IA local pode substituir parte do ChatGPT ou Claude sem mensalidade — mas seu PC aguenta? 🖥️🧵 Para rodar modelos abertos, o gargalo não costuma ser “potência”: é memória. E comprar GPU olhando só FPS pode virar um erro caro.

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Para chat, resumos, tradução e código leve com modelos de 7B a 8B, a entrada mais realista é 16 GB de RAM + GPU com 8 GB de VRAM. Dá para usar menos? Dá. Mas quantas pausas e travamentos você aceita antes de desistir?

Quer mais folga para modelos maiores e multitarefa? 32 GB de RAM e 12 GB a 16 GB de VRAM são uma faixa bem mais confortável. A pergunta incômoda: por que tantas placas caras ainda entregam pouca VRAM para quem quer criar, e não só jogar?

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Quando o modelo não cabe na VRAM, ferramentas como Ollama dividem o trabalho entre GPU e RAM. Ele até abre — mas parte do processamento vai para a CPU e a resposta fica mais lenta. “Rodou” é diferente de “funciona bem”, certo?

Sem placa dedicada, ainda é possível: a IA roda pela CPU e RAM, só que com paciência. Em Macs com Apple Silicon, CPU e GPU usam memória unificada: 16 GB é o mínimo confortável; 24 GB ou 32 GB ampliam bastante as opções.

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Ollama e LM Studio simplificam o caminho: instale pelo site oficial, escolha um modelo em catálogo reconhecido — como Llama ou Qwen — e baixe. Depois disso, o chat pode funcionar até offline. Mas modelo aberto significa automaticamente modelo seguro? Não.

Manter documentos fora de servidores de terceiros reduz exposição, mas não cria segurança mágica: atualize o sistema, use fontes oficiais e revise permissões. Com cerca de 50 milhões de brasileiros já usando IA, a questão é: quem terá hardware e conhecimento para usá-la com autonomia?

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