У 2026 році відеокарта вже давно потрібна не тільки для ігор. Генерація зображень, локальні мовні моделі, AI-асистенти, робота з документами, програмування та 3D поступово перетворюють GPU на один із головних компонентів робочого ПК.

А у вересні 2026 року з’явився показовий приклад: Perplexity Portable Computer отримав підтримку Windows і для локальної роботи вимагає NVIDIA RTX або RTX PRO з мінімум 24 ГБ відеопам’яті. NVIDIA заявляє, що локальний агент може працювати без передачі всієї роботи в хмару, а виконані локально завдання не витрачають Computer credits.

Це не означає, що для будь-якого AI потрібні 24 ГБ VRAM. Але тенденція дуже цікава: обсяг відеопам’яті стає одним із ключових параметрів для потужних локальних AI-систем.

Що таке VRAM і чому її стало не вистачати?

VRAM — це відеопам’ять, яку використовує графічний процесор.

У звичайній грі вона зберігає:

• текстури;
• геометрію;
• шейдери;
• буфери кадру;
• дані для Ray Tracing.

У локальному AI завдання дещо інше.

У відеопам’ять необхідно завантажити модель нейромережі, її ваги, контекст та додаткові дані, необхідні для роботи.

Тому умовна відеокарта на 8 ГБ і карта на 24–32 ГБ можуть мати дуже різні можливості саме в AI-задачах.

---

Чому саме 24 ГБ стали важливою цифрою?

Причина проста: чим більша модель, тим більше пам’яті вона може потребувати.

Наприклад, сучасний локальний AI може використовувати десятки мільярдів параметрів. При цьому недостатньо просто мати відеопам’ять, рівну розміру файлу моделі.

Потрібен запас під:

• KV-cache;
• контекст;
• проміжні обчислення;
• завантаження додаткових компонентів;
• інші процеси GPU.

Тому ситуація «модель важить 20 ГБ, а у мене відеокарта 24 ГБ — значить усе запуститься» не завжди працює.

24 ГБ — це вже серйозний запас для локальних AI-задач, але не універсальний пропуск до будь-якої нейромережі.

---

Які відеокарти мають 24 ГБ або більше?

Якщо говорити саме про споживчі GeForce, найбільш цікаві варіанти виглядають так:

NVIDIA для RTX 50 Laptop офіційно вказує 24 ГБ GDDR7 саме у RTX 5090 Laptop GPU. RTX 5080 Laptop має 16 ГБ, а RTX 5070 Ti Laptop — 12 ГБ.

Тобто напис RTX 5090 ще не означає автоматично однакову конфігурацію: потрібно дивитися, чи це desktop GPU, чи Laptop GPU.

---

Важливий момент: RTX 5090 Laptop — не те саме, що RTX 5090 Desktop

Це одна з найважливіших речей, яку варто розуміти при виборі техніки.

У ноутбуці RTX 5090 має:

24 ГБ GDDR7

У настільної RTX 5090:

32 ГБ GDDR7

Причому настільна версія має значно вищий ліміт енергоспоживання та іншу конфігурацію GPU.

Тому для локального AI ноутбук із RTX 5090 — це дуже потужна мобільна робоча станція, але він не перетворюється на повний аналог настільного ПК з RTX 5090.

---

А що з RTX 5060, 5070 та 5080?

Тут ситуація цікава.

Наприклад:

• RTX 5060 Laptop — 8 ГБ;
• RTX 5070 Laptop — 8 ГБ;
• RTX 5070 Ti Laptop — 12 ГБ;
• RTX 5080 Laptop — 16 ГБ;
• RTX 5090 Laptop — 24 ГБ.

Це не означає, що RTX 5060 або RTX 5070 непридатні для AI.

Навпаки — для багатьох задач вони цілком нормальні.

Але обсяг VRAM визначає клас моделей і сценаріїв, які можна комфортно запускати локально.

Наприклад, 8 ГБ може бути достатньо для:

• невеликих LLM;
• AI-асистентів;
• генерації зображень;
• базового Stable Diffusion;
• AI-функцій у графічних програмах;
• локальних інструментів для програмування.

Але при переході до великих моделей запас пам’яті швидко стає критичним.

---

Чи потрібні 24 ГБ VRAM звичайному користувачу?

Ні.

Якщо людина:

• грає в CS2;
• грає у World of Tanks;
• використовує Photoshop;
• монтує відео;
• працює з Office;
• дивиться YouTube;
• іноді використовує AI-сервіси в браузері,

то купувати GPU лише заради 24 ГБ VRAM немає сенсу.

У таких сценаріях набагато важливіше правильно збалансувати:

процесор + GPU + RAM + SSD + охолодження + дисплей.

---

Кому 24 ГБ VRAM дійсно можуть бути корисними?

1. Розробникам локального AI

Якщо ви хочете запускати нейромережі без постійної залежності від хмарних сервісів, велика VRAM може стати одним із головних обмежень.

Це особливо актуально для:

• LLM;
• AI coding assistants;
• RAG;
• локальних агентів;
• генерації зображень;
• роботи з великим контекстом.

Саме тут 24–32 ГБ вже виглядають зовсім інакше, ніж стандартні 8 ГБ.

---

2. Творцям контенту

Для відеомонтажу, 3D, генерації зображень та AI-інструментів велика VRAM теж може бути корисною.

Наприклад, коли одночасно використовуються:

Blender + високополігональна сцена + текстури + рендер + AI-інструмент

запас відеопам’яті може мати практичне значення.

---

3. Тим, хто хоче працювати з AI локально

Є принципова різниця між:

AI у хмарі

і

AI на власному ПК.

У першому випадку основне навантаження знаходиться на сервері.

У другому — ваш комп’ютер повинен самостійно виконувати значну частину обчислень.

NVIDIA прямо позиціонує сучасні RTX-системи для локальних AI-сценаріїв, зокрема роботи з Windows ML, Ollama, PyTorch та іншими inference-середовищами.

---

А що дає локальний AI?

Приватність

Якщо модель і обробка даних працюють локально, файли не обов’язково потрібно відправляти на віддалений сервер.

Це може бути важливо при роботі з:

• внутрішніми документами;
• кодом;
• проєктами;
• фотографіями;
• персональними даними;
• комерційною інформацією.

Незалежність від хмари

Ви не залежите виключно від:

• швидкості інтернету;
• доступності сервера;
• лімітів сервісу;
• кількості токенів;
• тарифу.

Але це не означає, що локальний AI завжди дешевший або простіший. Потужне залізо коштує дорого, а налаштування моделей також потребує часу.

---

Чи можна використовувати ігровий ПК для AI?

Так. І це одна з найцікавіших тенденцій 2026 року.

Потужний gaming PC може одночасно бути:

• ігровим комп’ютером;
• робочою станцією;
• AI-комп’ютером;
• машиною для 3D;
• відеомонтажною системою.

Саме тому при купівлі дорогого ПК варто дивитися не тільки на FPS.

Наприклад, якщо людина сьогодні купує RTX 5090 для ігор, вона одночасно отримує величезний запас VRAM для інших GPU-обчислень.

---

А чи варто брати ноутбук для локального AI?

Тут усе залежить від сценарію.

Для мобільної роботи великий плюс ноутбука очевидний: всю систему можна взяти із собою.

Але є важливе обмеження:

VRAM у ноутбуці не можна просто замінити

У настільному ПК відеокарту можна поміняти.

У ноутбуці GPU фактично інтегрований у материнську плату.

Тому якщо сьогодні придбати ноутбук із 8 ГБ VRAM, через декілька років не можна буде просто встановити замість нього 24 ГБ.

Саме тому для професійної роботи з локальним AI конфігурацію ноутбука потрібно підбирати із запасом на майбутнє.

---

Скільки RAM потрібно самому комп’ютеру?

Не варто плутати:

RAM ≠ VRAM

Оперативна пам’ять комп’ютера і відеопам’ять GPU виконують різні функції.

Для AI-системи бажано мати достатньо і того, і іншого.

Умовно:

Це не жорсткі системні вимоги конкретної моделі, а практичний орієнтир для підбору конфігурації.

---

Чи означає 24 ГБ VRAM, що AI буде працювати швидко?

Не обов’язково.

VRAM визначає насамперед можливість розмістити необхідні дані, але швидкість залежить також від:

• архітектури GPU;
• кількості CUDA-ядер;
• Tensor-ядер;
• пропускної здатності пам’яті;
• частот;
• енергоспоживання;
• оптимізації конкретної моделі;
• способу квантизації;
• розміру контексту.

Тому 24 ГБ на RTX 3090 і 24 ГБ на RTX 4090 — це не однакова продуктивність.

А 24 ГБ на RTX 5090 Laptop теж не означають таку саму швидкість, як у desktop RTX 5090.

---

Що вибирати у 2026 році?

Якщо головна задача — ігри, зовсім не обов’язково гнатися за 24 ГБ.

Якщо потрібні ігри + робота + AI, варто дивитися вже на 12–16 ГБ і вище залежно від задач.

Якщо головна мета — локальні великі AI-моделі, тоді VRAM стає одним із головних критеріїв.

А якщо ви хочете запускати конкретний AI-продукт, потрібно спочатку перевірити його офіційні вимоги, а вже потім купувати відеокарту.

Наприклад, актуальний Portable Computer від Perplexity для локальної роботи на Windows вимагає саме RTX/RTX PRO із 24 ГБ VRAM або більше.

---

Висновок

У 2026 році 24 ГБ VRAM перестали виглядати виключно як характеристика для ентузіастів.

Поява локальних AI-агентів для Windows показує, що потужна відеопам’ять поступово стає окремим фактором при виборі комп’ютера.

Але робити висновок «чим більше VRAM — тим краще для всіх» неправильно.

Для звичайного користувача 8–12 ГБ може бути достатньо. Для серйозної роботи з AI, 3D та генерацією контенту вже варто дивитися на 16 ГБ і більше. А для певних локальних AI-рішень, таких як Portable Computer, поріг уже становить 24 ГБ.

Тому при купівлі дорогого ноутбука або ПК у 2026 році варто оцінювати не тільки назву RTX 4060 / 4070 / 5080 / 5090, а й конкретну кількість VRAM, тип пам’яті, потужність GPU та весь баланс системи.

FAQ

Чи достатньо 8 ГБ VRAM для AI?
Для багатьох невеликих локальних моделей та AI-інструментів — так. Але 8 ГБ суттєво обмежують вибір великих моделей.

Чи потрібні 24 ГБ VRAM для ChatGPT?
Ні. Якщо ви користуєтеся ChatGPT через хмарний сервіс, обчислення виконуються не на вашій відеокарті.

Яка GeForce має найбільше VRAM у ноутбуках?
У поточній лінійці NVIDIA RTX 50 Laptop найвищий показник має RTX 5090 Laptop GPU — 24 ГБ GDDR7.

Чи можна збільшити VRAM у ноутбуці?
Ні, стандартним способом збільшити обсяг VRAM у ноутбуці неможливо. Тому конфігурацію GPU потрібно вибирати одразу з необхідним запасом.

Чи потрібен 24-гігабайтний GPU для ігор?
Не обов’язково. Для ігор значення мають не тільки VRAM, а й потужність самого GPU, роздільна здатність, налаштування графіки та конкретна гра.

---

Потрібен ноутбук або ПК для AI, 3D та роботи?

У Hulk Laptops можна підібрати техніку під конкретні задачі — від ігор та повсякденної роботи до 3D, рендерингу й локального AI. Якщо ви не впевнені, яка конфігурація потрібна саме під ваші програми та бюджет, краще підбирати систему не за назвою відеокарти, а за реальними вимогами ваших задач.