Kada danas kupujemo računar, obično gledamo koliko je brz procesor, kakvu grafičku kartu ima, koliko memorije i da li će dobro pokretati igre ili programe koje koristimo. I sve je to i dalje važno ali zahvaljujući veštačkoj inteligenciji, odnosno AI tehnologiji, personalni računar dobija potpuno novu ulogu.
Jer više nije pitanje samo koliko je računar brz, već šta sve može da uradi za nas. Zamislite da mu kažete da pronađe određene fotografije, pregleda dokumente ili vam pomogne da organizujete posao. A on to zaista uradi, umesto da vam samo objašnjava kako da to uradite sami. Ali koliko je sve to dostupno običnom korisniku? Da li moramo da plaćamo AI servise, da imamo najskuplji računar ili možemo da koristimo veštačku inteligenciju čak i bez interneta?
Odlučili smo da to proverimo u praksi.
VIDEO RECENZIJA
Sećate se one čuvene priče kada klinac traži od roditelja da mu kupe računar?
„Tata, treba mi kompjuter za školu!“
A tata odgovara: „Ma kakva škola, znam ja tebe, opet ćeš samo da igraš igrice!“
E, pa danas klinac ima mnogo jači argument! Uz pomoć veštačke inteligencije računar može da mu objasni matematiku, pomogne da razume lekciju ili da se pripremi za kontrolni. Ne da uči umesto njega, već da mu pomogne da nauči. A ni tata više nema mnogo razloga da se buni, jer isti računar može i njemu da pomogne u poslu. I eto, odjednom računar više nije samo za igrice!
A da vidimo kako sve to funkcioniše.
1. ASUS ZENNI CLAW – AI AGENT U PRAKSI
Jedan od zanimljivijih pravaca razvoja veštačke inteligencije jesu AI agenti. Za razliku od klasičnog razgovora sa AI modelom, agent uz odgovarajuće dozvole može da koristi programe i alate kako bi izvršavao konkretne zadatke.
Na primer, da pronađe dokumente, organizuje fotografije ili pripremi određene podatke. Upravo takav zadatak želeli smo da testiramo koristeći ASUS Zenni Claw Beta.
Instalirali smo potrebno okruženje, uključujući Linux kroz Windows, Docker i dodatne servise. Proverili smo čak i da našu RTX 5090 sistem pravilno prepoznaje. Međutim, tokom početnog podešavanja Zenni Claw je zatražio izbor cloud AI provajdera i odgovarajući API ključ. U testiranoj beta verziji nismo pronašli jednostavan način da taj korak preskočimo i odmah koristimo lokalni model.
A određeni cloud servisi mogu podrazumevati dodatne troškove. To ne znači da se sam ASUS softver obavezno plaća, već da smo tokom našeg testiranja naišli na ovakvo ograničenje. Zato planiranu demonstraciju rada agenta nismo završili.
Ali smo odlučili da proverimo alternativu.
Možemo li da pokrenemo lokalni AI bez cloud naloga, API ključa i plaćanja tokena?
2. OLLAMA – LOKALNI AI NA NAŠEM RAČUNARU
Prvi alat koji smo isprobali bila je Ollama. Ona omogućava da preuzmemo AI model i pokrenemo ga direktno na računaru. Instalirali smo program i kroz PowerShell preuzeli model Qwen3 8B, veličine približno 5,2 gigabajta. Zatim smo mu postavili jednostavno pitanje na srpskom jeziku.
I dobili odgovor, bez cloud API ključa i bez plaćanja tokena. Proverili smo i izvršavanje modela. Ollama je prikazala 100% GPU, što znači da je Qwen3 8B u našem testu radio na grafičkoj karti.
Ali ovde postoji jedna začkoljica. Rad kroz komandnu liniju možda nije problem iskusnim korisnicima, ali početnicima može delovati komplikovano. Ollama nije namenjena samo programerima, ali mi smo želeli da pokažemo nešto još jednostavnije.
3. LM STUDIO – AI ZA SVAKOGA
Zato smo instalirali LM Studio. Ovde više nema potrebe za pisanjem komandi. Sve radimo kroz klasičan grafički interfejs. Program nam je ponudio Google Gemma 4 E4B model, veličine približno 6,3 gigabajta. Preuzeli smo ga, učitali i postavili isto pitanje kao prethodno Qwen modelu.
I Gemma je uspešno odgovorila na srpskom. Zanimljivo, Qwen je bio kraći, dok je Gemma ponudila znatno opširnije objašnjenje. Iako smo od oba modela tražili samo tri kratke rečenice! Dakle, AI ne mora uvek doslovno da ispoštuje naše instrukcije. Proverili smo i grafičku kartu. Tokom rada Gemme zauzeće video-memorije bilo je približno 6,4 gigabajta, uz aktivnost GPU-a. Ali tek sada dolazimo do najzanimljivijeg dela.
4. ISKLJUČILI SMO INTERNET!
Odlučili smo da proverimo može li lokalni AI zaista da radi bez interneta. Isključili smo mrežnu vezu i Gemmi postavili pitanje kako je moguće da nam i dalje odgovara i kakvu ulogu u tome ima naša RTX 5090. I dobili smo odgovor! Gemma nam je objasnila da se model nalazi na našem računaru, da je njegovo naučeno znanje predstavljeno numeričkim parametrima i da grafička karta obavlja veliki broj operacija potrebnih za generisanje odgovora. Drugim rečima, za ovaj razgovor nije joj bio potreban udaljeni AI server. Naravno, bez interneta ne može samostalno da proverava najnovije informacije na webu. Ali može da koristi svoje prethodno naučeno znanje i podatke koje joj pružimo. I upravo smo demonstrirali jednu od najvećih prednosti lokalne veštačke inteligencije.
5. LOKALNI AI ILI CLOUD?
Kada koristimo AI preko interneta, naši zahtevi najčešće se obrađuju na udaljenim serverima. To nazivamo cloud. Prednost je što možemo da koristimo veoma moćne modele bez kupovine skupog hardvera. Ali zavisimo od internet veze, pravila servisa i eventualnih troškova. Neki servisi naplaćuju korišćenje prema broju tokena, odnosno jedinica na koje AI model deli tekst.
Kod lokalnog AI-ja obrada se odvija na našem računaru. Ne plaćamo cloud provajderu svaki odgovor, ali koristimo sopstveni hardver i električnu energiju. Uz pravilno podešavanje, lokalni AI omogućava i veću kontrolu nad privatnim podacima. Šta je bolje?
Zavisi od potreba. Nekome će više odgovarati cloud, nekome lokalni AI, a često je najbolja kombinacija oba pristupa. Važno je samo razumeti da AI model nije isto što i AI agent. Model može da razgovara, analizira i generiše sadržaj, dok agent uz dodatne alate i dozvole može da izvršava konkretne zadatke.
6. KAKAV NAM JE HARDVER POTREBAN?
Da li nam za AI treba RTX 5090? Naravno da ne! Manji AI modeli mogu da rade i na klasičnom procesoru, odnosno CPU-u, mada brzina zavisi od konfiguracije. Sve više računara ima i NPU, poseban procesor namenjen određenim AI zadacima uz malu potrošnju energije. Dobar primer su pojedini ASUS NUC računari, koji takvu tehnologiju imaju ugrađenu.
Zanimljivo rešenje je i ASUS UGen300 USB AI Accelerator. Ovaj mali uređaj koristi Hailo-10H procesor, sa deklarisanim performansama do 40 TOPS i sopstvenih 8 gigabajta memorije. Povezuje se preko USB-C priključka i može da ubrza odgovarajuće AI aplikacije koje ga podržavaju. A za zahtevnije modele tu su grafičke karte.
Naš ASUS ROG Astral GeForce RTX 5090 ima 32 gigabajta video-memorije, što nam omogućava da pokrećemo i znatno zahtevnije modele. Ali današnji test pokazuje da za početak nije potrebno posedovati ovako skup hardver. Mnogo je važnije da odaberete model koji odgovara mogućnostima vašeg računara. A ako vam je potrebna još veća snaga, postoje cloud servisi preko kojih možete iznajmiti udaljene GPU resurse.
7. GDE NAM AI ZAISTA MOŽE POMOĆI?
Zamislite servisnu firmu koja godinama čuva dokumentaciju i izveštaje o popravkama. Umesto ručnog pretraživanja stotina dokumenata, zaposleni mogu da pitaju interni AI sistem:
„Da li smo ranije imali ovakav kvar i kako smo ga rešili?“
Ako je pravilno povezan sa dokumentacijom, sistem može brzo da pronađe korisne informacije. AI može da pomogne i u organizaciji mejlova, pripremi izveštaja, učenju, obradi fotografija ili upravljanju pametnim uređajima. Naravno, nije nepogrešiv i kod važnih poslova ljudska kontrola je neophodna. Ali ako nam svakodnevno uštedi vreme, korist postaje veoma konkretna.
8. AI MOŽE DA VAM POMOGNE DA POKRENETE AI!
I sada jedan savet, posebno za one koji se prvi put susreću sa ovom tehnologijom. Ako već imate AI asistenta na telefonu, iskoristite ga! Možete da fotografišete ekran računara i pitate šta određena poruka znači, koji model da izaberete ili kako da rešite problem tokom instalacije. Upravo tako smo i mi pripremali ovaj video. Dok smo instalirali ASUS Zenni Claw, Ollamu i LM Studio, drugi AI asistent nas je preko telefona vodio kroz pojedine korake.
Drugim rečima, koristili smo veštačku inteligenciju da nam pomogne da pokrenemo drugu veštačku inteligenciju!
Naravno, takve savete treba proveravati, posebno kada menjamo sistemska podešavanja. Ali ovo je odličan primer kako AI može da nam pomogne da naučimo nešto novo. Jer ne morate sve da znate unapred — važno je da znate kako da koristite alate koji vam pomažu da naučite.
9. ZAKLJUČAK
Personalne računare više ne treba posmatrati samo kao uređaje za igranje, zabavu ili klasičan rad. Njihova uloga se menja. Setite se mobilnih telefona. Nekada su služili gotovo isključivo za razgovore i poruke, a danas su postali neizostavan deo našeg života.
Slična promena događa se i sa veštačkom inteligencijom. Tokom našeg testiranja videli smo da put do lokalnog AI-ja nije uvek jednostavan. Neka rešenja zahtevaju dodatne servise i podešavanja, druga nešto više tehničkog znanja. Ali postoje i besplatni alati koji omogućavaju da za nekoliko klikova pokrenemo AI model na sopstvenom računaru. Čak i bez interneta!
I zato mislim da više nije pitanje da li ćemo koristiti veštačku inteligenciju, već koliko ćemo naučiti da je koristimo na pravi način. Jer AI nije tu da razmišlja umesto nas, već da nam pomogne da svoje znanje, vreme i sposobnosti iskoristimo bolje. A kada sledeći put budete razmišljali o kupovini računara, nemojte gledati samo koliko je brz i koje igre može da pokrene.
Razmislite i o tome koliko vam može pomoći da učite, stvarate i radite. I ne zaboravite — ne morate da imate najskuplji računar da biste napravili prve korake u svetu AI-ja.
Jer do juče smo mi radili na računaru. Danas računar može da radi zajedno sa nama!
Vidimo se u sledećoj recenziji!
Moddiram se!
Nenad Djordjevic / SS Mods
