Dlaczego lokalne obciążenia związane ze sztuczną inteligencją napędzają popyt na dyski SSD o większej pojemności, większą pamięć oraz bardziej przemyślane konfiguracje sprzętowe.

Sztuczna inteligencja nie jest już pojęciem zarezerwowanym wyłącznie dla laboratoriów badawczych czy usług w chmurze. W ciągu ostatnich dwóch lat sztuczna inteligencja stała się praktycznym elementem codziennego korzystania z komputerów, zmieniając sposób, w jaki ludzie tworzą dokumenty, edytują zdjęcia, opracowują oprogramowanie, analizują dane i komunikują się w pracy.

Wprowadzenie na rynek komputerów PC z obsługą sztucznej inteligencji przyspieszyło tę transformację. Producenci sprzętu wprowadzają procesory z dedykowanymi jednostkami przetwarzania neuronowego (NPU), systemy operacyjne integrują funkcje sztucznej inteligencji z codziennymi procesami roboczymi, a twórcy oprogramowania szybko dodają do swoich aplikacji funkcje generatywnej sztucznej inteligencji.

W rezultacie zmienia się sposób, w jaki mówi się o sprzęcie komputerowym.

Przez lata modernizacja komputera zazwyczaj wiązała się z zadaniem prostego pytania: Czy procesor jest wystarczająco szybki?

Dzisiaj pojawia się ważniejsze pytanie:

Czy cały system jest w stanie efektywnie obsługiwać nowoczesne obciążenia związane ze sztuczną inteligencją?

Odpowiedź zależy nie tylko od procesora, ale także od pojemności pamięci, wydajności dysku SSD, przestrzeni dyskowej oraz ogólnej równowagi platformy sprzętowej.

Dla dystrybutorów, partnerów OEM, integratorów systemów oraz nabywców korporacyjnych zrozumienie tych zmieniających się wymagań staje się coraz ważniejsze przy planowaniu przyszłych portfeli produktów.

---

Sztuczna inteligencja staje się częścią codziennego korzystania z komputerów

Wiele osób wciąż kojarzy sztuczną inteligencję z zaawansowanymi badaniami naukowymi lub potężnymi serwerami w chmurze.

W rzeczywistości sztuczna inteligencja stała się już częścią oprogramowania, z którego codziennie korzystają miliony ludzi.

Zamiast korzystać z jednej dedykowanej aplikacji opartej na sztucznej inteligencji, dzisiejsi użytkownicy często, nawet nie zdając sobie z tego sprawy, korzystają z wielu narzędzi opartych na sztucznej inteligencji w ramach swoich codziennych zadań.

Asystenci ds. pisania pomagają w sporządzaniu wiadomości e-mail i raportów.

Oprogramowanie do edycji zdjęć usuwa tło lub generuje nową treść obrazu.

Programy do montażu wideo automatycznie rozpoznają obiekty, usuwają szumy i tworzą napisy.

Narzędzia programistyczne sugerują kod w czasie rzeczywistym.

Oprogramowanie biurowe sporządza podsumowania spotkań i analizuje arkusze kalkulacyjne.

Ta zmiana oznacza, że obciążenia związane ze sztuczną inteligencją stają się procesem ciągłym, a nie sporadycznym, co stawia nowe wymagania wobec sprzętu komputerowego.

---

Praktyczne zastosowania sztucznej inteligencji powodują pojawienie się nowych wymagań sprzętowych

Jednym z największych błędnych przekonań dotyczących komputerów z AI jest to, że tylko profesjonalni programiści zajmujący się sztuczną inteligencją potrzebują wydajniejszego sprzętu.

W rzeczywistości wielu zwykłych użytkowników biznesowych już teraz korzysta na co dzień z oprogramowania wspomaganego sztuczną inteligencją.

Przyjrzyjmy się kilku przykładom.

Microsoft Copilot

Dzięki integracji z systemem Windows i pakietem Microsoft 365 narzędzie Microsoft Copilot pomaga użytkownikom w tworzeniu dokumentów, analizie arkuszy kalkulacyjnych, pisaniu wiadomości e-mail, sporządzaniu podsumowań spotkań oraz automatyzacji procesów roboczych.

Chociaż znaczna część przetwarzania opartego na sztucznej inteligencji odbywa się w chmurze, użytkownicy często mają jednocześnie otwarte wiele aplikacji pakietu Office, spotkań w Teams, przeglądarek oraz sesji Copilot.

Powoduje to znaczny wzrost wymagań dotyczących wielozadaniowości oraz większe obciążenie pamięci systemowej.

---

Adobe Photoshop

Program Adobe Photoshop wykroczył daleko poza ramy tradycyjnej edycji obrazów.

Funkcje takie jak:

• Wypełnienie generatywne
• Rozszerzenie generatywne
• Wybór obiektów oparty na sztucznej inteligencji
• Narzędzie do usuwania
• Filtry neuronowe

umożliwiają projektantom wykonywanie skomplikowanych zadań edytorskich w ciągu kilku sekund.

Chociaż niektóre funkcje sztucznej inteligencji opierają się na przetwarzaniu w chmurze, duże pliki źródłowe, tymczasowe pamięci podręczne i zasoby o wysokiej rozdzielczości nadal wymagają szybkich dysków SSD oraz dużej pojemności pamięci, aby zapewnić płynną edycję.

---

Adobe Premiere Pro

Współczesna edycja wideo w coraz większym stopniu opiera się na narzędziach wspomaganych przez sztuczną inteligencję.

Przykłady to między innymi:

• Automatyczne dopasowanie kadru
• Poprawa jakości mowy
• Edycja tekstowa
• Wykrywanie scen
• Dopasowanie kolorów

Edycja wideo zawsze wymagała dużej wydajności pamięci masowej.

Funkcje sztucznej inteligencji powodują obecnie wzrost zarówno wykorzystania pamięci tymczasowej, jak i zużycia pamięci operacyjnej, co sprawia, że dyski SSD NVMe o większej pojemności stają się jeszcze bardziej przydatne.

---

DaVinci Resolve

DaVinci Resolve stało się jedną z najbardziej zaawansowanych platform do montażu wideo opartych na sztucznej inteligencji.

Do narzędzi opartych na sztucznej inteligencji należą:

• Magiczna maska
• IntelliTrack
• Izolacja głosu
• Automatyczne napisy
• Wykrywanie zmian ujęć

Projekty wykorzystujące materiały wideo w rozdzielczości 4K, a nawet 8K, już teraz stawiają wysokie wymagania w zakresie pamięci masowej.

Wprowadzenie edycji wspomaganej przez sztuczną inteligencję jeszcze bardziej zwiększa znaczenie szybkich dysków SSD o wystarczającej ilości wolnego miejsca.

---

GitHub Copilot

Tworzenie oprogramowania to kolejna dziedzina, w której obserwuje się szybkie wdrażanie sztucznej inteligencji.

Programiści coraz częściej korzystają z GitHub Copilot w celu:

• Wygeneruj kod
• Wyjaśnij, czym są funkcje
• Zaproponuj rozwiązania dotyczące debugowania
• Sporządzić dokumentację
• Zwiększ wydajność

Jednak programiści rzadko uruchamiają tylko jedną aplikację.

Typowy przebieg pracy może obejmować:

• Visual Studio Code
• Kontenery Docker
• Lokalne bazy danych
• Różne przeglądarki
• Maszyny wirtualne
• GitHub Copilot

Jednoczesne uruchomienie wszystkich tych programów szybko powoduje wzrost zużycia pamięci.

---

Lokalne narzędzia oparte na sztucznej inteligencji

Być może największą zmianą w zakresie sprzętu są aplikacje, które umożliwiają uruchamianie modeli sztucznej inteligencji bezpośrednio na komputerze użytkownika.

Do popularnych przykładów należą:

• LM Studio
• Ollama
• ChatRTX

Zamiast wysyłać każde żądanie do serwerów w chmurze, aplikacje te ładują modele sztucznej inteligencji lokalnie.

W zależności od wielkości modelu pojedynczy model sztucznej inteligencji może zajmować od kilku gigabajtów do kilkudziesięciu gigabajtów przestrzeni dyskowej.

Większe modele wymagają również znacznie większej ilości pamięci.

Dla użytkowników eksperymentujących z lokalną sztuczną inteligencją pojemność pamięci staje się równie ważna jak moc obliczeniowa.

---

Dlaczego rosną wymagania dotyczące pamięci

Od wielu lat, 16 GB pamięci RAM uznawano to za więcej niż wystarczające dla komputerów biznesowych powszechnego użytku.

To zalecenie zaczyna się zmieniać.

Tradycyjne zadania biurowe zazwyczaj obejmowały:

• E-mail
• Edytor tekstu
• Arkusze kalkulacyjne
• Przeglądanie stron internetowych
• Wideokonferencje

Zadania te rzadko zajmowały jednocześnie duże ilości pamięci.

Nowoczesne procesy pracy wspomagane przez sztuczną inteligencję są inne.

Użytkownik może obecnie korzystać jednocześnie z aplikacji Microsoft Teams z funkcją transkrypcji na żywo, z usługi Microsoft Copilot generującej podsumowania spotkań, z dziesiątek otwartych kart w przeglądarce, z programu Photoshop z narzędziami do edycji opartymi na sztucznej inteligencji oraz z synchronizacji w tle z usługami przechowywania danych w chmurze — wszystko to w tym samym czasie.

Każda aplikacja powoduje stopniowy wzrost zużycia pamięci.

Chociaż żadna z aplikacji z osobna nie wykorzystuje w pełni możliwości systemu, ich łączne obciążenie często powoduje, że zużycie pamięci znacznie przekracza poziom wymagany w tradycyjnych środowiskach biurowych.

Z tego powodu wiele organizacji zaczyna na nowo rozważać standardowe konfiguracje sprzętowe.

Zamiast zastanawiać się, czy 16 GB wystarczy dzisiaj, wiele działów IT zadaje sobie pytanie, czy ta pojemność będzie nadal wystarczająca w ciągu najbliższych trzech do pięciu lat.

Coraz częściej odpowiedź brzmi: „nie”.

---

Zalecane konfiguracje pamięci

Chociaż wymagania różnią się w zależności od obciążenia pracą, obecne zalecenia stopniowo ulegają zmianie.

Zamiast traktować to jako ulepszenie klasy premium, Pamięć o pojemności 32 GB szybko staje się praktycznym wyborem w przypadku wielu komputerów biznesowych przystosowanych do obsługi sztucznej inteligencji.

---

Pojemność pamięci staje się równie ważna

Pamięć to tylko część historii.

Wymagania dotyczące pamięci masowej rosną równie szybko.

Kilka lat temu wiele firm przeszło na dyski SSD o pojemności 256 GB.

Z czasem preferowaną konfiguracją stała się wersja o pojemności 512 GB.

Obecnie miejsca te mogą się zapełnić zaskakująco szybko.

Nowoczesny komputer biznesowy może zawierać:

• Windows 11
• Microsoft Office
• Adobe Creative Cloud
• Narzędzia programistyczne
• Oprogramowanie do współpracy
• Zastosowania sztucznej inteligencji
• Lokalne modele sztucznej inteligencji
• Pliki wygenerowane przez sztuczną inteligencję zapisane w pamięci podręcznej
• Materiały multimedialne w wysokiej rozdzielczości

Nawet jeśli nie przechowuje się dużych plików osobistych, dostępna przestrzeń dyskowa może się wyczerpać znacznie szybciej, niż można by się spodziewać.

Dla wielu organizacji przejście z pojemności 512 GB na 1 TB zapewnia większą elastyczność w perspektywie długoterminowej, a jednocześnie ogranicza konieczność przyszłej wymiany sprzętu.

Dlaczego wydajność dysków SSD ma znaczenie nie tylko pod względem prędkości sekwencyjnej

Oceniając dyski SSD, wielu nabywców naturalnie zwraca uwagę na prędkości sekwencyjnego odczytu i zapisu. Na stronach produktów często podkreśla się imponujące wartości, takie jak 5 000 MB/s, 7 000 MB/s, a nawet 14 000 MB/s, co sprawia wrażenie, że wyższe wartości zawsze przekładają się na lepsze wrażenia użytkownika.

W przypadku obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją kwestia wydajności jest jednak bardziej złożona.

W przeciwieństwie do kopiowania pojedynczego, dużego pliku wideo, wiele aplikacji opartych na sztucznej inteligencji nieustannie korzysta z tysięcy mniejszych plików. Ładowanie modeli językowych, indeksowanie danych, odczytywanie informacji z pamięci podręcznej oraz przetwarzanie plików tymczasowych – wszystkie te operacje wymagają wysokiej wydajności losowego odczytu i zapisu, niskiego opóźnienia oraz stałej responsywności.

Na przykład, gdy lokalna aplikacja oparta na sztucznej inteligencji ładuje model językowy za pośrednictwem LM Studio lub Ollama, system odczytuje wiele plików modelu, zanim użytkownik będzie mógł w ogóle rozpocząć interakcję z AI. Podczas generowania obrazów oprogramowanie wielokrotnie uzyskuje dostęp do tymczasowych plików pamięci podręcznej, punktów kontrolnych modeli oraz folderów wyjściowych. Zadania te stawiają przed pamięcią masową inne wymagania niż tradycyjne transfery plików.

W rezultacie dwa dyski SSD o podobnych deklarowanych prędkościach sekwencyjnych mogą zapewniać zauważalnie różne wrażenia z użytkowania w zależności od architektury kontrolera, optymalizacji oprogramowania układowego, jakości pamięci NAND flash oraz wydajności w trybie ciągłym przy długotrwałym obciążeniu.

Dla użytkowników biznesowych niezawodność i spójność często zapewniają większą długoterminową wartość niż samo osiągnięcie najwyższych wyników w testach porównawczych.

---

PCIe Gen4 pozostaje optymalnym rozwiązaniem dla większości komputerów z obsługą sztucznej inteligencji

Wraz z rosnącą dostępnością dysków SSD PCIe Gen5 wielu nabywców naturalnie zastanawia się, czy każdy komputer przeznaczony do sztucznej inteligencji powinien zostać zmodernizowany do najnowszej generacji pamięci masowej.

Odpowiedź zależy od obciążenia pracą.

Standard PCIe Gen5 bez wątpienia zapewnia wyższą teoretyczną przepustowość niż PCIe Gen4. Jednak wiele aplikacji biurowych wykorzystujących sztuczną inteligencję poświęca znacznie więcej czasu na przetwarzanie danych niż na ich przesyłanie z pamięci masowej.

Aplikacje takie jak Microsoft Copilot, Adobe Photoshop, GitHub Copilot czy oprogramowanie biurowe wykorzystujące sztuczną inteligencję rzadko są ograniczane wyłącznie przez przepustowość sekwencyjną dysków SSD.

Zamiast tego użytkownicy czerpią większe korzyści z:

• Szybsze ładowanie aplikacji
• Mniejsze opóźnienie
• Stabilna i trwała wydajność
• Odpowiednia pojemność pamięci
• Wystarczająca ilość pamięci systemowej

W przypadku większości wdrożeń komercyjnych standard PCIe Gen4 nadal zapewnia doskonałą równowagę między wydajnością, kompatybilnością z platformami, wydajnością termiczną i całkowitym kosztem.

Jest to jeden z powodów, dla których w wielu projektach OEM i systemach korporacyjnych nadal stosuje się dyski SSD PCIe Gen4, zamiast od razu przechodzić na PCIe Gen5.

Wiodąca pozycja w dziedzinie technologii jest cenna, ale jeszcze ważniejsze pozostaje zrównoważone projektowanie systemów.

---

Zalecane konfiguracje dysków SSD dla różnych obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją

Nie każdy użytkownik sztucznej inteligencji potrzebuje takiej samej konfiguracji sprzętowej.

Wybór rozwiązania pamięci masowej w oparciu o rzeczywiste obciążenia pomaga firmom kontrolować koszty, zapewniając jednocześnie wystarczającą wydajność na potrzeby przyszłych aktualizacji oprogramowania.

Zamiast traktować sztuczną inteligencję jako pojedynczy przypadek zastosowania, przedsiębiorstwa powinny ocenić, w jaki sposób narzędzia oparte na sztucznej inteligencji są faktycznie wdrażane w codzienną działalność.

---

Sztuczna inteligencja zmienia sposób planowania sprzętu w przedsiębiorstwach

Coraz powszechniejsze stosowanie sztucznej inteligencji zmienia również sposób, w jaki firmy planują cykle wymiany sprzętu.

W przeszłości wiele organizacji dobierało konfiguracje komputerów przede wszystkim na podstawie aktualnych wymagań oprogramowania.

Obecnie działy IT coraz częściej planują działania z perspektywy najbliższych trzech do pięciu lat, a nie skupiają się wyłącznie na bieżącym obciążeniu pracą.

Komputer zakupiony dzisiaj może wkrótce musieć obsługiwać:

• Oprogramowanie zwiększające wydajność oparte na sztucznej inteligencji
• Indeksowanie dokumentów lokalnych
• Inteligentne wyszukiwanie
• Automatyczne podsumowania spotkań
• Analiza danych wspomagana sztuczną inteligencją
• Kreatywne aplikacje z wbudowanymi funkcjami sztucznej inteligencji

To przyszłościowe podejście zachęca przedsiębiorstwa do stosowania od samego początku dysków SSD o większej pojemności oraz konfiguracji pamięci o wyższej pojemności, co ogranicza konieczność przedwczesnych modernizacji.

---

Wdrażanie sztucznej inteligencji będzie przebiegało różnie na poszczególnych rynkach

Chociaż komputery z technologią AI cieszą się dużym zainteresowaniem w całej branży technologicznej, tempo ich wdrażania na całym świecie jest zróżnicowane.

Na niektórych dojrzałych rynkach korporacyjnych firmy aktywnie inwestują w sprzęt przystosowany do sztucznej inteligencji, aby wspierać nowe narzędzia zwiększające wydajność oraz lokalne aplikacje oparte na sztucznej inteligencji.

Jednak na wielu rynkach rozwijających się i wschodzących organizacje nadal koncentrują się na maksymalizacji wartości istniejących platform, stopniowo wdrażając rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji tam, gdzie przynoszą one największe korzyści biznesowe.

Dobrym przykładem jest Brazylia.

Dzięki stałej współpracy z lokalnymi partnerami firma Oreton nadal odnotowuje duże zapotrzebowanie na praktyczne i niezawodne rozwiązania w zakresie przechowywania.

Wiele systemów komercyjnych nadal opiera się na:

• 2,5-calowe dyski SSD typu SATA
• Dyski SSD NVMe w standardach PCIe Gen3 i Gen4
• Pamięć DDR4

Te sprawdzone platformy nadal zapewniają doskonałą kompatybilność oraz korzystny stosunek ceny do wydajności w przypadku systemów biurowych, rozwiązań edukacyjnych, terminali detalicznych oraz modernizacji systemów komercyjnych.

Jednocześnie wśród firm programistycznych, specjalistów z branży kreatywnej, firm inżynieryjnych oraz organizacji badających lokalne zastosowania sztucznej inteligencji zaczyna rosnąć popyt na stacje robocze przystosowane do pracy z AI.

To pokazuje ważną prawdę:

Sztuczna inteligencja nie zastępuje istniejących rynków z dnia na dzień.

Zamiast tego stwarza nowe możliwości, podczas gdy sprawdzone platformy nadal obsługują liczną bazę użytkowników biznesowych.

Dla dystrybutorów i partnerów OEM zrozumienie tej równowagi jest często cenniejsze niż skupianie się wyłącznie na najnowszych technologiach.

---

Co to oznacza dla partnerów OEM i integratorów systemów

Dla klientów OEM i partnerów dystrybucyjnych sztuczna inteligencja stanowi zarówno szansę, jak i wyzwanie związane z planowaniem.

Zamiast oferować wyłącznie produkty z najwyższej półki, odnoszący sukcesy dostawcy coraz częściej tworzą kompletne portfolio produktów dostosowane do różnych potrzeb klientów.

Na przykład:

Komputery biznesowe klasy podstawowej

• Dysk SSD o pojemności 512 GB
• 16 GB pamięci DDR4 lub DDR5
• Standardowe oprogramowanie biurowe

Systemy biurowe przystosowane do sztucznej inteligencji

• Dysk SSD PCIe Gen 4 o pojemności 1 TB
• 32 GB DDR5
• Microsoft Copilot i narzędzia zwiększające wydajność oparte na sztucznej inteligencji

Profesjonalne stacje robocze

• Dysk SSD PCIe Gen 4 o pojemności 2 TB
• 64 GB DDR5
• Tworzenie treści, inżynieria, tworzenie oprogramowania oraz lokalne zastosowania sztucznej inteligencji

Takie wielopoziomowe podejście pozwala dystrybutorom dotrzeć do szerszego grona klientów, zapewniając jednocześnie jasne ścieżki modernizacji w miarę postępującego wdrażania sztucznej inteligencji.

Co równie ważne, klienci z sektora OEM powinni brać pod uwagę czynniki wykraczające poza same parametry techniczne.

Stabilne zaopatrzenie w komponenty, spójne oprogramowanie układowe, rygorystyczna walidacja, długoterminowa dostępność produktów oraz niezawodne wsparcie techniczne – wszystkie te czynniki przyczyniają się do pomyślnego wdrożenia rozwiązań komercyjnych.

W miarę jak sztuczna inteligencja staje się częścią codziennych zastosowań informatycznych w biznesie, spójność i niezawodność pozostają równie ważne jak wydajność.

---

Wyjść poza specyfikacje

Jednym z największych błędnych przekonań dotyczących komputerów z funkcjami sztucznej inteligencji jest to, że szybszy sprzęt automatycznie zapewnia lepsze wrażenia związane z korzystaniem z tych funkcji.

W rzeczywistości wydajność sztucznej inteligencji zależy od równowagi całego systemu.

Procesor z wbudowanym procesorem NPU nie może w pełni wykorzystać swoich możliwości, jeśli system jest ograniczony przez niewystarczającą ilość pamięci lub niewystarczającą pojemność pamięci masowej.

Podobnie przejście na najszybszy dysk SSD PCIe Gen5 może przynieść niewielkie korzyści w praktyce, jeśli głównym wąskim gardłem jest ograniczona pojemność pamięci RAM lub konstrukcja aplikacji.

Dla wielu organizacji najbardziej znaczące usprawnienia wynikają z tworzenia zrównoważonych systemów, które łączą w sobie wystarczającą ilość pamięci, odpowiednią pojemność pamięci masowej, niezawodną wydajność dysków SSD oraz długoterminową niezawodność.

Dlatego też przyszłe decyzje dotyczące sprzętu powinny opierać się na rzeczywistych obciążeniach, a nie wyłącznie na samych specyfikacjach.

---

Wnioski

Rozwój komputerów z technologią AI zmienia nie tylko konstrukcję procesorów. Przekształca on również sposób, w jaki przedsiębiorstwa oceniają pamięć masową, pamięć operacyjną oraz ogólną konfigurację systemu.

W miarę jak aplikacje oparte na sztucznej inteligencji są wdrażane w oprogramowaniu biurowym, narzędziach kreatywnych, środowiskach programistycznych oraz procesach biznesowych, coraz większe pojemności dysków SSD i wyższe konfiguracje pamięci stają się coraz ważniejsze dla zapewnienia płynnego i wydajnego działania.

Jednocześnie organizacje powinny pamiętać, że nie istnieje uniwersalna specyfikacja komputerów PC przeznaczonych do sztucznej inteligencji. Odpowiednia konfiguracja zależy od wymagań aplikacji, skali wdrożenia, kompatybilności platformy oraz długoterminowych celów biznesowych.

W firmie Oreton nieustannie ściśle współpracujemy z dystrybutorami, partnerami OEM oraz integratorami systemów na całym świecie, aby zrozumieć, jak zmieniają się wymagania dotyczące pamięci masowej i pamięci operacyjnej na różnych rynkach. Niezależnie od tego, czy chodzi o obsługę dojrzałych platform, które nadal opierają się na niezawodnych dyskach SSD SATA i pamięci DDR4, czy też o systemy nowej generacji oparte na dyskach SSD PCIe Gen4 i pamięci DDR5 o większej pojemności, nasz cel pozostaje ten sam: dostarczanie niezawodnych, dobrze wyważonych rozwiązań, które pomagają klientom z pewnością budować systemy już dziś, przygotowując się jednocześnie na przyszłe środowisko obliczeniowe oparte na sztucznej inteligencji.