Novato constrói 'segundo cérebro' local em Intel Arc Pro B60: Qwen 3.8 27B a 38 tok/s, contexto de 128K

Um não-desenvolvedor sem formação em programação montou um agente de IA pessoal quase totalmente local (OpenClaw) em um velho Dell OptiPlex e depois construiu um servidor de IA dedicado em torno de uma GPU Intel Arc Pro B60. A fonte é um relato detalhado do hardware exato, dos custos e dos resultados — incluindo rodar o Qwen 3.8 27B a ~38 tok/s com uma janela de contexto de 128K.

Como começou

O autor era um usuário médio de chatbot — só para pesquisa e escrita — até que um vídeo no YouTube sobre o OpenClaw (um agente de IA que de fato faz as coisas, não apenas conversa) o motivou a construir. A configuração levou cerca de 2 dias usando uma conta gratuita do Claude em um antigo Dell OptiPlex 3431, inicialmente rodando com uma assinatura do ChatGPT de US$ 20/mês.

O Dell (plano de controle do agente)

• CPU: Intel Core i9-9900 (atualizado do i5 original)
• RAM: 32GB DDR4-2666 (era 64GB, metade foi para o servidor de IA)
• GPU: NVIDIA Quadro P620, 2GB (original, inútil para IA)
• Disco do SO: 512GB NVMe (adicionado)
• Armazenamento: SSD SATA de 2TB (original)
• SO: Windows 11 Pro

Roda o OpenClaw (a estrutura do agente), memória, agendamento, Telegram (a interface de chat), backups e armazena modelos locais que podem ser enviados ao servidor de IA a qualquer momento.

Problemas de estabilidade foram rastreados até pentes de memória baratos do "mercado cinza" que a Dell enviava com a máquina via Amazon — o autor suspeita que RAM defeituosa corrompeu arquivos do Windows. O upgrade para o i9 foi apontado como o único gasto ruim até agora (US$ 200 no eBay), com o agente literalmente implorando para não comprá-lo.

A BlackBox (BB) — servidor de IA dedicado

Enquanto rodava o agente, o autor encomendou e depois cancelou um Mac Studio de US$ 2.000 após perceber que ele não conseguiria rodar um modelo capaz de fazer o que era necessário. Ele passou brevemente para o modelo todo-nuvem: US$ 20/mês de Claude mais um plano ChatGPT de US$ 100 = US$ 120/mês só para rodar o agente, o que parecia uma armadilha.

O ponto de virada foram os pequenos modelos abertos — Qwen, GPT-OSS 20B, Mistral, Gemma. Quando o Qwen 3.8 27B foi lançado, ele se comprometeu a construir uma máquina separada que não faz nada além de servir IA para o agente. Essa separação é descrita como a melhor decisão do projeto.

A regra que guia tudo

Tudo deve ser genérico e intercambiável — nunca casado com um modelo, uma peça de hardware ou até mesmo com a própria estrutura do agente. Isso permite que a máquina hospedeira do agente mude enquanto a inferência local permanece no lugar.

Números relatados

Qwen 3.8 27B a aproximadamente 38 tok/s com uma janela de contexto de 128K na Intel Arc Pro B60 — agora o modelo padrão, com modelos na nuvem como backup em vez do contrário. Especificações completas, configuração e números estão no post original.