Középpontban az Asus GX10 és más, hasonló mesterséges intelligencia (AI) modellezésre alkalmas minigépek kerülnek bemutatásra. A bemutatott modellek – köztük az Asus GX10, Dell GB10, MSI Edge Expert és Nvidia DGX Spark – ugyanazt a processzortípust, azonos mennyiségű (128 GB) memóriát és alaplapot használnak, ám hűtési megoldásaik és tárhelykialakításaik különböznek. Ezek az apró eltérések akár jelentős hatással lehetnek a használati élményre és bővítési lehetőségekre.
A tárhelybővítés fontosságát hangsúlyozza a szerző, hiszen a nagyobb AI modellek futtatásához jelentős tárolókapacitásra lehet szükség. Részletesen bemutatásra kerülnek a különféle SSD méretek és generációk (2242, 2280; Gen4, Gen5), azok ára, teljesítménye, és hogy miként lehet bővíteni, esetleg klónozni a már meglévő rendszert egy nagyobb vagy gyorsabb meghajtóra. A bemutatott módszerek nem csak az Asus GX10-re, hanem más GB10 kategóriájú eszközökre (pl. Dell, DGX Spark, MSI) is alkalmazhatók.
Kitér az egyes SSD típusok, árak és a piac jelenlegi helyzetének összehasonlítására is, valamint a tárhelybővítés utáni partíciókezelés problémáira és megoldási lehetőségeire. Felmerül a kérdés, hogyan használjuk ki a megnövelt kapacitást: külön partíciókat hozzunk létre modelleknek, vagy növeljük meg a fő rendszertárhelyet?
Érdekességként szóba kerülnek különleges dizájnmegoldások, például a mágneses lábak az Asus GX10 esetében, amelyek lehetővé teszik a gépek könnyű egymásra helyezését, vagy a speciális hűtőrendszerek, amelyek eltérnek a többi gyártó hasonló termékeitől. Ezen felül kerül szó az egyszerű, olcsó hardvereszközökről, amelyekkel az SSD-k klónozhatók, valamint a DIY (csináld magad) megoldásokról üzleti vagy otthoni fejlesztőknek.
