Aktualności
MixAI: wybieram połączenie lokalnej AI i AI w chmurze — oto dlaczego
Nie musimy wybierać między lokalną AI a AI w chmurze. Musimy nauczyć się brać to, co najlepsze z obu.
Prawie rok praktycznych eksperymentów. Sprzęt od 500 do 15 000 dolarów. API w chmurze, agenci AI i prawdziwe zadania dla firm i domów. Od teraz będę więcej pisać o tym połączonym podejściu do AI — podejściu, które moim zdaniem ma bardzo obiecującą przyszłość.
Wszystko zmienia się niemal codziennie. Ale technologia AI osiągnęła już poziom, na którym możemy uzyskiwać wiarygodne wyniki i realistycznie planować jej wykorzystanie na najbliższy rok lub dwa.
Doszedłem do prostego wniosku: nie musimy wybierać między lokalną AI a AI w chmurze. Musimy nauczyć się brać to, co najlepsze z obu.
To coś znacznie więcej niż samo łączenie różnych modeli czy ich orkiestracja. Chodzi o zaplanowanie całego systemu: które zadania uruchamiać lokalnie, które przekazywać modelom zewnętrznym, jak rozdzielać zasoby obliczeniowe, które subskrypcje mają sens i jaki sprzęt naprawdę warto kupić.
Musimy też planować infrastrukturę fizyczną — komputery, serwery, GPU, pamięć, zużycie energii i przyszłą rozbudowę.
Wierzę, że lokalna AI stanie się nieodłączną częścią naszego życia. Już trafia do smartfonów, komputerów osobistych, a nawet eksperymentalnych systemów operacyjnych.
Cztery najważniejsze rzeczy
- Realna wartość. Najwyższym priorytetem jest uzyskiwanie użytecznych, praktycznych wyników.
- Koszt. Ile naprawdę płacimy za wykonanie zadania — a nie tylko za sprzęt, subskrypcje czy tokeny?
- Bezpieczeństwo. Zasługuje na osobną kategorię, poza wszelkimi rankingami. Dane osobowe, prywatność i kontrola nad własną infrastrukturą wymagają szczególnej uwagi.
- Łatwość użycia. Jak łatwo, szybko i niezawodnie możemy wykonać pracę?
Według tych kryteriów porównuję technologie i buduję własne środowisko.
Subskrypcje i API: dwa światy zaczynają się łączyć
To ciekawy temat, który często jest pomijany.
Z AI w chmurze korzysta się przez subskrypcje z limitami użycia albo przez API, gdzie płaci się za to, czego faktycznie się używa.
Każde podejście ma własną ekonomię, ograniczenia i zalety. I trzeba je oceniać osobno.
Ale granica między nimi zaczyna się zacierać.
Świeży przykład to OpenAI. Uprawnieni subskrybenci ChatGPT Pro mogą otrzymywać od 100 do 500 dolarów miesięcznie w kredytach API, zależnie od poziomu subskrypcji. Kredyty te wymagają osobnej aktywacji, a rozliczenia API pozostają oddzielne.
To dość ciekawy przykład zbliżania się dwóch modeli cenowych.
Dlatego nie porównuję wyłącznie modeli. Badam też ekonomię subskrypcji i API, ich ograniczenia oraz to, jak efektywnie je łączyć.
Poniżej: trzy obszary, które aktywnie badam, moje eksperymenty ze sprzętem, współpracujący agenci AI i to, jak zamierzam udostępnić Ci wszystkie te informacje.
Co badam — i co będzie dalej
Moje trzy główne obszary badań
1. Lokalne serwery AI
Eksperymentuję ze sprzętem już od 500 dolarów, choć do poważnego praktycznego użytku poleciłbym około 1000 dolarów.
Obecnie mam dostęp do systemów wartych do 15 000 dolarów, a także do wynajmowanych, znacznie droższych GPU, aby testować modele, których uruchamianie na własnym sprzęcie nie miałoby sensu ekonomicznego.
Sama wydajność modeli nie jest moim głównym priorytetem. Sprzęt i oprogramowanie to tylko narzędzia.
Liczy się to, co te systemy naprawdę mogą zrobić dla firm i domów, jak niezawodnie działają i kiedy lokalne obliczenia są bardziej opłacalne finansowo niż chmura.
2. Modele w chmurze i API AI
Od tanich API, w tym modeli chińskich, po najbardziej zaawansowaną AI. Porównuję możliwości, ograniczenia, rzeczywiste koszty i integrację z systemami lokalnymi. Subskrypcje lub API rozliczane za użycie to kolejny ważny czynnik — najpotężniejszy model nie zawsze jest najrozsądniejszym wyborem ekonomicznym.
3. Agenci AI
Poza ich oczywistymi zaletami szczególnie interesuje mnie współpraca między niezależnymi ekosystemami wieloagentowymi. Moje systemy Hermes i Grokbot już ze sobą współpracują — to dwa oddzielne ekosystemy, każdy z własnymi agentami i narzędziami.
AI spotyka świat fizyczny
Jednym z moich najważniejszych priorytetów jest łączenie AI z przystępnymi cenowo inteligentnymi domami, biurami, serwerami, komputerami i urządzeniami codziennego użytku.
Sprawdzam, jak autonomiczne, bezpieczne, niezawodne i przystępne mogą stać się takie systemy — zwłaszcza dla osób prywatnych i małych firm.
Programowanie z AI schodzi na dalszy plan
Mniej będę się skupiać na programowaniu z AI. Nie dlatego, że jest mniej ważne, ale dlatego, że staje się po prostu kolejnym narzędziem.
Celem nie jest pisanie kodu. Celem jest załatwienie sprawy.
Interesują mnie kompletne, rzeczywiste procesy pracy, które AI może obsłużyć przy minimalnym udziale człowieka.
Maksymalna wartość, rozsądny koszt
Nie próbuję udowodnić, że lokalna AI albo AI w chmurze jest lepsza. Czasem właściwym wyborem jest komputer za 1000 dolarów, serwer za 10 000 dolarów, wynajęty czas GPU, tanie API albo subskrypcja najnowocześniejszego modelu.
Liczy się koszt końcowego rezultatu — a nie narzędzia użyte do jego osiągnięcia.
Co dalej
Moje dotychczasowe wpisy były głównie rozproszonymi relacjami z pojedynczych eksperymentów, czasem surowymi i nieuporządkowanymi. Chcę przekształcić je w spójny, powiązany obraz infrastruktury AI — sprzętu, modeli, agentów, kosztów i rzeczywistych wyników. Szczegółowe specyfikacje techniczne i diagnostyka będą zbierane automatycznie i udostępniane osobno, najpewniej w formie linków.
Planuję też dać Ci bezpośredni dostęp do moich agentów AI. Będzie można ich zapytać o wszystko: o moje eksperymenty, sprzęt, konfiguracje i wyniki. Odpowiedzą na podstawie zebranych danych — a jeśli nie będą potrafili, włączę się osobiście.
Moim celem jest zbudowanie otwartego, uporządkowanego i naprawdę użytecznego obrazu tego, co AI może osiągnąć przy różnych budżetach.
Łączę lokalną AI i AI w chmurze, inteligentnie planuję zasoby i skupiam się na realnych wynikach dla firm i domów.
Nad tym właśnie pracuję — i tym będę się z Wami dalej dzielić.
Nie wybieraj strony. Łącz to, co najlepsze.