardzo niskim poborze mocy), ale oba układy nie są tak dobre w zastosowaniach AI jak GeForce RTX 5060 Ti. Poza tym bazują one na wolniejszej pamięci GDDR6, co mocno ogranicza jej przepustowość, jakże istotną w obliczeniach związanych ze sztuczną inteligencją.

GeForce RTX 5070, choć ma „tylko" 12 GB VRAM, nadrabia specyfikacją, która jest wyraźnie mocniejsza niż RTX-a 5060 Ti. O ile pojemność pamięci może nieco ograniczać wybór bardziej złożonych modeli językowych, o tyle w aplikacjach kreatywnych opartych na algorytmach AI czy zadaniach adekwatnych do możliwości GPU sprawdzi się lepiej od tańszego, ale pojemniejszego brata. Wybór między RTX-em 5070 a 5060 Ti powinien sprowadzać się do tego, do czego zamierzasz używać GPU.

GeForce RTX 5070 wykona w standardowych zadaniach swoją pracę szybciej (np. przy generowaniu obrazów) ze względu na więcej jednostek obliczeniowych, wyższą przepustowość i szerszą magistralę pamięci. Skróci też bardziej czas np. renderowania (nawet o 40%!). O ile różnica w zastosowaniach AI może nie być mocno odczuwalna na korzyść wydajniejszego modelu, o tyle w pracy kreatywnej 12 GB VRAM-u będzie wystarczającą pojemnością, a zysk w wielu aplikacjach może sięgać nawet kilkudziesięciu procent.

GeForce RTX 5070 Ti to jedna z najbardziej uniwersalnych kart nowej generacji i cieszy się ona zdecydowanie najlepszym stosunkiem możliwości do ceny, także w zastosowaniach AI. Ma ona optymalną pojemność VRAM-u (16 GB), szybkie GDDR7 o taktowaniu 28000 MHz i przepustowości 896 GB/s oraz 5. generacji rdzenie Tensor. Jest szybsza o 25-30% od RTX-a 5070 i pozwala pracować z większymi modelami językowymi. Oczywiście mogłaby być jeszcze wydajniejsza, ale to argument, którego można by użyć w odniesieniu do całej serii GeForce RTX 5000.

Karta nie odbiega znacznie od możliwości GeForce'a RTX 5080, który może stanowić jego droższą alternatywę. Pytanie czy dopłata do wyższej przepustowości, która sięga 960 GB/s (zasługa najwyższego z całej serii taktowania na poziomie 30000 MHz), jest tego warta. Różnica w jednostkach obliczeniowych nie jest drastyczna. RTX 5080 będzie nieco szybszy w każdym zastosowaniu AI od RTX-a 5070 Ti, ale jego opłacalność jest niższa. Szkoda, że NVIDIA nie pokusiła się w droższym modelu o większą pojemność VRAM-u, wtedy byłaby inna śpiewka.

W dobie rosnącej popularności lokalnych narzędzi AI producenci tacy jak AMD przygotowali specjalne, bardziej profesjonalne układy, by spełnić rosnące potrzeby użytkowników babrających się w sztucznej inteligencji. Radeon AI PRO R9700 AI TOP jest takim przykładem.

Radeon AI PRO R9700 AI TOP to w istocie RX 9070 XT z podwojoną dawką VRAM: nie 16 GB, lecz aż 32 GB GDDR6. Poza tym specyfikacja jest bliźniaczo podobna, choć nie identyczna. Różnica jednak tkwi tylko w tym, że profesjonalny wariant ma niższe zegary rdzenia o 50 MHz (czyli tyle, co nic). To sprawia, że jest on najtańszym GPU z taką pojemnością, choć jego cena znacznie przewyższą cenę Radeona RX 9070 XT (mniej więcej 2-krotnie, choć różnica zależy od wybranego modelu GPU).

Alternatywą konsumencką dla tego modelu jest oczywiście dużo tańszy Radeon RX 9070 XT, ale jego możliwości (przynajmniej w niektórych zastosowaniach) będą ograniczane przez dostępną pamięć. Jednak ogólnie rzecz biorąc, Radeon AI PRO R9700 AI TOP nie jest lepszym wyborem niż np. RTX-y 5070 Ti i 5080, przynajmniej do większości zastosowań AI, ale to najtańszy sposób na układ graficzny z 32 GB pamięci VRAM. W wybranych zadaniach profesjonalny Radeon sprawdzi się więcej lepiej od tańszych kart GeForce.

Nie znajdziesz lepszego wyboru do generowania obrazów, trenowania i korzystania z dużych modeli językowych oraz ogólnie do wszystkiego, do czego wykorzystuje się sztuczną inteligencję. GeForce RTX 5090 to król wydajności w AI wśród konsumenckich GPU. Ba, swoimi możliwościami przebije nawet niektóre profesjonalne karty. Powyżej tego RTX-a stoją tylko akceleratory graficzne przeznaczone do serwerów i centrów danych, tworzone z myślą o sztucznej inteligencji i z jeszcze potężniejszą dawką pamięci.

Karta nie ma właściwie żadnej konkurencji. To karta z najwyższą mocą Tensorów, 32 GB GDDR7 i absurdalną przepustowością pamięci (1792 GB/s!), co czyni ją najlepszym możliwym wyborem z konsumenckich GPU do AI w 2025 roku. Jest jedno duże „ale": najlepszym, ale też najdroższym.

Karta graficzna do AI, czyli właściwie do czego jest używana?

Pojęcie sztucznej inteligencji w kontekście sprzętu komputerowego, jakim jest karta graficzna, jest bardzo szerokie. AI to nie tylko narzędzia oparte na modelach językowych. W jakich zastosowaniach związanych ze sztuczną inteligencją używa się GPU?

Jaką kartę graficzną wybrać do sztucznej inteligencji? Jakie parametry są najważniejsze w AI?

AI to nie tylko chatGPT, Claude czy inny Copilot. Do lokalnych narzędzi potrzebujesz jednak odpowiedniego sprzętu, zwłaszcza karty graficznej. Jaką najlepiej wybrać i czym się właściwie sugerować przy jej wyborze? Czy to, do jakich konkretnych zastosowań będzie używana, ma znaczenie? I tak, i nie – GPU w gruncie rzeczy, niezależnie od tego, czy mowa o obsłudze lokalnych modeli językowych, czy wykorzystywaniu aplikacji opartych na AI, musi spełniać określone warunki. Jakie konkretnie?

Co się najbardziej liczyć w karcie graficznej do AI?

Wbrew pozorom w AI nie liczy się tylko ilość pamięci graficznej (VRAM) – ona pozwala operować na większych modelach językowych lub znosi ograniczenia, ale to jednostki obliczeniowe, taktowanie i przepustowość GPU decydują o tym, jak szybko jest w stanie uporać się z określonymi zadaniami. Na co więc zwracać uwagę przy wyborze GPU do sztucznej inteligencji?

Generalnie praktycznie każdy parametr GPU, który decyduje o jego mocy, wpływa na wydajność w obliczeniach AI i aplikacjach kreatywnych wykorzystujących algorytmy sztucznej inteligencji. W mniejszym lub większym stopniu w zależności od zastosowania, ale wpływa.

Ile pamięci VRAM w karcie graficznej do AI?

Jako że w wielu zastosowaniach AI ciągle największe znaczenie ma pojemność karty graficznej, warto przybliżyć nieco jej temat. GPU do AI wykorzystują różne rodzaje pamięci graficznej (VRAM), czyli:

• GDDR – np. GDDR6, GDDR6X, GDDR7 (konsumenckie i profesjonalne układy graficzne, w tym akceleratory).
• HBM – np. HBM2, HBM2E, HBM3, HBM3E (akceleratory graficzne).

A w końcu ile tej pamięci faktycznie potrzebujesz do modeli językowych? Wymagania co do ilości VRAM-u są zależne przede wszystkim od wybranego modelu językowego i jego wersji (liczba parametrów, kwantyzacja). Wymogi stawiane przez np. Llama 3, Mistral, Gemma 2 czy DeepSeek R1 mogą się więc trochę różnić. Mocno uogólniając i upraszczając, zapotrzebowanie VRAM w modelach językowych może wyglądać następująco:

Największe modele językowe mogą wymagać połączeń wielu GPU. Pamięć VRAM do wnioskowania w modelach AI jest zależna od kilku czynników, takich jak:

Wielkość partii danych (batch size) w kontekście zużycia pamięci VRAM ma istotny wpływ tylko podczas trenowania modelu AI. Jest sposób, by określić zapotrzebowanie na VRAM w karcie graficznej przez dany model językowy. Najprościej znaleźć w sieci kalkulatory dla LLM-ów, które określą, ile rzeczywiście VRAM-u potrzebujesz, lub stosując wzór, który uwzględni nie tylko liczbę parametrów, precyzję, ale też zapas (najczęściej 20-25%).

Korzystanie z wytrenowanego modelu AI wymaga znacznie mniejszej ilości pamięci VRAM niż jego trenowanie. Jednak w obu przypadkach może być konieczna konfiguracja z wieloma GPU – wszystko zależy od skali i wybranego modelu językowego. Do wybranych wystarczy 16 GB, a do najbardziej wymagających może potrzebować nawet ponad 100 GB.

Równie zróżnicowane są wymagania aplikacji kreatywnych wykorzystujących AI. Zapotrzebowanie na VRAM zależy tu od rodzaju narzędzia, funkcji opartych na sztucznej inteligencji oraz skali projektów. Najlepszym punktem odniesienia są zalecane specyfikacje producentów, które pozwalają dobrać kartę graficzną adekwatnie do rzeczywistych potrzeb. Jeśli jednak zaliczasz się do bardziej zaawansowanych użytkowników, w 2026 roku warto pomyśleć o zakupie GPU z co najmniej 16 GB pamięci.

Jaka karta graficzna do AI – GeForce czy Radeon? Czy może Intel ARC?

Możliwości w takich zastosowaniach, jak np. LM Studio, Ollama, DaVinci Resolve, Topaz Video AI czy modelach językowych pokroju Llama, Stable Diffusion, Flux, Mistral lub DeepSeek, mówią same za siebie. Do napędzanych sztuczną inteligencją aplikacji kreatywnych, narzędzi AI i LLM-ów serie GeForce RTX (4000 i 5000) nie mają sobie równych, szczególnie topowe jednostki GPU, które są całkowicie bezkonkurencyjne.

Układy graficzne AMD Radeon i Intel ARC, w tym ich AI-owe odpowiedniki, również sprawdzają się w zastosowaniach AI, ale ich możliwości są obniżone względem analogicznych modeli NVIDII. Choć różnice między nimi zależą od aplikacji i narzędzi AI, to karty „zielonych” wiodą prym właściwie pod każdym względem związanym ze sztuczną inteligencją.

Konsumencka karta graficzna czy profesjonalny układ do AI? Co kupić?

Na rynku dostępne są nie tylko konsumenckie karty graficzne, ale także profesjonalne odpowiedniki. Ponadto producenci tacy, jak NVIDIA i AMD, oferują również potężne akceleratory graficzne, które zostały całkowicie zaprojektowane z myślą o generatywnym AI i HPC (ang. High Performance Computing). Jest to wysoce wyspecjalizowany sprzęt przeznaczony  do stacji roboczych, serwerów i centrów danych.

Wybór powinien być dopasowany do tego, co realizujesz za pomocą AI. Dla lwiej części użytkowników najlepszym wyborem będą konsumenckie karty graficzne, których obecne możliwości wykraczają znacznie poza gaming. I jest to uniwersalny wybór, który nie ogranicza Cię w innych zastosowaniach.

Zarówno AMD i Intel w 2025 roku zaczęły wprowadzać na rynek profesjonalne wersje swoich kart z rodzin Radeon RX 9000 (jak Radeon AI PRO R9700 AI TOP) oraz Intel ARC (jak ARC B50 Pro oraz ARC B60 Pro). Nie oznacza to jednak, że sprawdzają się one lepiej od konsumenckich modeli i mają lepszy stosunek możliwości w AI do ceny.

Choć do niektórych zadań mogą okazać się całkiem ciekawą i pojemną pod względem VRAM-u alternatywą, to nadal lepszym wyborem będą stricte konsumenckie GPU z serii GeForce RTX (np. 5000) – nie tylko pod lokalne modele AI, ale także do aplikacji kreatywnych. Jednak wszystko sprowadza się do tego, o czym wspominałem w tym rankingu – kartę graficzną i jej model dopasowujesz pod określone zastowania (aplikacje, narzędzia) oraz swoje potrzeby (skala projektów).