Saya Membangun PC Gaming Kuat hanya untuk Menjalankan Model AI. Inilah Alasannya.

Ketika berbicara tentang AI, mungkin ChatGPT atau Gemini yang pertama terlintas. Namun, ada banyak opsi lain seperti Perplexity, Claude, Grok, dan Mistral. Di pasar yang sedang berkembang pesat, banyak model AI tersedia, bahkan beberapa tidak perlu koneksi internet sama sekali.

Model yang bisa berjalan tanpa koneksi internet disebut model AI lokal. Sesuai namanya, mereka dapat dijalankan di perangkat keras milikmu sendiri. Kamu tidak perlu terhubung ke server OpenAI atau Google untuk menggunakan versi ChatGPT atau Gemini tersebut.

Ini membawa keuntungan dan kerugian. Keuntungan utamanya adalah privasi. Dengan AI lokal, kamu bisa menganalisis dokumen sensitif atau menanyakan hal memalukan tanpa khawatir diawasi oleh perusahaan teknologi besar. Selain itu, tidak ada batasan. Selalu ada daya, kamu bisa terus bertanya—setidaknya sampai memori habis.

Saya memutuskan untuk membuat PC terkuat dalam perangkat sekecil mungkin. Apakah bisa menggunakan motherboard server yang lebih besar dengan kapasitas RAM lebih tinggi? Tentu. Tapi saya yakin kebanyakan orang tidak akan menggunakannya seperti itu di rumah atau bisnis kecil. Saya memilih setara dengan gaming PC yang kompak tapi kuat. Berikut spesifikasinya dengan perkiraan harga:

AMD Ryzen 9 9950X3D ($660)
Nvidia RTX 5090 ($2,400)
MSI MPG B650I Edge Wi-Fi motherboard ($290)
64GB Crucial Pro DDR5 RAM ($140)
2x 1TB Crucial Gen5 NVMe SSD ($150 per unit)
Corsair SF1000 power supply ($270)
Fractal Design Terra case 10,4 liter ($180)

Dengan total $4.240, ini memang rig yang mahal. Tapi untuk menjalankan beberapa model AI lokal, dibutuhkan performa tinggi. Tidak semua model memerlukan hardware semahal ini. Ada model lebih kecil yang berjalan baik di laptop cukup kuat, termasuk GPT-OSS terbaru OpenAI—versi lokal ChatGPT.

MEMBACA  Microsoft memiliki cara pintar untuk menunjukkan bahwa AI adalah hal yang biasa (terutama jika kamu sendirian)

Saya yakin seiring waktu, model-model terkuat akan semakin efisien. Jadi, versi DeepSeek R1 yang boros daya di 2025 mungkin bisa dijalankan di hardware lebih sederhana pada 2027.