Een snelle reality check. Als je vandaag een ai computer zoekt om lokaal LLM’s te draaien, Stable Diffusion te genereren of even snel een LoRA te trainen, dan is de GPU de held van het verhaal. Niet de NPU, niet de marketing. Vanuit onze builds zie ik telkens hetzelfde patroon terug: genoeg VRAM, koel en stil onder langdurige 100 procent load, en een setup die softwarematig geen gedoe geeft. Daarom zetten we bij MSI‑systemen standaard in op RTX 40‑serie met Tensor Cores, NVMe Gen4 of Gen5, en RAM dat matcht met je datasets. Het verschil in dagelijkse flow is enorm: modellen laden sneller, SDXL knalt door batches heen, en je inference blijft stabiel tijdens multitasken. Wil je een ai computer voor werk én creatie, dan is 64 tot 128 GB RAM vaak de sweet spot, met 1 tot 2 snelle NVMe’s voor modellen en cache. Voor zwaardere fine‑tunes of langere contexten schuif je door naar 24 tot 48 GB VRAM en 128 tot 256 GB RAM. Klinkt fors, maar je merkt het elke minuut in minder wachten en minder micro‑haperingen.
Belangrijk detail uit de praktijk: koeling en voeding. AI‑workloads zijn niet “even pieken” maar uur na uur voluit. Een efficiënte PSU met headroom plus een stille, doordachte airflow leveren meer prestaties op dan je denkt. Het voorkomt thermal throttling én verhoogt de levensduur. Op softwaregebied kiezen we meestal Linux of Windows met WSL2, afhankelijk van teamvoorkeur. NVIDIA’s ecosysteem met CUDA, cuDNN en TensorRT voelt nog steeds het meest plug‑and‑play voor lokale LLM/vision. AMD ROCm gaat hard vooruit, maar je wilt wel checken of je frameworks en versies lekker meeliften. Ons advies blijft: kies eerst je use‑case, dan je VRAM, daarna pas finetunen op CPU, RAM en opslag.
Welke ai computer past bij jouw use‑case
Start je met lokale LLM‑inference, beeldgeneratie of RAG, kies dan eenvoudig op output die je wil zien. Voor 7 tot 8B modellen in 4‑bit en snelle SD‑inference is een RTX 4060 Ti of 4070 al prima, mits je 32 tot 64 GB RAM pakt en een 1 tot 2 TB NVMe voor modellen en checkpoints. Ga je vaker SDXL of 8 tot 13B draaien met hogere throughput, dan loont een 4070 Ti Super of 4080 Super met 16 GB VRAM. In onze projecten merk je dat direct in batchgrootte en respons. Voor zwaardere finetunes of grotere contextvensters stap je naar 24 GB VRAM op een 4090 of workstation‑varianten met 48 GB. Het maakt lange prompts en multi‑instance workloads gewoon relaxter. CPU? Kies voor sterke single‑thread voor token‑generatie, maar onderschat multicore niet voor data‑prep en augmentatie. DDR5 geeft je extra bandbreedte die frameworks waarderen, zeker bij grotere tensorstreams en vLLM‑achtige servers.
Praktijkopstellingen waar wij blij van worden
Voor de all‑round developer die lokaal test en demo’s geeft, zetten we vaak een 8‑ tot 16‑core CPU met sterke single‑thread neer, 64 tot 128 GB RAM, en een RTX 4070 Ti Super of 4080 Super. Hiermee draait SDXL soepel, Llama 3 8B voelt snappy in 4‑ of 5‑bit, en je kunt kleine LoRA’s zonder drama afvuren. Heb je een team of wil je zware video‑generatie, dan is een 4090 met 24 GB VRAM of een RTX 6000 Ada met 48 GB de no‑nonsense keuze. Die extra VRAM laat je hogere resoluties, langere contexten en hogere batchgroottes draaien zonder te knijpen. Opslagwise verdelen we datasets, modellen en scratch over meerdere NVMe’s. Zo blijven je I/O‑pieken van elkaar weg en houd je je pipeline vloeiend. Kleine tip uit ervaring: zet je cache‑ en checkpoint‑paths expliciet, dat scheelt gedoe én performanceverlies.
Software en workflows die echt tijd winnen
Wil je maximale tokens per seconde of snellere beeldgeneratie, dan doen toolingkeuzes ertoe. TensorRT‑LLM, vLLM en paged attention leveren merkbaar lagere latency en betere doorvoer. Voor creators versnelt ONNX Runtime en hardware‑acceleratie in apps als Adobe en DaVinci je hele dag. Werk je op Windows, dan is WSL2 vaak de makkelijkste route naar Linux‑tooling. Op Linux zelf is Ubuntu een veilige keuze voor drivers en CUDA. Wij leveren desgewenst systemen met vooraf ingestelde CUDA, PyTorch, TensorRT en quickstarts voor Ollama, Automatic1111 of ComfyUI, zodat je direct kunt shippen. Het mooiste? Je bespaart cloudkosten en houdt gevoelige data on‑prem met lage latency. Voor meer diepgang in vision en GPU‑keuze kun je ook onze gids over computer vision en MSI GPU’s checken via deze pagina.
Koopadvies in het kort zonder ruis
Als je puur op value mikt, kies dan een ai computer met 12 tot 16 GB VRAM, 64 GB RAM en een snelle Gen4 NVMe. Dit is een heerlijk startpunt voor LLM 7 tot 8B, SDXL en lichte finetuning. Wil je meer comfort en minder tweaken, ga dan naar 24 GB VRAM met 128 GB RAM. Voor teams en zwaardere finetunes zijn 48 GB VRAM en 2 tot 4 snelle NVMe’s vaak het eind van de irritatie. Vergeet je PSU niet: 1000 tot 1600 W afhankelijk van GPU en eventuele upgrades. En ja, goede airflow is geen luxe maar een prestatie‑knop. Wil je alternatieven vergelijken met andere merken, bekijk dan ook onze uitgebreide workstationcomputer gids of lees hoe wij een ai computer bouwen stap voor stap.
Checklist voor je bestelling en setup
Wil je het in één keer goed doen, loop dan deze korte checklist langs. Het zijn precies de punten waar het in de praktijk winst of gedoe oplevert. Kies je modelgrootte en VRAM, bepaal RAM op basis van datasetgrootte, plan opslag voor modellen, datasets en scratch, kies besturingssysteem en drivers, regel koeling en PSU‑headroom, en test je pipeline met een kleine benchmark voor je productie draait. Mijn advies: begin niet te krap met VRAM en RAM, daar zit de meeste frictie. En zet na levering meteen je toolchain vast op werkende versies. Scheelt veel “why is this slower today”.
- VRAM passend bij je modellen en context
- 64 tot 256 GB RAM afhankelijk van datasets
- 2 tot 4 TB NVMe gescheiden voor modellen en scratch
- CUDA of ROCm getest met jouw frameworks
- Efficiënte koeling en PSU met ruime marge
Slotadvies uit de praktijk
Wil je lokaal vlot werken zonder cloudgezeur, dan is een ai computer met een sterke RTX‑GPU, voldoende VRAM en stille koeling de kortste route naar resultaat. Start slim, upgrade gericht, en laat je setup het werk doen in plaats van jij. Naar mijn mening is het verschil tussen “kan net” en “werkt elke dag soepel” meestal één stapje hoger in VRAM, RAM en koeling. Zeker het proberen waard als je tijd ook geld is.
