Esegui LLM, generazione immagini e modelli AI direttamente sul tuo PC — senza inviare dati al cloud, senza costi mensili, senza limiti di utilizzo. La VRAM della GPU è il componente chiave: la scegliamo in base a cosa vuoi fare.
Dicci cosa vuoi fare — modelli linguistici, generazione immagini, elaborazione dati, fine-tuning — e ti diciamo quale GPU e quanta VRAM ti servono davvero, senza sovradimensionare e senza risparmiare dove non conviene.
Il cloud AI è comodo. Ma ha tre limiti strutturali che un PC locale risolve completamente.
Privacy totale. Quando usi un modello cloud, i tuoi prompt, i tuoi documenti e i tuoi dati vengono inviati a server di terze parti. Per chi lavora con dati sensibili — clienti, contratti, codice proprietario, dati medici — questo è un problema reale. Con un PC locale i dati non escono mai dalla tua rete.
Nessun costo per token. I servizi cloud addebitano ogni richiesta. Chi usa AI in modo intensivo — per coding, scrittura, analisi documenti, generazione immagini in volume — accumula costi mensili significativi. Un PC locale ha un costo una tantum, poi gira senza limiti.
Nessuna dipendenza da connessione o disponibilità del servizio. Lavori offline, in trasferta, in zona senza buona connessione? Il modello locale risponde sempre alla stessa velocità, indipendentemente da internet. E non si interrompe per manutenzione o variazioni di politica del fornitore.
I modelli AI — sia linguistici che per immagini — vengono caricati interamente nella VRAM della GPU per la massima velocità di inferenza. Se il modello non entra in VRAM, viene caricato parzialmente in RAM di sistema: funziona ma è drasticamente più lento. Se non entra nemmeno in RAM, non gira.
La VRAM determina quali modelli puoi usare e a che velocità rispondono. Non è un componente dove conviene risparmiare se si vuole un'esperienza fluida.
Modelli da 7B parametri in quantizzazione Q4/Q5. Generazione immagini a 512–768px. Buono per iniziare e capire i flussi di lavoro AI locali.
Modelli da 13B parametri in qualità piena, modelli da 30B in quantizzazione. Generazione immagini a 1024px+ con workflow complessi. Il punto dolce per uso professionale quotidiano.
Modelli da 70B in quantizzazione Q4, modelli da 34B in qualità piena. Video AI, batch processing immagini, fine-tuning leggero. Per chi usa l'AI come strumento di lavoro primario.
Fine-tuning su dataset custom, modelli da 70B in qualità piena, ricerca e sviluppo AI. Configurazioni multi-GPU o GPU professionali (RTX 6000, A100). Su preventivo dedicato.
La RAM serve da buffer quando il modello non entra tutto in VRAM. 32 GB è il minimo consigliato; 64 GB per chi lavora con dataset grandi o esegue più processi AI in parallelo.
I modelli occupano da 4 GB (7B Q4) a 40+ GB (70B Q4). Un SSD NVMe veloce riduce il tempo di caricamento del modello da minuti a secondi. Consigliamo almeno 2 TB per avere spazio per più modelli contemporaneamente.
Le GPU ad alta VRAM hanno consumi elevati sotto carico AI — spesso superiori al gaming. Un alimentatore 80+ Gold di qualità con margine sufficiente è essenziale per stabilità nelle sessioni lunghe.
I workload AI sono sostenuti nel tempo — non brevi spike come nel gaming. CPU e GPU rimangono sotto carico massimo per minuti o ore. Un dissipatore ad aria di qualità o un AIO 240/360 mm è essenziale per mantenere le temperature sotto controllo e preservare la longevità dei componenti.
LLM da 7B parametri, generazione immagini base, automazioni leggere
LLM da 13B in qualità piena, immagini ad alta risoluzione, workflow complessi
LLM da 70B quantizzati, video AI, batch processing, fine-tuning leggero
Modelli da 70B in qualita piena, training su dataset custom, sviluppo e ricerca AI
Prezzi su preventivo — variano in base alla disponibilita componenti. Configurazioni personalizzabili. IVA inclusa.
Assistenti conversazionali, analisi documenti, generazione testi, coding assistant, riassunti — tutto in locale, senza inviare dati a nessun server esterno.
Stable Diffusion, Flux e modelli equivalenti in locale. Nessun limite di utilizzo, nessun costo per immagine, possibilità di usare modelli specializzati e LoRA custom.
RAG (Retrieval Augmented Generation) su documenti aziendali, contratti, archivi PDF. Il modello risponde basandosi sui tuoi dati senza che escano dalla tua rete.
Modelli specializzati per la generazione e revisione di codice — senza inviare il codice sorgente proprietario a servizi cloud. Integrabili con VS Code e altri IDE.
Generazione video, upscaling, rimozione rumore audio, sintesi vocale e trascrizione — tutti workload che beneficiano enormemente di VRAM abbondante.
Addestramento di modelli su dataset custom, sperimentazione con architetture, sviluppo di applicazioni AI. Per chi lavora con l'AI a livello tecnico.
Sì — una build AI con RTX 4090 o RTX 4080 Super è anche un'ottima macchina gaming. I workload AI e gaming usano le stesse risorse GPU ma raramente in contemporanea. È una delle combinazioni più sensate per chi vuole tutto da un solo PC.
Sì, ma con limitazioni. Il supporto software AI è storicamente più maturo su NVIDIA (CUDA). AMD ha migliorato il supporto ROCm ma alcuni tool e modelli funzionano meglio o esclusivamente su NVIDIA. Per uso AI puro consigliamo NVIDIA; per gaming puro AMD è un'ottima alternativa.
Sì — installiamo e configuriamo l'ambiente AI di base: runtime, tool di gestione modelli, driver CUDA aggiornati. Il PC arriva pronto per scaricare ed eseguire i primi modelli senza configurazioni manuali complesse.
6 configurazioni Intel e AMD assemblate e testate — da 629€ con Windows 11 Pro e garanzia 24 mesi. Molte compatibili anche con workload AI.
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