Czym jest komputer z AI i jak działa?

Szeroko rozumiana sztuczna inteligencja coraz intensywniej wkracza w nasze codzienne życie i komputery, na których pracujemy, nie są od tego zjawiska wyjątkiem. Obecnie nadal najczęściej korzystamy z rozwiązań chmurowych, ale to zaledwie przedsmak pełni możliwości, jakie daje komputer zdolny do wykonywania obliczeń AI w pełni lokalnie. Na możliwościach korzyści jednak się nie kończą, jako że nasz własny AI PC zapewnia również prywatność oraz w ostatecznym rozrachunku okazuje się być rozwiązaniem znacznie tańszym.

Wszystkie komputery stacjonarne w sklepie

Level GO [B02] Ultra 5 | RTX 5060 | 32GB | 1TB | W11HCena od 5990 zł

Komputronik Infinity R550 [KX08] Ryzen 5 | RTX 5060 | 32GB | 1TB | W11HCena od 5790 zł

Level UP [E02] Ryzen 7 | RTX 5070 Ti | 32GB | 2TB | W11HCena od 11890 zł

Level GO [E02] Ryzen 5 | RTX 5050 | 16GB | 1TB | W11HCena od 4599 zł

Level UP [F02] Ryzen 7 | RX 9070 XT | 32GB | 2TB | W11HCena od 10490 zł

Level UP [J08] Ryzen 5 | RTX 5070 | 32GB | 2TB | W11HCena od 8990 zł

Level GO [C02] Ryzen 5 | RTX 5060 Ti 16GB | 32GB | 1TB | W11HCena od 7290 zł

Komputronik Ultimate X714 [R08] i7 | RTX 5070 | 32GB | 2TB | W11HCena od 8690 zł

Level UP [C14] Ryzen 7 | RTX 5080 | 64GB | 2TB | W11HCena od 15990 zł

Komputronik Infinity X514 [E02] i5 | RTX 5050 | 32GB | 1TB | W11HCena od 5290 zł

Level PRO [H06] Ultra 5 | RTX 5060 Ti 16GB | 32GB | 2TB | W11 ProCena od 7790 zł

Level UP [D14] Ultra 9 | RTX 5080 | 64GB | 2TB | W11HCena od 17490 zł

Level GO [F14] Ultra 5 | RTX 5060 | 32GB | 1TB | W11HCena od 6190 zł

Level PRO [G18] Ultra 7 | RTX 5070 | 64GB | 2TB | W11 ProCena od 10990 zł

Level PRO [C14] Ultra 9 | RTX 5070 Ti | 96GB | 4TB | W11 ProCena od 16990 zł

Lenovo ThinkCentre neo 50q G4 Tiny - Core i5-13420H | 16GB | 1TB | Win11ProCena od 2899 zł

Lenovo ThinkCentre neo 50q G4 Tiny - Core i5-13420H | 16GB | 512GB | Win11ProCena od 2749 zł

Level GO [E08] Ryzen 5 | RTX 5050 | 32GB | 1TB | W11HCena od 5390 zł

Level UP PBA [A36] Ryzen 7 | RTX 5080 | 96GB | 4TB+8TB | W11 ProCena od 32790 zł

Lenovo Legion T5 - Ryzen 5 7600 | 32GB | 1TB | Win11Home | RTX5060Cena od 5699 zł

Lokalne przetwarzanie AI vs. chmura obliczeniowa

Podczas gdy rozwiązania, takie jak Chat GPT albo Google Gemini, są nam niemalże wpychane na siłę, niewiele mówi się o ich lokalnych alternatywach. To oczywiście wynika z faktu, że na AI w chmurze jej właściciel zarabia wręcz podwójnie – nie tylko na subskrypcji, którą opłacamy, ale również na danych, które mu udostępniamy korzystając z takiej usługi. Zwykle im tańsza dana usługa, tym bardziej produktem okazujemy się być my sami, a klientem dostawy usługi są centra danych, zbierające informacje na nasz temat. W szczególności dotyczy to usług AI dostępnych bezpłatnie – to w teorii oczywiste, ale często zapominamy, że te potężne serwery nie wyrastają na drzewach i nie są zasilane powietrzem. W kontraście dla takich usług mamy możliwość skonfigurowania całkowicie bez opłat lokalnego modelu AI na naszym komputerze, choć aby działało to dobrze, musi to być sprzęt faktycznie przystosowany do takich obliczeń – innymi słowy AI PC.

Takie rozwiązanie zawsze daje nam pełną kontrolę nad tym, z jakimi parametrami oraz limitami operuje dany model, co już potrafi być istotną przewagą. Dodatkowo, z uwagi na pracę lokalnie na naszym sprzęcie, żadne dane nie są nigdzie wysyłane, chyba że sami zdecydujemy inaczej, np. pozwalając modelowi na przeszukiwanie sieci (co oczywiście oznacza przesłanie zapytania “w eter”). Lokalny AI PC nie jest to jednak rozwiązanie w każdej kwestii lepsze od AI w chmurach, choćby z uwagi na znacznie większe zużycie energii, jako że obliczenia wykonywane są notabene lokalnie. Dodatkowo jego wydajność (a także pobór energii) zależy od tego, jak mocny sprzęt posiadamy i bardzo często modele online, zwłaszcza te płatne, będą pracować szybciej. Tu jednak dużo zależy od naszych potrzeb – pamiętajmy, że lokalnego AI PC można nie tylko skonfigurować konkretnie pod siebie, ale też w przyszłości ulepszać.

Kluczowe komponenty sprzętowe w komputerach AI

Aby komputer nazwać AI PC, musi on posiadać przynajmniej jeden z dwóch kluczowych elementów, a w praktyce najlepiej, jeśli obecne będą oba. Pierwszym, można powiedzieć najbardziej podstawowym, rozwiązaniem sprzętowym jest procesor wyposażony w NPU – Neural Processing Unit, czyli jednostkę do przetwarzania neuronowego, z którego korzystają algorytmy sztucznej inteligencji. Takie rozwiązanie jest obecne na wszystkich procesorach Intel Ultra oraz na procesorach AMD Ryzen AI, ale różnią się wydajnością.

Pierwsze generacje obu linii procesorów oferowały moc obliczeniową niewystarczającą nawet do lokalnej obsługi aplikacji Microsoft Copilot i dopiero jednostki drugiej generacji (obecnie dostępne tylko w procesorach mobilnych) zdołały przekroczyć barierę wymagań minimalnych, to jest 40 TOPS, co oznacza zdolność do wykonywania 40 trylionów (dziesięć do potęgi osiemnastej) operacji na sekundę. Taka ilość operacji znacznie wykracza poza możliwości standardowych rdzeni procesora i wymaga właśnie tych rdzeni dedykowanych do AI.

Warto jednak zaznaczyć, że nawet najnowsze NPU zdolne generować ponad 50 TOPS wypadają blado w porównaniu do drugiego z podzespołów kluczowych dla AI PC – dedykowanej karty graficznej. Tak się składa, że zanim AI trafiło do procesorów, to już dosyć długo można było z niego korzystać na dedykowanych jednostkach kart graficznych NVIDIA (rdzenie Tensor), a od niedawna w tego typu rdzenie wyposażone są również karty graficzne AMD oraz Intel. Dla kontekstu – podstawowa i niskobudżetowa karta graficzna NVIDIA GeForce RTX 5060 dysponuje mocą ponad 600 TOPS! Dlatego też do poważnych zadań, które wymagają szybkości wykonywanych obliczeń, podstawą jest właśnie nowoczesne i dedykowane GPU. Co nie oznacza, że NPU zupełnie nie mają sensu.

Rola jednostki przetwarzania neuronowego (NPU)

Największą zaletą korzystania z NPU jest jego niski pobór energii – zadania, które nie wymagają ogromnych nakładów mocy i zadowolą się tą oferowaną przez NPU, można wykonać bez wybudzania dedykowanej karty graficznej. To naturalnie szczególnie istotne w urządzeniach mobilnych, pracujących na zasilaniu z baterii, ale w przypadku klasycznego PC też może się przydać. Przykładowo, gdy dedykowaną kartę graficzną mocno obciążamy innym procesem, a jednak chcemy skorzystać z asystenta AI.

Dodatkowo w przypadku NPU do dyspozycji mamy praktycznie całą pamięć systemową. Taka pamięć jest zdecydowanie wolniejsza od dedykowanej pamięci na karcie graficznej, ale jeżeli mamy jej odpowiednio dużo, to możliwe stanie się uruchomienie modeli AI, które nie zmieszczą się w pamięci nawet najdroższych konsumenckich kart graficznych. Mając NPU dostajemy zatem dostęp do znacznie bardziej złożonych modeli AI. To oczywiście ponownie pod warunkiem, że mamy odpowiednią ilość takiej pamięci, zatem to właśnie on jest trzecim kluczowym czynnikiem w przypadku wyboru AI PC.

Zalety używania komputera z technologią AI

Przesiadka na komputer zdolny do sprawnego wykonywania obliczeń AI potrafi niesamowicie podnieść naszą produktywność oraz funkcjonalność samego PC. Wtórne zadania, które wcześniej wykonywaliśmy w kilka godzin, teraz wykonują się w kilka minut, a czasem nawet jest to czas liczony w sekundach. Znacznie łatwiej możemy pozyskiwać odpowiedzi na nurtujące nas pytania oraz korzystać z inspiracji, jaką często potrafi dostarczyć odpowiednio wytrenowany model AI. Dodatkowo AI PC nie ogranicza nas do używania uniwersalnych rozwiązań i pozwala znacznie lepiej spersonalizować asystentów – owszem, w liczbie mnogiej, jako że możemy ich tworzyć dowolną ilość, a także korzystać z kilku jednocześnie, jeżeli posiadamy odpowiednio mocne podzespoły.

Szybsze i bardziej responsywne operacje

Wydajny AI PC oferuje znacznie szybsze generowanie treści niż w przypadku analogicznych zadań zleconych chmurowym modelom. Nie jesteśmy też uzależnieni od stabilności i szybkości dostępu do sieci, co też poprawia responsywność całego systemu. Tu jednak trzeba zaznaczyć, że taka większa szybkość pracy lokalnie obsługiwanych modeli AI wymaga faktycznie komputera z przynajmniej średniego lub nawet wyższego segmentu cenowego.

Bezpieczeństwo i ochrona prywatności

Praca lokalna oznacza, że nasze zapytania nie są analizowane przez osoby trzecie, do których należą usługi chmurowe. Jeżeli korzystamy z pomocy asystentów AI podczas pracy z dokumentami objętymi klauzulą poufności (tzw. NDA), to istnieje niezerowe ryzyko, że takie dane wyciekną do sieci i to my będziemy za to odpowiedzialni. Są też zapytania do AI, na podstawie których nie chcielibyśmy w kolejnych dniach otrzymywać spersonalizowanych reklam i tutaj również lokalne procesowanie AI daje nam tę ochronę prywatności.

Personalizacja i automatyzacja zadań

Niewątpliwą zaletą używania lokalnego AI jest możliwość jego precyzyjnej personalizacji w sposób dalece wykraczający poza to, co oferuje w tej kwestii AI w chmurze. Modele pracują tylko z nami i uczą się naszych nawyków oraz preferencji, co już po kilku dniach sprawia, że taki model AI działa znacznie lepiej niż powszechnie dostępne modele online. To jednak nie koniec, ponieważ lokalne AI można podpiąć bezpośrednio do aplikacji, z których korzystamy – oczywiście tylko tych, które to wspierają, ale w praktyce obecnie oznacza to praktycznie każdą poważną aplikację do pracy projektowej i kreatywnej. W takim przypadku AI ma dostęp do interfejsu aplikacji i może nam bezpośrednio pomagać w pracy, czy to poprzez sugestię optymalizacji kodu albo generowanie treści bezpośrednio w aplikacji – koniec irytującego “kopiuj-wklej”!

Zastosowania komputerów z AI w pracy i codziennym użytkowaniu

Całkiem możliwe, że nawet nie jesteście świadomi, że aplikacja, z której na co dzień korzystacie, potrafi wiele zyskać, jeżeli uruchomimy ją na AI PC. Możliwe też, że zauważyliście, że nowości wymienione na liście zmian w nowej wersji używanej przez was aplikacji, nie są w waszym przypadku dostępne albo działają znacznie gorzej, niż obiecuje to deweloper aplikacji. To właśnie oznacza, że są to funkcje dedykowane dla AI PC i na starszym sprzęcie będą dezaktywowane lub bardzo toporne w operowaniu. Dotyczy to praktycznie każdego typu zastosowań PC – począwszy od tych czysto biurowych, poprzez wszelkie zastosowania kreatywne, aż po najbardziej wysublimowane zastosowania w środowiskach projektowych.

Inteligentna organizacja pracy

W codziennych zastosowaniach, jak chociażby w pakiecie MS Office, AI może nas wspierać na wiele sposobów. Dobrym przykładem jest parafrazowanie napisanych przez nas wiadomości email, aby nadać im mniej lub bardziej formalny wydźwięk oraz oczywiście zadbać o poprawność pisowni. Można też tworzyć całe akapity tekstu, które musimy zawrzeć w danym dokumencie, a nie wymagają inwencji twórczej – np. szybko dorzucić opis techniczny jakiejś funkcji, do której nawiązujemy i który wcześniej mozolnie trzeba by przepisywać z Wikipedii, aby dobrze go wpasować w nasz dokument.

AI potrafi wręcz przewidywać, o czym będziemy chcieli lub powinniśmy napisać i takie dodatki będzie nam podpowiadać. Wszystko to oczywiście w oparciu o obserwację naszych zwyczajów oraz stylu. Można też w każdej chwili wrzucić takiemu asystentowi AI nawet bardzo długi dokument i poprosić o jego streszczenie – czy to generyczne, czy też np. skupiając się na konkretnym aspekcie dokumentu. Wszystkie takie operacji AI PC wyposażony nawet tylko w NPU wykonuje w mgnieniu oka.

AI w edycji wideo i grafice

Znacznie bardziej złożona pomoc AI dostępna jest w aplikacjach do edycji grafiki czy też wideo. Tutaj ilość zaoszczędzonego czasu liczona jest nieraz w setkach godzin roboczych na projekt. Aplikacje do montażu wideo potrafią w kilka sekund idealnie wyizolować nasz głos w przypadku nagrania z hali targowej, a w kolejnych kilka minut również wyciąć lub rozmazać niepożądane osoby z dalszego planu. To, co wcześniej trzeba było klatka po klatce dokładnie maskować, teraz wystarczy tylko ogólnie wskazać, o jakiego “delikwenta” nam chodzi (albo jaki obiekt w tle) i AI w każdej klatce go rozpozna, a następnie idealnie zaznaczy na potrzebę wykonywanej operacji.

Kojarzycie te wszystkie filtry do aparatu w telefonie, które modyfikują naszą twarz? W montażu te funkcje też są dostępne, tylko że tutaj AI działa znacznie precyzyjniej. Możemy w kilku krokach poprawić make-up albo nieco wyszczuplić naszą sylwetkę w mniej korzystnym kadrze. Bardzo pomocne jest też generowanie podkładu muzycznego – czy to całkowicie od zera, czy też bazując na utworze, do którego posiadamy licencję, aby idealnie dopasować jego długość do naszego filmu. Generować można też całe obiekty w filmie lub wypełniać luki po usunięciu osoby/obiektu z filmu. Niezastąpione są też funkcje odszumiania obrazu, zwłaszcza jeżeli nagrywamy w gorszym świetle.

Podobnie sytuacja wygląda w przypadku pracy z fotografią, choć tutaj jeszcze mocniej można się wspierać generatywną stroną AI, aby bezpośrednio w projekcie tworzyć kolejne wariacje tego, co byśmy chcieli dodać do opracowywanej grafiki. Wszelkie metamorfozy obrazu również wykonują się nieporównywalnie szybciej, jeżeli obliczenia wykonujemy na jednostkach AI. Natomiast w aplikacjach do tworzenia grafiki 3D AI potrafi na podstawie prostego modelu 3D (naszego autorstwa) wygenerować cały pełen detali kadr – oczywiście nie losowo, tylko na podstawie instrukcji, które jej podamy.

Przykładowo mamy naszą scenę 3D z prostych figur geometrycznych, prezentującą skrzyżowanie w mieście. Asystentowi AI podajemy, że chcemy wygenerować scenę o zachodzie słońca i że jest to miasto w klimatach francuskich z końca 18 wieku. Jeżeli nasz AI PC dysponuje mocną kartą graficzną NVIDIA GeForce RTX, to niemalże natychmiast ujrzymy opisany kadr. Dużo więcej czasu można teraz poświęcić faktycznie kreatywnej pracy, zamiast na mozolnym tworzeniu modeli – co za tym idzie, możemy też znacznie odważniej eksperymentować z tworzoną treścią!

Optymalizacja AI w programowaniu

Pomoc sztucznej inteligencji w programowaniu to w zasadzie jedna z oryginalnych funkcji i powodów powstania asystentów AI. Pisanie kodu przebiega znacznie sprawniej, gdy taki asystent podpowiada optymalizację, a odpowiednio zapytany sam napisze fragment kodu realizujący zadaną funkcję. Rola programisty to nadal faktyczna optymalizacja oraz opracowywanie nowych, coraz to lepszych rozwiązań, ale już bez ciągłego kopiowania kodu z różnych dyspozytorów. Nieocenioną pomocą AI jest też tworzenie dokumentacji technicznej oraz debugowanie i testowanie naszego kodu na każdy możliwy sposób. 

Laptopy i miniPC z AI – nowa generacja kompaktowych i mobilnych rozwiązań

Obecnie AI PC nie oznacza już dużego i kosztownego PC, choć oczywiście nadal może nim być, jeżeli zależy nam na absolutnie topowej wydajności. W praktyce większość opisanych wyżej zastosowań AI można z powodzeniem realizować na urządzeniach znacznie mniejszych lub nawet mobilnych. Świetnym przykładem mogą tutaj być najnowsze mini AI PC, w których sercem obliczeniowym są najnowsze procesory AMD Ryzen AI Max+ serii 300. Zostały one wyposażone nie tylko w szybkie (50 TOPS) NPU, ale również układ graficzny AMD Radeon 8060S, któremu można wydzielić dedykowaną pulę pamięci systemowej – nawet 96 GB takiej szybkiej pamięci DDR5. W efekcie dostajemy komputer wielkości dorodnego melona, zdolny wydajnie pracować nawet z największymi LLM (duże modele językowe).

Ten sam procesor można znaleźć również w laptopach, co oznacza, że ze wsparciem AI popracujemy również w podróży samolotem czy też pociągiem. W laptopach dostępne są też rozwiązania oferujące pełen pakiet – zatem wydajny procesor z NPU oraz do tego jeszcze dedykowaną kartę graficzną NVIDIA GeForce RTX. To idealne rozwiązanie dla osób wymagających od sprzętu mobilności, ale niechcących rezygnować z zalet, jakie niesie ze sobą posiadanie AI PC. 

Mogą cię też zainteresować:

• Jaki komputer stacjonarny kupić?
• Ranking komputerów gamingowych
• Jaki komputer dla dziecka kupić?