Intel China демонстрирует экосистему агентных ПК, более 20 демонстраций приложений

Репортаж от Wedoany，Intel недавно провела мероприятие, посвященное теме «Ускорение внедрения агентных ПК», на котором продемонстрировала последние достижения и результаты сотрудничества в области гибридного развертывания ИИ, ключевых возможностей локального ИИ, механизма маршрутизации моделей, оптимизации затрат на память и построения экосистемы Skills. Совместно с партнерами, такими как Flowy, QClaw, remio, TRAE, DuMate, YOYO Claw и Marvis, Intel представила более 20 демонстраций приложений агентных ПК для офисных, развлекательных, игровых и образовательных сценариев.

Гао Юй, генеральный менеджер технического отдела Intel China, отметил, что ИИ превращает персональные вычисления из простого инструмента в интеллектуального помощника. Создавая общую архитектуру агентных ПК, Intel фокусируется на трех ключевых аспектах: гибридное развертывание ИИ, маршрутизация моделей и экосистема Skills, объединяя усилия с производителями ПК, ISV настольных агентов, разработчиками моделей и сообществом разработчиков для создания агентных ПК, ориентированных на реальные сценарии.

Для решения проблем высокого потребления токенов в облаке и роста затрат на оборудование при чисто локальных решениях, Intel предлагает гибридное развертывание ИИ с взаимодействием на стороне устройства и в облаке, а также интеллектуальную маршрутизацию моделей для балансировки затрат и производительности. Для достижения этой цели Intel определила три направления: во-первых, наличие семи ключевых локальных возможностей ИИ: LLM, ASR, OCR, TTS, CV/VLM, Image Gen и Omni, охватывающих весь процесс взаимодействия с ИИ; во-вторых, запуск решения Intel SuperClaw для маршрутизации моделей, обеспечивающего автоматическое разбиение задач, интеллектуальное распределение локальных и облачных вычислительных ресурсов, а также десенсибилизацию данных перед отправкой в облако; в-третьих, использование технологии выгрузки экспертов MoE в сотрудничестве с производителями AI SSD, такими как Longsys и Phison, для экономии около 10 ГБ оперативной памяти при работе с моделью на 35B параметров, что позволяет 32-гигабайтным системам плавно запускать эту модель и поддерживать многозадачность.

На платформенном уровне процессор Intel Core Ultra 358H третьего поколения обеспечивает до 180 TOPS вычислительной мощности, позволяя плавно запускать локально 35B-модель и шесть других мультимодальных моделей. Процессор Core Ultra 325 с вычислительной мощностью 100 TOPS, благодаря более оптимальной структуре затрат, охватывает основные сценарии, такие как повседневная офисная работа, создание контента и помощь ИИ, и уже используется в массовых моделях многих OEM-производителей и AI-мини-ПК.

В области программной экосистемы Intel совместно с партнерами расширяет применение Skills. Конкретные примеры включают: Flowy интегрирует решение AI SSD, ускоряя декодирование Qwen3.5 на платформе Core Ultra и сокращая время предварительного заполнения в сценариях с длинным контекстом; QClaw использует несколько возможностей ИИ из зоны Skills Intel для повышения эффективности выполнения задач на стороне устройства; remio с помощью NPU Intel повышает эффективность семантического индексирования и транскрипции встреч, снижая общие затраты по сравнению с облачными решениями; TRAE WORK через встроенные Skills обеспечивает бесплатные функции преобразования голоса в текст и обратно, а также локальную генерацию изображений по тексту; DuMate может развертывать 35B-модель и мультимодальные модели на стороне устройства; YOYO Claw реализует совместную маршрутизацию между устройством и облаком и подключается к зоне Skills; Marvis, благодаря глубокому сотрудничеству с чипами Intel, готовится запустить «локальный режим», работающий без подключения к интернету.

В рамках демонстрации приложений Intel и партнеры показали оптимизацию рабочих процессов агентных ПК в реальных сценариях, включая работу со знаниями, интеллектуальное возмещение расходов, создание контента, спортивные развлечения, киберспорт, интеллектуальное образование и дошкольное обучение. Конкретные примеры: remio пакетно импортирует документы и аудиозаписи для AI-транскрипции и кросс-документного анализа; Marvis в локальном режиме автоматически обрабатывает счета для автоматизации процесса возмещения; QClaw автоматически собирает горячие темы, пишет тексты, генерирует изображения и верстает публикации; AI-ассистент Flowy для просмотра футбола на основе локальных вычислений определяет и предлагает ключевые моменты матчей; игровой AI-ассистент Intel в реальном времени анализирует игровые кадры и дает стратегические советы; в сценарии интеллектуального образования фотографии автоматически превращаются в видео с комментариями; в сценарии дошкольного обучения камера в реальном времени распознает карточки с буквами и отвечает на голосовые вопросы.