Przez lata odpowiedź na pytanie “jaką kartę kupić do lokalnych modeli AI” była jedna: Nvidię. CUDA dominowała ekosystem tak mocno, że AMD z ROCm było traktowane jako ciekawostka dla entuzjastów z dużą tolerancją na debugowanie. W 2026 roku ta historia się zmienia, i to szybciej niż większość osób zakładała. AMD po cichu naprawiło największy problem ROCm – sterownik Adrenalin od stycznia 2026 instaluje Ollama, LM Studio i ComfyUI jednym kliknięciem. Karty Radeon RX 7900 XTX oferują 24 GB VRAM i osiągają 85-90% wydajności RTX 4090 w inferowaniu modeli, kosztując przy tym niemal połowę tyle. Pytanie przestaje brzmieć “czy ROCm działa” i zaczyna brzmieć “czy warto jeszcze przepłacać za Nvidię”.
Co się zmieniło w ROCm w 2026 roku?
ROCm to otwartoźródłowy stos obliczeniowy AMD, odpowiednik CUDA od Nvidii. Pozwala uruchamiać modele AI na kartach graficznych AMD zamiast na droższych kartach Nvidii. Przez lata miał opinię niestabilnego i trudnego w konfiguracji. W 2026 roku sytuacja wygląda zupełnie inaczej.
Największa zmiana to aktualizacja sterownika Adrenalin z stycznia 2026. AMD dodało opcjonalny pakiet AI, który instaluje popularne narzędzia do lokalnych modeli jednym kliknięciem. Ollama, LM Studio i ComfyUI pojawiają się w systemie bez konieczności ręcznej konfiguracji ROCm. Dla kart RX 7700 i nowszych oraz procesorów Ryzen AI 300/400/Max wystarczy zaktualizować sterownik i zaznaczyć checkbox. Skończyły się czasy trzydniowego debugowania przed uruchomieniem pierwszego modelu.
ROCm 7.2, najnowsza wersja, przyniosła również pełne wsparcie dla PyTorch, vLLM i SGLang. Dwa lata temu próba uruchomienia vLLM na RX 7900 XTX zajmowała trzy dni. Z ROCm 7.2 ten sam proces trwa około 40 minut. To wciąż więcej niż zero konfiguracji na Nvidii, ale różnica skurczyła się z “niemal niemożliwe” do “trochę uciążliwe”.
Na poziomie profesjonalnym wyniki są jeszcze bardziej wymowne. Na benchmarkach MLPerf Inference 6.0 z kwietnia 2026 karta AMD MI355X osiągnęła wyniki w granicach kilku punktów procentowych od Nvidii B200 w inferowaniu Llama 2 70B. To pierwszy raz, kiedy AMD zbliżyło się tak blisko do czołówki Nvidii w standardowym benchmarku branżowym.
Ile kosztuje lokalne AI na AMD vs Nvidia?
Cena to miejsce, gdzie AMD trafia w czuły punkt Nvidii. Porównanie najpopularniejszych kart do lokalnych modeli AI w 2026 roku pokazuje wyraźną różnicę.
RX 9070 XT z 16 GB VRAM kosztuje 599-649 dolarów. Porównywalny RTX 5070 Ti z 16 GB VRAM to 749 dolarów. RX 7900 XTX z 24 GB VRAM można znaleźć za około 750-800 dolarów na rynku wtórnym, natomiast RTX 4090 z 24 GB VRAM wciąż kosztuje ponad 1500 dolarów.
Na drugim końcu spektrum Intel Arc B580 z 12 GB VRAM za 249-299 dolarów obsłuży modele 7B, co czyni go najtańszym wejściem do lokalnego AI. Jednak jego wydajność jest o 20-30% niższa niż porównywalnych kart AMD i Nvidii.
W przeliczeniu na koszt za token AMD jest tańsze o 25-40% od Nvidii przy porównywalnej wydajności. Dla kogoś kto uruchamia lokalne modele do codziennej pracy, ta różnica oznacza setki dolarów oszczędności rocznie.
Jeśli interesuje Cię jak AMD podchodzi do lokalnego AI od strony oprogramowania, przeczytaj nasz artykuł o Lemonade – lokalnym serwerze LLM od AMD z obsługą NPU.
Gdzie ROCm wygrywa, a gdzie wciąż przegrywa?
ROCm ma wyraźne mocne strony w workloadach, które zależą od przepustowości pamięci. Inferowanie dużych modeli (prefill, generowanie w długim kontekście) działa bardzo dobrze na kartach AMD z szeroką magistralą pamięci. Jeśli Twój stack to PyTorch plus vLLM lub SGLang bez niestandardowych kerneli, ROCm daje parytet z CUDA.
Natomiast CUDA wciąż prowadzi w kilku kluczowych obszarach. TensorRT-LLM (akcelerator inferowania od Nvidii) nie działa na AMD. FlashAttention 3 również nie ma portu na ROCm. Jeśli Twój workflow zależy od tych narzędzi, przesiadka na AMD nie wchodzi w grę.
Wsparcie na Windowsie to kolejny słaby punkt. ROCm 7.2 wspiera Windows przez HIP SDK, ale dostępny jest tylko podzbiór funkcji z Linuksa. Ubuntu dostaje wsparcie pierwszej klasy, Fedora i Arch wymagają więcej pracy własnej. Społeczność jest też mniejsza: na Stack Overflow znajdziesz dwa rozwiązania problemu z ROCm tam, gdzie CUDA ma dwadzieścia.
Nowa seria RX 9000 ma dodatkowe ograniczenie. Ollama w wersji 0.16.1 nie wspiera jeszcze kart RX 9070, ponieważ wymaga ROCm 6.1, a nowe karty potrzebują nowszej wersji. To typowy problem wczesnej adopcji, który AMD prawdopodobnie rozwiąże w kolejnych miesiącach.
Dla kogo AMD z ROCm ma sens w 2026?
Jeśli kupujesz kartę graficzną głównie do lokalnych modeli AI i zależy Ci na budżecie, AMD jest dziś realną alternatywą. RX 7900 XTX z 24 GB VRAM uruchomi skwantyzowane modele 70B parametrów. Nie tak szybko jak RTX 4090, ale funkcjonalnie. Za połowę ceny.
Jeśli natomiast potrzebujesz wszystkiego działającego od razu bez debugowania, Nvidia wciąż jest bezpieczniejszym wyborem. CUDA ma dwadzieścia lat przewagi w ekosystemie, głębsze wsparcie w llama.cpp i Ollama, oraz znacznie większą bazę wiedzy w internecie.
Dobrą opcję na start daje również fine-tuning modeli takich jak Gemma 4 na kartach z 8 GB VRAM, co działa zarówno na AMD jak i Nvidii.
Trend jest jednak jednoznaczny. AMD zamyka lukę szybciej niż ktokolwiek przewidywał. Meta zobowiązała się do zakupu kart AMD o mocy 6 gigawatów. MLPerf pokazuje wyniki w granicach kilku procent od Nvidii. Sterowniki instalują narzędzia AI jednym kliknięciem. Rok temu ROCm był ciekawostką, dziś jest realnym wyborem.
Kurs n8n 2.0 · Kodożercy
n8n + AI = automatyzacje, które naprawdę myślą
n8n pozwala podłączyć modele AI do swoich workflow – wysyłać dane do ChatGPT, analizować wyniki, reagować automatycznie. Kurs n8n 2.0 na Kodożercach pokaże Ci jak to połączyć.
Sprawdź jak to działa →
FAQ – Najczęstsze pytania o ROCm AMD i lokalne modele AI
Czy Ollama działa na kartach AMD?
Tak, od stycznia 2026 sterownik AMD Adrenalin oferuje instalację Ollama jednym kliknięciem dla kart RX 7700 i nowszych. Wyjątkiem jest seria RX 9000, która wymaga nowszej wersji ROCm niż ta obsługiwana przez Ollama 0.16.1.
Która karta AMD jest najlepsza do lokalnych modeli AI?
RX 7900 XTX z 24 GB VRAM to obecnie najlepsza karta AMD do lokalnych modeli. 24 GB pamięci pozwala uruchomić skwantyzowane modele 70B parametrów, co na karcie Nvidii wymagałoby RTX 4090 za dwukrotnie wyższą cenę.
Czy ROCm działa na Windowsie?
Częściowo. ROCm 7.2 wspiera Windows przez HIP SDK, ale dostępna jest tylko część funkcji z Linuksa. Do pełnej funkcjonalności ROCm zalecany jest Ubuntu Linux.
Podsumowanie
ROCm AMD w 2026 roku to już nie eksperyment dla entuzjastów, ale działająca alternatywa dla CUDA. Sterownik Adrenalin instaluje narzędzia AI jednym kliknięciem. RX 7900 XTX osiąga 85-90% wydajności RTX 4090 za połowę ceny. Na benchmarkach MLPerf karta MI355X zbliżyła się do Nvidii B200 na kilka punktów procentowych. CUDA nadal prowadzi w ekosystemie i wsparciu społeczności, ale przewaga cenowa AMD (25-40% taniej za token) sprawia, że dla wielu użytkowników Nvidia przestaje być jedynym sensownym wyborem.
Newsletter · DevstockAcademy & Kodożercy
Bądź na bieżąco ze światem IT, AI i automatyzacji
Co wtorek: newsy z branży, praktyczne tipy i narzędzia które warto znać. Zero spamu.
