Возвращается ли эра AI-ПК: Intel, Dell и Microsoft ускоряют ИИ на ПК

По данным Computerworld, интерес к персональным компьютерам на базе Windows возвращается, несмотря на давнюю конкуренцию со стороны планшетов, Mac, Linux-устройств и других альтернатив. Рост популярности искусственного интеллекта в последние годы стимулирует компании к обновлению техники, что, в свою очередь, открывает новые возможности для развития ИИ-функционала настольных и портативных устройств.

Первые так называемые AI-ПК были представлены в 2024 году, и их поставки растут. Однако предприятия, которые уже внедрили такие устройства, столкнулись с трудностями, поскольку значимых приложений, работающих автономно, пока недостаточно. Браузеры на базе ИИ, такие как от Perplexity и, возможно, OpenAI, способствовали росту интереса к AI-ПК, но вычислительные чипы пока не обеспечивают достаточной скорости. В результате большинство пользователей всё ещё обращаются к облачным сервисам для выполнения задач, связанных с ИИ.

Intel активно работает над решением этой проблемы. На недавней выставке CES компания представила новый чип Panther Lake, который вызвал интерес благодаря своей способности запускать крупные языковые модели (LLM) и ИИ-приложения непосредственно на устройстве. В сравнении с предыдущим поколением Lunar Lake, Panther Lake имеет 12 графических модулей (GPU tiles) вместо 4, что ускоряет обработку ИИ-запросов.

Кроме того, Intel решила отказаться от отдельного нейрообработчика (NPU), который ограничен в возможностях и требует специальной настройки моделей. Вместо этого, ИИ-задачи теперь выполняются через GPU, что упрощает их реализацию. Новый NPU в Panther Lake обеспечивает производительность в 50 триллионов операций в секунду (TOPS), тогда как в предыдущем поколении — 40 TOPS.

Dell также участвует в развитии AI-ПК. По словам Зача Носки, директора по стратегии портфеля и управлению продуктами, в конце 2026 года и начале 2027 года ожидается появление большего количества приложений, способных работать автономно. Это, по его мнению, снизит затраты на облачные сервисы и откроет возможности для повышения квалификации сотрудников в области ИИ.

Затраты на облачные сервисы остаются важным фактором для бизнеса. По оценке экспертов, локальная обработка данных снижает объём запросов к облачным сервисам, что, в свою очередь, сокращает расходы на передачу данных и вычисления. Кроме того, локальная обработка ИИ повышает уровень безопасности, что особенно важно для компаний, которые стремятся минимизировать риски, связанные с передачей данных в облако.

Микрософт тоже развивает экосистему AI-ПК. Компания превращает Windows в операционную систему, где пользователи могут работать с локальными наборами данных и создавать собственные автономные ИИ-процессы. LLMware, совместно с Microsoft, разрабатывает решения, позволяющие объединять несколько ИИ-моделей в цепочки для автоматизации задач. Их продукт ModelHQ включает более 200 моделей, которые можно использовать без знания программирования и даже без подключения к интернету.

Кваликом также участвует в этом процессе. По словам Даррена Оберста, сооснователя LLMware, компания тестирует следующее поколение чипов Qualcomm для ПК. Он ожидает, что в 2026 году появятся более быстрые решения, способные поддерживать широкий спектр ИИ-приложений.

Несмотря на то, что ИИ-чипы достигли определённого уровня зрелости, их развитие продолжается. По мнению экспертов, софт и модели также начинают синхронизироваться, что создаёт условия для масштабного внедрения AI-ПК в бизнесе. В ближайшие годы, по прогнозам, компании смогут создавать сложные ИИ-процессы без необходимости оптимизации на уровне чипа.

Интересно: Сможет ли переход на локальные ИИ-решения действительно снизить зависимость от облачных сервисов и обеспечить бизнесу более высокий уровень безопасности и контроля над данными?

i

Создано специально для ASECTOR

Концептуальное изображение

Возвращение ПК: когда ИИ перестаёт быть «облаком» — обновление и стратегические перспективы

С каждым годом искусственный интеллект становится неотъемлемой частью цифровой повседневности. Однако его развитие не ограничивается облачными сервисами. В последние месяцы всё чаще упоминаются так называемые AI-ПК — компьютеры, способные обрабатывать ИИ-запросы локально, без привлечения внешних серверов. Это событие, на первый взгляд, может показаться небольшой вехой в истории ПК. Но если взглянуть глубже, оно отражает важный поворот в балансе сил между технологическими гигантами, бизнесом и пользователями.

Когда ПК возвращается, но уже не тот

AI-ПК — это не только компьютеры с более мощными процессорами. Это платформы, на которых искусственный интеллект начинает работать не как внешний сервис, а как встроенный инструмент. Это важное различие. Вместо того чтобы отправлять данные в облако, пользователь получает возможность обрабатывать информацию прямо на устройстве.

Важный нюанс: Это меняет правила игры. Компании, такие как Intel и Dell, вкладывают ресурсы в создание чипов, которые не только быстрее, но и гибче. Например, Intel решила отказаться от отдельного нейрообработчика (NPU), который требовал специальной настройки моделей, и перенесла ИИ-задачи на GPU. Это упрощает интеграцию ИИ-функционала в приложения, но также снижает зависимость от сторонних разработчиков [!].

Кто выигрывает, а кто теряет?

На первый взгляд, локальная обработка данных кажется выгодной. Она снижает затраты на облачные сервисы, уменьшает задержки и повышает уровень безопасности. Для компаний, работающих с конфиденциальной информацией, это особенно важно. Однако в этом есть и скрытые последствия.

Снижение зависимости от облака может уменьшить доходы крупных облачных провайдеров, таких как Amazon, Google и Microsoft. Это, в свою очередь, может стимулировать эти компании к разработке собственных чипов и решений, чтобы не терять позиции. Microsoft уже включает в Windows функции, позволяющие работать с локальными ИИ-моделями, а LLMware — создавать автономные ИИ-цепочки без программирования. Это указывает на то, что гиганты не намерены уступать позиции.

С другой стороны, малые и средние предприятия, которые ранее могли позволить себе только базовый уровень ИИ, теперь получают шанс использовать более продвинутые решения. Это снижает барьер входа и может стимулировать инновации в нишевых сегментах.

Что происходит с данными?

Одним из ключевых вопросов остаётся: где физически и юридически обрабатываются и хранятся данные? В случае с локальными ИИ-решениями, данные остаются на устройстве, что снижает риски утечки. Однако это не означает, что они полностью защищены. В случае атаки или сбоя системы данные могут быть утрачены.

Кроме того, если ИИ-модель запущена на чипе, который не принадлежит владельцу устройства, остаётся вопрос: кто имеет доступ к данным, используемым моделью? Это особенно важно, когда речь идёт о чипах, разработанных крупными корпорациями, которые могут иметь доступ к метаданным и логам.

Что дальше?

В ближайшие годы можно ожидать роста спроса на ПК с ИИ-чипами, особенно в секторах, где требуется высокая степень безопасности и автономности. Это может ускорить развитие локальных ИИ-приложений, что, в свою очередь, снизит нагрузку на облачные сервисы. Однако переход к локальным решениям не будет мгновенным. Многие приложения всё ещё зависят от облака, и интеграция ИИ в ПК потребует времени.

Важный нюанс: Для российского бизнеса важным фактором станет доступность таких решений на локальном рынке. Если крупные производители ПК и чипов начнут предлагать локальные ИИ-модели, это может открыть новые возможности для отечественных компаний, желающих минимизировать зависимость от иностранных сервисов.

Рост конкуренции и технологических вызовов

В условиях ускоренного развития ИИ и дефицита компонентов, таких как память HBM, конкуренция между производителями чипов становится всё более напряжённой. Intel, например, активно развивает технологии упаковки, такие как EMIB, что делает компанию более самостоятельной в производстве чипов для высокопроизводительных вычислений. Это снижает зависимость клиентов от одного поставщика, например, TSMC, которая доминирует на рынке [!].

При этом Intel сталкивается с техническими сложностями, связанными с переходом на новые технологии, такие как 18A-процесс. Первый крупномасштабный тест для этой технологии — запуск мобильных процессоров Panther Lake — станет важным этапом для компании. Успех этого проекта может сыграть ключевую роль в восстановлении позиций Intel на рынке [!].

Влияние на рынок и бизнес-стратегии

Рост спроса на ИИ-инфраструктуру сокращает доступность памяти для потребительских устройств. Производители, такие как Dell, пересматривают стратегии, чтобы адаптироваться к новым условиям. Например, Dell запустила масштабный проект «Project Maverick», направленный на переосмысление бизнеса для эпохи искусственного интеллекта. Это включает унификацию операций, автоматизацию и ускорение реакции на запросы клиентов [!].

Важный нюанс: Для компаний, таких как Microsoft, рост спроса на ИИ-решения открывает возможности для новых партнёрств и инвестиций. В рамках сотрудничества с Hexagon Robotics Microsoft создаёт промышленных роботов с искусственным интеллектом, что демонстрирует расширение применения ИИ за пределами традиционных сценариев [!].

Заключение

Локальные ИИ-ПК становятся частью более широкой тенденции — децентрализации обработки данных. Это не отменяет облако, но меняет его роль в экосистеме. Для бизнеса важно учитывать как возможности, так и риски, связанные с переходом на локальные решения. С одной стороны, снижение зависимости от облака может снизить затраты и повысить безопасность. С другой — потребуется время для адаптации и интеграции новых технологий.

Таким образом, AI-ПК — это не только возвращение классических компьютеров, а начало нового этапа в эволюции цифровых технологий.