Kupnja računala za lokalne modele umjetne inteligencije danas se više ne vodi prema broju jezgri procesora, nego prema količini i brzini memorije koju stroj može dodijeliti grafičkom dijelu čipa.
To je zaključak koji proizlazi iz pregleda tržišta malih stolnih računala namijenjenih pokretanju jezičnih modela kod kuće. Za razliku od uredskog računala, gdje je procesor glavni kriterij, ovdje odlučuje memorija. Model mora cijeli stati u radnu memoriju prije nego što uopće počne proizvoditi odgovor. Ako ne stane, neće se ni pokrenuti, ili će raditi toliko sporo da je upotreba nemoguća.
Praktični pragovi koje navode proizvođači i korisnička zajednica jesu sljedeći: 16 GB je minimum za stalno uključen poslužitelj koji šalje zadatke u oblak, ali premalo za ozbiljan lokalni model. 32 GB već nosi komprimirani model od 30 milijardi parametara. 64 GB je točka na kojoj lokalna umjetna inteligencija postaje ozbiljna. Sve iznad 96 GB je luksuz za najteže modele ili više njih istovremeno.
Zašto brzina memorije odlučuje o svemu
Manje poznat, ali presudan podatak je propusnost memorije — brzina kojom procesor čita podatke iz RAM-a. Model pri svakoj riječi koju ispiše ponovno prolazi kroz cijelu svoju memoriju. Što je propusnost veća, to tekst izlazi brže. Spora memorija znači da odgovor gledate riječ po riječ, kao da se ispisuje rukom.
Tu na scenu stupa takozvana unificirana memorija. Na klasičnom računalu postoje dva odvojena bazena: RAM procesora i VRAM grafičke kartice. Grafički čip u pravilu ne može posegnuti izvan svojih 8, 12 ili 16 GB, koliko god procesor imao više. Unificirana memorija tu granicu briše — procesor i grafika dijele isti bazen, a sustav po potrebi dodjeljuje grafičkom dijelu i po nekoliko desetaka gigabajta.
Zato stroj sa 128 GB unificirane memorije može grafici ponuditi i do 96 GB, što nijedna potrošačka grafička kartica ne može. To objašnjava zašto malo računalo s Appleovim čipom ili AMD-ovim rješenjem pokreće modele koje kartica od 1500 eura ne može ni pokrenuti.
Tri arhitekture, tri različita pristupa
Apple Silicon, konkretno M4 i M5, smatra se referencom: memorija je vrlo brza, dodjela grafičkom dijelu automatska, korisnik ne mora ništa podešavati. AMD-ov Ryzen AI Max, poznat pod kodnim imenom Strix Halo, x86 je ekvivalent s vrlo širokom sabirnicom — a količinu memorije za grafiku birate sami u BIOS-u, do 96 GB na dobro opremljenim modelima. Intelova Core Ultra serija, Lunar Lake i novi Panther Lake, također dijeli memoriju, ali dodjela grafici ostaje skromnija nego kod Applea i AMD-a.
Procesor je, zanimljivo, najmanje važan. Bilo koji AMD Ryzen ili Intel Core iz posljednje dvije-tri generacije radi posao. Novac koji biste dali za najbrži čip bolje je preusmjeriti u memoriju.
Ostaje pitanje koje se u ovakvim pregledima obično preskoči: ako se lokalni modeli reklamiraju kao jamstvo privatnosti jer podaci ne napuštaju vaš dom, zašto se onda u istom dahu preporučuje hibridni model u kojem najzahtjevnije razmišljanje i dalje ide u oblak kod stranih kompanija? Granica povjerenja tako se pomiče, ali ne ukida.
Za razliku od grafičkih kartica, koje su glasne i žedne, mini računala troše između 10 i 30 vata u mirovanju i rade gotovo nečujno — što ih čini praktičnijima za stroj koji radi 24 sata dnevno u kutu ureda.
No tu prestaje svaka jednostavnost. Kupac koji želi lokalno pokretati umjetnu inteligenciju mora odlučiti između dvije filozofije: diskretne Nvidia kartice, koja ubrzava modele ali je skupa, bučna i troši 150 do 300 vata pod opterećenjem, ili mini računala s unificiranom memorijom, koje sporije ali tiho učitava veće modele. Za početnike je, po svemu sudeći, pametnije uložiti u što više RAM-a bez namjenske grafičke kartice.
Linux kao nevidljivi kriterij
Gotovo nijedan kupovni vodič ne spominje ono što u praksi odlučuje hoće li stroj raditi ili patiti: kompatibilnost s Linuxom. Za server koji mjesecima ostaje upaljen, Linux je najlogičniji izbor — stabilan, lagan, besplatan i nativan za cijeli ekosustav alata poput Ollame i Dockera. Većina preporučenih konfiguracija pretpostavlja Ubuntu 24.04.
Ključno je pitanje hardverske podrške. Kad su Wi-Fi, integrirani GPU i mrežni kontroler pokriveni nedavnim jezgrama, instalacija traje deset minuta i stroj se poslije jednostavno zaboravi. Jedan slabo podržan komponent može sve pretvoriti u noćnu moru. AMD-ove platforme Strix Halo, primjerice, izvrsno rade na aktualnim distribucijama, što im ide u prilog pri preporuci.
Jedina iznimka je Appleov Mac mini, koji radi pod macOS-om, a ne Linuxom. Lokalna umjetna inteligencija na njemu funkcionira sasvim dobro — ali to je drukčije okruženje i to kupac mora znati prije nego što posegne za novčanikom.
Prva preporuka: Minisforum M2
Među prvim mini računalima s novom generacijom Intelovih čipova Panther Lake nalazi se Minisforum M2, s procesorom Core Ultra 7 356H (16 jezgri), NPU-om od oko 50 TOPS i ukupno 90 TOPS kombinirano s GPU-om. Generacija se ističe iznimnom energetskom učinkovitošću, što je presudno za stroj koji nikad ne spava.
U testiranoj konfiguraciji (32 GB RAM-a, NVMe SSD od 1 TB s brzinom čitanja iznad 6 GB/s) bez problema guta agenta za kodiranje i kvantizirani lokalni model. Kućište je ultrakompaktno (130 x 127 x 50 mm, oko 520 grama, montaža VESA iza monitora), a priključci moderni: Wi-Fi 7, USB4, dvostruki Ethernet 2,5 GbE, HDMI i DisplayPort.
Dvije su zamke. Integrirani GPU ostaje skroman — to nije stroj za igre, a zahtjevniji kreativni rad traži nešto drugo. Nedostatak OCuLink priključka znači da se ne može pretvoriti u hibridnu stanicu s vanjskom grafičkom karticom. Za razvojni atelje potpomognut umjetnom inteligencijom i razuman lokalni LLM ipak nudi najbolji odnos veličine, performansi i cijene za početak.
Za razliku od jeftinijih mini računala koja se reklamiraju kao „AI spremna“, strojevi s procesorom Ryzen AI Max+ 395 i do 128 GB unificirane memorije tvrde da mogu lokalno pokretati modele sa 70 milijardi parametara. GMKtec EVO-X2 AI i Geekom A9 Mega dolaze s tom kombinacijom, uz cijenu koja se kreće od oko 2.000 eura za 64 GB pa do 3.000 eura za 128 GB.
To je razred iznad onoga što većina kućnih korisnika treba, ali i razred ispod pravih radnih stanica. Proizvođači ih predstavljaju kao prve mini PC-je koji mogu vrtjeti velike jezične modele bez slanja podataka u oblak. Uz to idu quad-ekran 8K, Wi-Fi 7 i USB4. Za nekoga kome je privatnost podataka prioritet, to je konkretan argument — model ostaje na disku, ne putuje na servere u drugoj jurisdikciji.
Kada 128 GB nije dovoljno
Sljedeća kategorija mijenja pravila igre. Dell Pro Max s Nvidia GB10 čipom, inačica Nvidia DGX Sparka, dolazi s Linuxom (DGX OS) koji je već konfiguriran, CUDA bibliotekama i frameworkom spremnim za rad. Arm CPU s 20 jezgri, Blackwell GPU sa 6.144 CUDA jezgre i 128 GB unificirane LPDDR5X memorije stane u kućište od 150 x 150 x 50 milimetara i 1,2 kilograma.
To je računalna snaga koja je donedavno bila rezervirana isključivo za servere. Cijena to i odražava: osnovna konfiguracija počinje oko 3.700 dolara, a više inačice prelaze 7.000 do 8.000 eura. Nije to stroj za prosječnog korisnika, nego za istraživače, AI developere i tvrtke koje žele prototipirati lokalno unutar Nvidia ekosustava.
Ono što ovdje treba jasno reći: Nvidia prodaje gotovo rješenje. DGX OS je Linux skrojen po mjeri za umjetnu inteligenciju, s driverima i bibliotekama već na mjestu. Nema instalacijskih koraka, nema traženja kompatibilnih paketa. To je prednost koju konkurencija na x86 arhitekturi teško može pratiti — barem ne bez dodatnog rada.
Što se prešućuje
Ali ta specijalizacija ima cijenu. Arm arhitektura u kombinaciji s DGX OS-om čini ovaj stroj izvrsnim razvojnim i istraživačkim alatom, a lošim svakodnevnim računalom. Općeniti softverski ekosustav je uži nego na klasičnom x86 ili macOS-u. Zaboravite igre, uredsku obradu dokumenata ili ulogu višenamjenskog servera koju tako dobro odrađuje Framework Desktop.
Druga stvar koju promotivni materijali rado preskoče: snaga ovog stroja leži u CUDA ekosustavu i sirovoj računalnoj moći, ne u propusnosti memorije. Njegovih 273 GB/s nalazi se u istom razredu kao AMD Strix Halo, i daleko iza dobro opremljenog Mac Studija. Drugim riječima, ako vam je ključna brzina prijenosa podataka, ovo nije stroj koji će vas impresionirati.
I tu dolazimo do pitanja koje izvor ne postavlja: kome je ovo zapravo namijenjeno? Za kućnog korisnika koji želi kombinirati uredski rad, povremenu igru i lokalnu umjetnu inteligenciju, Framework Desktop ili Mac mini ostaju relevantniji i znatno pristupačniji. Dell Pro Max je alat za uski krug profesionalaca — i tako ga treba i kupovati.
Koliko memorije za koji model
Praktično pravilo: 16 GB dovoljno je samo ako „AI koji razmišlja“ ostaje u oblaku, a stroj služi kao server. Za pravi lokalni model ciljajte 32 GB (modeli sa 30 milijardi parametara, kvantizirani), a idealno 64 GB kao najbolji kompromis koji ostavlja prostora i za sustav i za agenta istovremeno. Iznad toga — 96 ili 128 GB — ulazite u teritorij najvećih modela. Ako morate birati između procesora i memorije, novac ide u memoriju.
Grafička kartica nije nužna, i to je cijela poanta mini PC-ja. Namjenska kartica ubrzava rad modela, ali je ograničena svojom VRAM memorijom (24 do 32 GB), glasna je i troši mnogo struje. Stroj s unificiranom memorijom i puno RAM-a može, nasuprot tome, učitati veće modele — sporije, ali u tišini i uz zanemarivu potrošnju. Za početak je pristup „puno RAM-a, bez namjenske grafičke“ najjednostavniji.
Unificirana memorija ovdje je ključna riječ. Na klasičnom PC-ju procesor i grafička kartica imaju svaki svoju memoriju, odvojeno. GPU može koristiti samo svoju VRAM, često ograničenu na 8, 12 ili 16 GB. Unificirana memorija (Apple Silicon, AMD Strix Halo, u manjoj mjeri Intel Core Ultra) spaja oboje: CPU i GPU dijele jedan brzi bazen, od kojeg se velik dio može dodijeliti grafičkom procesoru. To omogućuje malom Mac miniju ili Framework Desktopu da učitaju modele koje grafička kartica za široku potrošnju ne može držati — u kompaktnom i tihom formatu.
Linux ili Windows
Za stroj koji radi kao server 24 sata dnevno, Linux (primjerice Ubuntu) je idealno okruženje: stabilan, lagan, besplatan i nativan za cijeli ekosustav lokalne umjetne inteligencije i razvoja. Ključni savjet: provjerite da hardver podržava recentno Linux jezgro, kako biste izbjegli egzotične drivere koji instalaciju pretvaraju u noćnu moru. AMD Strix Halo platforme, primjerice, vrlo su dobro podržane. Jedina logična iznimka je Mac mini s macOS-om — lokalna AI tamo radi vrlo dobro, ali to je drugačije okruženje koje treba poznavati prije kupnje.
Otvoreni modeli koji rade lokalno — Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral — nisu posve jednako moćni kao GPT, Claude ili Gemini, ali razlika se znatno smanjila. Na strukturiranim zadacima, kodu, matematičkom zaključivanju, sažimanju i preoblikovanju teksta, najbolji otvoreni modeli nalaze se u istom redu veličine kao frontier modeli. Razlika ostaje izraženija kod složenog kreativnog pisanja, nijansiranog zaključivanja i vrlo dvosmislenih uputa, gdje Claude ili GPT zadržavaju prednost. Za kodnog agenta, obradu teksta, klasifikaciju ili osobnog asistenta, dobar lokalni model odrađuje posao — bez pretplate i bez slanja podataka negdje drugdje.
Kupnja mini računala za lokalno pokretanje umjetne inteligencije lako završi razočaranjem, jer većina modela koji se reklamiraju kao „AI-ready“ ima memoriju koja se ne može proširiti. To je ključni podatak koji se u pregledima često prešućuje, a određuje hoće li uređaj za dvije godine još služiti svrsi.
Tržište mini računala danas je gusto: Minisforum, Framework, Geekom i GMKtec redovno izbacuju nove modele, a Apple s Mac minijem drži cjenovni prag. Za pokretanje jezičnih modela lokalno presudne su tri stvari — količina radne memorije, propusnost memorijskog kanala i mogućnost nadogradnje. Procesor je pritom najmanje važan.
Zašto integrirana grafika mijenja pravila
Modeli koji se oslanjaju na integriranu grafiku dijele RAM s procesorom, pa svaki gigabajt koji uzme model nedostaje ostatku sustava. Kod diskretnih kartica situacija je povoljnija, ali one u mini kućištu gotovo nikad ne dolaze s dovoljno video memorije za veće modele. Zato su uređaji s objedinjenom memorijom — poput Appleovih čipova serije M s većim konfiguracijama — u praksi često jedini izbor za ozbiljniji rad.
Drugi problem je što se memorija u većini mini računala lemi na matičnu ploču. Kupac koji danas uzme model sa 16 GB nema put prema 32 ili 64 GB, nego mora mijenjati cijeli uređaj. To je namjerno skraćivanje životnog vijeka proizvoda i udarac po novčaniku građana.
Naše pitanje: kome služi „AI-ready“ naljepnica
Proizvođači prodaju maglu. Naljepnica „spremno za umjetnu inteligenciju“ najčešće znači da uređaj može pokrenuti mali model od nekoliko milijardi parametara — dovoljno za demonstraciju, nedovoljno za rad. Nitko od njih ne objavljuje koliko je tokena u sekundi postigao na modelu koji korisnik stvarno želi pokrenuti.
Tu je i šire pitanje o kojem smo pisali i ranije: tko uopće posjeduje podatke i alate. Lokalno pokretanje AI-ja ima smisla upravo zato što ne ovisi o tuđem poslužitelju, tuđem računu i tuđim cijenama. Ali ako hardver dolazi iz inozemstva, s ugrađenim zatvorenim upravljačkim programima i bez mogućnosti servisa u zemlji, autonomija je polovična.
Što bi domaći kupac trebao tražiti
Prije nego potroši novac, kupac treba odgovoriti na tri pitanja: koliko memorije može ugraditi, može li je sam zamijeniti i postoji li servis u Hrvatskoj. Ako je odgovor na drugo pitanje ne, cijena uređaja nije ona s police — nego ona koju ćete platiti za dvije godine kad isti model više ne bude dovoljan.
Velike odluke o javnoj nabavi računalne opreme — u školama, bolnicama i državnoj upravi — po našem bi mišljenju trebale ići na referendum. Jer ako država masovno kupuje uređaje s memorijom koja se ne može nadograditi, građani plaćaju dvaput: jednom pri kupnji, drugi put pri prijevremenoj zamjeni.