Kebutuhan server local AI terutama ditentukan oleh ukuran model, jenis quantization, panjang context, jumlah pengguna bersamaan, dan target kecepatan. VRAM biasanya menjadi batas utama untuk inference GPU.

Perkiraan kebutuhan berdasarkan model

• Model 7B quantized 4-bit: sekitar 4–6 GB VRAM plus overhead.
• Model 13B quantized 4-bit: sekitar 8–10 GB VRAM.
• Model 30B–34B quantized: sekitar 18–24 GB VRAM.
• Model 70B quantized: umumnya memerlukan sekitar 40 GB atau lebih, sering memakai multi-GPU.
• Context panjang dan banyak sesi akan menambah penggunaan memory KV cache.

CPU, RAM, dan storage

• CPU dengan banyak core membantu preprocessing dan inference CPU.
• RAM sebaiknya lebih besar dari ukuran model ketika memakai offload.
• NVMe mempercepat pemuatan model dan vector database.
• Sediakan ruang untuk beberapa model, cache, dataset, log, serta backup.

GPU consumer atau data center

GPU consumer lebih murah untuk eksperimen tetapi dapat memiliki VRAM terbatas dan tidak selalu dirancang untuk beban 24/7. GPU data center menawarkan VRAM besar, ECC, dukungan virtualisasi, dan stabilitas, dengan biaya jauh lebih tinggi.

Contoh kelas penggunaan

• Eksperimen pribadi: 8–12 GB VRAM, RAM 32 GB, NVMe 1 TB.
• Tim kecil dengan model 13B: 16–24 GB VRAM, RAM 64 GB.
• RAG perusahaan multi-user: GPU 24–48 GB, RAM 128 GB, storage terpisah, monitoring, dan redundancy.
• Training atau fine-tuning besar memerlukan perencanaan berbeda dari inference.

Keamanan local AI

• Pisahkan jaringan model dan data sensitif.
• Gunakan autentikasi serta rate limit pada API inference.
• Catat akses dan lindungi prompt/log yang berisi data.
• Perbarui driver GPU, runtime, container, dan model server.
• Uji lisensi model sebelum penggunaan komersial.