Noi furnizăm
hardware-ul pe care
rulează AI
ChatGPT, Llama, Stable Diffusion, modele de simulare — toate rulează pe GPU-uri NVIDIA montate în workstation-uri profesionale. Noi livrăm și configurăm echipamentele care fac posibil AI-ul, în România.
AI local = date private + zero costuri cloud. Investiție o singură dată, putere de calcul pentru ani de zile.
50×
mai rapid antrenament față de CPU pur
48 GB
VRAM RTX 6000 Ada pentru modele mari
0 €/lună
cost cloud după achiziție hardware
100%
date private — niciun cloud necesar
Ce poți face cu un workstation AI
De la inferență locală cu modele LLM la antrenarea rețelelor neurale și clustere HPC — hardware-ul potrivit face diferența dintre ore și secunde.
Rulează AI local — LLM pe propriul hardware
ChatGPT, Llama 3, Mistral, Stable Diffusion — toate pot rula pe workstation-ul tău, fără internet, fără abonament lunar, fără date trimise în cloud. Un GPU NVIDIA RTX cu 24–48 GB VRAM îți oferă inferență locală la viteză comercială.
- Llama 3 70B în 4-bit pe RTX 4500 Ada (24 GB)
- Stable Diffusion XL — generare imagine în 2 secunde
- Whisper AI — transcriere audio offline, timp real
- Ollama, LM Studio, vLLM — instalare gratuită
- Date 100% private — nicio informație nu părăsește calculatorul
Antrenează modele ML de 50× mai rapid decât CPU
Fiecare GPU NVIDIA RTX Ada conține mii de nuclee CUDA și Tensor Cores de generația a 4-a — proiectate special pentru calcul matriceal, coloana vertebrală a rețelelor neurale. Antrenarea unui model care durează 3 zile pe CPU se termină în 2 ore pe GPU.
- NVIDIA RTX 4000 Ada — 6144 CUDA Cores + 192 Tensor Cores
- NVIDIA RTX 5000 Ada — 12800 CUDA Cores, 32 GB VRAM ECC
- NVIDIA RTX 6000 Ada — 18176 CUDA Cores, 48 GB VRAM ECC
- PyTorch 2.x, TensorFlow, JAX, Hugging Face Transformers
- CUDA 12.x, cuDNN 9, TensorRT 10 — stack complet preinstalat
Hardware profesional certificat pentru AI
Nu orice calculator face față volumului de calcul AI. Workstation-urile profesionale HP Z Series și Dell Precision sunt certificate de producătorii de software AI pentru stabilitate 24/7, memorie ECC fără erori și lărgime de bandă PCIe maximă între CPU și GPU.
- HP Z8 Fury G5 — până la 4× GPU NVIDIA full-size
- HP Z6 G5 A — procesor AMD Threadripper PRO
- Dell Precision 7960 Tower — certificat NVIDIA RTX 6000
- RAM ECC DDR5 — protecție împotriva erorilor de memorie
- PCIe Gen 5 x16 per GPU — lărgime de bandă 128 GB/s
Clustere HPC pentru calcul distribuit și simulare
Când un singur workstation nu mai ajunge, construim clustere HPC multi-nod cu procesoare dual-socket, interconectare InfiniBand de 100 Gbps și stocare paralelă NVMe. Ideal pentru simulare CFD, bioinformatică, meteorologie și randare distribuită.
- Noduri dual Intel Xeon W-3400 / AMD EPYC 9004
- RAM ECC până la 6 TB per nod de calcul
- Interconectare InfiniBand HDR 200 Gbps
- Job scheduler SLURM, MPI, OpenMP, CUDA MPI
- Stocare paralelă Lustre / BeeGFS pentru I/O masiv
De ce companiile smart aleg AI local în 2026
API-urile cloud AI (OpenAI, Anthropic, Google) sunt convenabile, dar au un cost ascuns: datele tale pleacă în serverele altora. Pentru firme de arhitectură, inginerie sau design cu proiecte NDA, asta e inacceptabil.
Un workstation cu RTX 6000 Ada (48 GB VRAM) rulează modele LLM de 70 miliarde de parametri local, cu cost per token de 100× mai mic față de API-urile cloud pe termen de 2 ani.
Date 100% private
Modelele AI și datele sensibile rămân pe infrastructura ta. Nicio informație nu ajunge la furnizori cloud.
Cost zero după achiziție
Fără facturi lunare. Un workstation achitat odată lucrează ani de zile fără costuri recurente.
Viteză maximă
Inferență locală instantanee — fără latență internet, fără throttling de la furnizori cloud supraîncărcați.
Personalizare completă
Alegi exact GPU-ul, RAM-ul și stocarea potrivite pentru modelele pe care le rulezi.
Cost comparativ pe 2 ani
Configurații recomandate pentru AI
Selectate de specialiștii noștri pentru cele mai comune scenarii AI în 2026
AI Starter Workstation
de la ~7.500 €
Ideal pentru: Stable Diffusion, Whisper AI, modele 7B–13B
- Intel Core i9-14900K / Xeon W5
- NVIDIA RTX 4000 Ada — 20 GB VRAM
- 64 GB RAM DDR5
- 2 TB NVMe PCIe 4.0
- CUDA 12.x preinstalat
Professional AI Workstation
de la ~18.000 €
Ideal pentru: LLM 70B, antrenament ML, multi-task AI
- Intel Xeon W-2400 / W-3400
- NVIDIA RTX 6000 Ada — 48 GB VRAM ECC
- 256 GB RAM DDR5 ECC
- RAID NVMe 8 TB
- PyTorch + TensorRT preinstalat
HPC Multi-GPU Node
Configurabil
Ideal pentru: antrenament distribuit, simulare, render farm
- Dual Intel Xeon / AMD EPYC
- 2–4× GPU NVIDIA RTX profesional
- 512 GB – 2 TB RAM ECC
- InfiniBand 100 Gbps
- SLURM + MPI configurat
Cum alegi GPU-ul pentru AI în 2026
Există sute de GPU-uri pe piață. Criteriul numărul unu pentru AI nu este viteza de ceas sau numărul de nuclee — este VRAM-ul (memoria video). Modelul AI trebuie să încapă complet în VRAM pentru a funcționa rapid. Ce nu încape în VRAM se mută în RAM de sistem și devine de 10–50× mai lent.
📐 Regula de bază: VRAM necesar per model AI
| Model AI | Parametri | VRAM minim | GPU recomandat |
|---|---|---|---|
| Llama 3.2, Mistral 7B | 7B | 6–8 GB | RTX 4000 Ada (20 GB) |
| Llama 3.1 13B, CodeLlama 13B | 13B | 10–14 GB | RTX 4000 Ada (20 GB) |
| Llama 3 70B (4-bit) | 70B | 40–48 GB | RTX 6000 Ada (48 GB) |
| Stable Diffusion XL | — | 8–12 GB | RTX 4000 Ada (20 GB) |
| Flux.1, SDXL Turbo | — | 16–24 GB | RTX 4500 Ada (24 GB) |
| Antrenament fine-tuning 7B | 7B | 24+ GB | RTX 5000 Ada (32 GB) |
| Antrenament full 13B–70B | 13B–70B | 48–96 GB | Multi-GPU / HPC |
Cei 4 pași pentru a alege corect
Stabilește ce model AI vrei să rulezi
Fii specific: vrei inferență locală cu Llama 3 70B? Sau generezi imagini cu Stable Diffusion? Sau antrenezi un model propriu? Fiecare scenariu are cerințe diferite de VRAM. Inferența e mai ieftină decât antrenamentul.
Calculează VRAM-ul necesar
Formula simplă: 1 miliard de parametri în FP16 = ~2 GB VRAM. În 4-bit quantization: ~0.5 GB per miliard. Adaugă 20% buffer pentru KV cache și context lung. Dacă modelul nu încape — cumperi un GPU mai mare sau treci la multi-GPU.
Alege între GPU consumer și profesional
RTX 4090 (24 GB, ~2.500€) vs RTX 4500 Ada (24 GB, ~4.000€). Diferența: GPU profesionalul are memorie ECC (fără erori silențioase în calcule), driver certificat pentru stabilitate 24/7 și garanție pentru workload continuu. Pentru producție și date critice — profesional. Pentru experimente — consumer.
Verifică lățimea de bandă și platforma
VRAM-ul mare cu bandwidth mic e ca un rezervor mare cu un robinet mic. Caută GPU-uri cu bandwidth 800+ GB/s (RTX Ada Generation). Verifică și că workstation-ul are slot PCIe Gen 4/5 x16 și alimentare suficientă (GPU-urile AI consumă 250–350W). Noi verificăm toate astea pentru tine.
Concluzie: în 2026, RTX 4500 Ada (24 GB) sau RTX 6000 Ada (48 GB) sunt sweet-spot-ul
Acoperă 95% din modelele AI disponibile azi, rulează 24/7 fără degradare, au suport enterprise și sunt disponibile pe workstation-uri HP Z și Dell Precision pe care le livrăm în România.
Tot ce vrei să știi despre AI local
Răspunsuri la cele mai căutate întrebări despre workstation-uri AI, GPU-uri și inferență locală.
Q1Pot rula ChatGPT pe calculatorul meu, fără internet?
Da — nu ChatGPT în sine (acela e proprietar OpenAI), dar modele echivalente sau superioare ca Llama 3 70B, Mistral, Mixtral și Command R+ rulează complet local. Cu un GPU NVIDIA RTX cu 24–48 GB VRAM și software gratuit precum Ollama sau LM Studio, ai un asistent AI privat, rapid, fără abonament lunar.
Q2De câți GB VRAM am nevoie pentru AI în 2026?
Depinde de modelul AI: pentru modele de 7B parametri ajung 8 GB VRAM, pentru 13B ai nevoie de 14 GB, pentru 70B în 4-bit quantization ai nevoie de 40–48 GB. Recomandăm minimum 24 GB pentru uz profesional general (RTX 4500 Ada) și 48 GB dacă vrei să rulezi modele mari sau să faci fine-tuning (RTX 6000 Ada).
Q3Care este diferența dintre un GPU de gaming și unul profesional pentru AI?
GPU-urile de gaming (RTX 4070, 4080, 4090) sunt mai ieftine dar optimizate pentru afișare grafică. GPU-urile profesionale (RTX Ada Generation) au memorie ECC — care detectează și corectează automat erorile de bit, esențial pentru calcule AI precise. Au și driver certificat pentru stabilitate 24/7, garanție extinsă pentru workload continuu și suport oficial pentru software profesional (AutoCAD, Maya, SolidWorks).
Q4Este mai ieftin AI local sau prin API cloud (OpenAI, Anthropic)?
Pe termen lung, AI local câștigă clar. Un workstation cu RTX 6000 Ada costă ~18.000–22.000 € o singură dată. La un volum mediu de utilizare profesională, API-urile cloud (OpenAI GPT-4o, Anthropic Claude) costă 3.000–5.000 €/lună. Amortizarea hardware-ului se face în 4–6 luni. Bonus: datele rămân private, nu plătești per token și nu ești afectat de scumpirile sau schimbările de termeni ale furnizorilor.
Q5Pot folosi un workstation grafic și pentru AI și pentru proiectare CAD/BIM?
Absolut — acesta este unul dintre cele mai mari avantaje ale workstation-urilor profesionale. GPU-ul NVIDIA RTX Ada rulează în același timp AutoCAD, Revit sau Rhino (cu accelerare viewport certificată ISV) și modele AI local. Poți folosi AI pentru generarea de concepte, descrieri de proiect sau analiză de date arhitecturale, în timp ce lucrezi în BIM — pe același calculator.
Q6Ce software am nevoie pentru a rula AI pe un workstation?
Stack-ul recomandat pentru AI local: Ubuntu 22.04 sau Windows 11 Pro, drivere NVIDIA Studio/Enterprise, CUDA 12.x, Python 3.11+, PyTorch 2.x. Pentru inferență ușoară: Ollama (instalare în 2 minute, rulează Llama/Mistral/Phi) sau LM Studio (interfață grafică, fără comandă linie). Noi le preinstalăm la cerere pe orice workstation livrat.
Q7Cât durează livrarea și configurarea unui workstation AI în România?
Workstation-urile HP Z și Dell Precision din stocul nostru se livrează în 3–7 zile lucrătoare în toată România. Configurarea completă (OS, drivere CUDA, framework-uri AI preinstalate și testate) adaugă 1–2 zile. Oferim și asistență remote post-livrare pentru instalarea modelelor AI specifice nevoilor tale.
Q8Merită să investesc în HPC sau un singur workstation puternic este suficient?
Un workstation cu RTX 6000 Ada (48 GB) acoperă 95% din nevoile unui studio mic sau mediu: inferență LLM, generare imagini, fine-tuning modele mici, randare GPU. HPC-ul devine necesar când antrenezi modele de la zero cu date proprii (10B+ parametri), rulezi simulări CFD sau ai nevoie de calcul paralel distribuit. Dacă nu ești sigur, începi cu un workstation — îl poți integra oricând într-un cluster HPC ulterior.
Consultanță gratuită
Spune-ne ce model AI vrei să rulezi.
Noi îți construim workstation-ul.
Configurăm hardware-ul exact pentru modelele AI sau fluxul de lucru ML al tău — GPU ales, RAM dimensionat, stocare NVMe, sistem de operare și drivere CUDA instalate, testate și livrate gata de lucru.