AMD продвигает концепцию искусственного интеллекта, не зависящую от облака. Недавно выпущенная платформа OpenClaw в сочетании с двумя наборами эталонных аппаратных конфигураций RyzenClaw и RadeonClaw предназначена для того, чтобы позволить разработчикам и первым пользователям запускать большие языковые модели и многоагентные рабочие процессы на локальных ПК. Этот шаг является частью более крупного плана AMD «Агентный компьютер», согласно которому будущее искусственного интеллекта не должно ограничиваться удаленными центрами обработки данных, но должно предоставить пользователям контроль над своими собственными данными и вычислительной средой, обеспечить работу локальных помощников искусственного интеллекта в течение длительного времени, уменьшить сетевые зависимости и нагрузку на подписку, а также облегчить проблемы конфиденциальности.
С технической точки зрения OpenClaw в настоящее время работает на платформе Windows через WSL2 (подсистема Windows для Linux 2), а LM Studio используется с серверной частью llama.cpp для выполнения локальных задач вывода. В этой среде пользователи могут запускать модели, включая Qwen 3.5 35B A3B, непосредственно на машине. Система также поддерживает встроенную структуру памяти под названием Memory.md для локального хранения контекстной информации, не полагаясь на облачную синхронизацию. AMD позиционирует официальное руководство как относительно упрощенный путь настройки, позволяющий разработчикам создать полноценную среду OpenClaw в Windows и протестировать архитектуру агента ИИ, однако документ не дает четкого примерного времени настройки.
Две ссылки на OpenClaw, предложенные AMD, представляют разные пути к «высокопроизводительному встроенному искусственному интеллекту». Решение RyzenClaw построено на базе процессора Ryzen AI Max+ и оснащено 128 ГБ унифицированной памяти, из которых AMD рекомендует выделить примерно 96 ГБ в качестве переменной видеопамяти, чтобы обеспечить эффективность вывода больших моделей. В этой конфигурации Qwen 3.5 35B A3B генерирует примерно 45 токенов в секунду, обработка входных 10 000 токенов занимает около 19,5 секунд, поддерживает контекстное окно примерно на 260 000 токенов и может использоваться в многоагентных рабочих процессах или экспериментальных средах «кластера агентов». AMD заявляет, что платформа может одновременно запускать до шести локальных агентов искусственного интеллекта, что типично для систем, не относящихся к уровню центра обработки данных.
Другая конфигурация RadeonClaw смещает акцент вычислительной мощности на независимый графический процессор — Radeon AI PRO R9700. Эта видеокарта класса рабочей станции оснащена 32 ГБ выделенной графической памяти, что значительно увеличивает пропускную способность вывода. В рамках той же модели скорость генерации может быть увеличена примерно до 120 токенов в секунду, сокращая время обработки ввода 10 000 токенов примерно до 4,4 секунды. Однако этот прирост производительности сопровождается определенными компромиссами: максимальное окно контекста сокращается примерно до 190 000 токенов, а количество одновременно работающих агентов сокращается до 2. Эти различия подчеркивают попытку AMD предоставить различные пути настройки, которые позволяют разработчикам выбирать между большей глубиной контекста и более быстрым выводом в зависимости от их потребностей.
С точки зрения позиционирования ни RyzenClaw, ни RadeonClaw не являются конфигурациями начального уровня для рядового потребителя. Если взять в качестве примера RyzenClaw, настольный компьютер на базе чипа Ryzen AI Max+ 395 и оснащенный 128 ГБ памяти (такой как план Framework Desktop) стоит примерно 2700 долларов. Если вы выберете путь RadeonClaw, вам также необходимо будет приобрести видеокарту Radeon AI PRO R9700, рекомендованная розничная цена которой составляет около 1299 долларов. В настоящее время AMD признает, что основными целевыми пользователями OpenClaw являются инженеры и первопроходцы, экспериментирующие с местными агентами искусственного интеллекта, а не обычные пользователи ПК.
Тем не менее, идея OpenClaw выходит за рамки конкретного оборудования. AMD делает ставку на тенденцию, согласно которой разработчики будут ценить автономность и конфиденциальность вместо расширения в облачных масштабах, надеясь построить мост между персональными вычислениями и распределенным искусственным интеллектом с помощью локальных агентов, работающих на чипах потребительского уровня. Если эта идея будет признана экосистемой, AMD, как ожидается, займет уникальную позицию в быстро развивающейся среде искусственного интеллекта, позволяя некоторым высокопроизводительным настольным компьютерам и рабочим станциям постепенно получить возможности обработки искусственного интеллекта ближе к центрам обработки данных, сохраняя при этом чувство контроля и гибкости на стороне пользователя.