15 января 2026 г.

Тематика «искусственного интеллекта» лидирует в разных аспектах ИТ — от инвестиций до выставок — тут Consumer Electronics Show, открывшая сезон наступившего года, не стала исключением. Пока алармисты говорят о «пузыре ИИ», компании активно работают над решениями для инфраструктуры и для прикладных задач.

Хотя название выставки начинается со слова «Consumer», на CES давно анонсируют прорывные технологии, демонстрируют инфраструктурные и платформенные решения, представляют В2В-продукты. Уже несколько лет первая выставка сезона посвящена больше хай-теху в целом, чем пользовательским/домашним решениям.

Nvidia: новый уровень производительности и эффективности

Гвоздь выставки — демонстрация Nvidia ИИ-платформы Rubin, которая позволяет сократить в 10 раз удельную стоимость генерируемого токена по сравнению с Blackwell, как заявил вендор.

Интересно, что повышение производительности и эффективности вычислений по сравнению с Blackwell достигнуто при относительно небольшом — в 1,6 раза — увеличении количества транзисторов на чипе нового видеоускортеля. Демонстрировавший решения Дженсен Хуанг, основатель и генеральный директор Nvidia, пообещал, что во второй половине года ускорители на новой архитектуре станут доступны на рынке, признавшись, что производство таких решений уже идет полным ходом.

Индустриальным игрокам будет выгоден переход на Rubin, даже если цена новых ускорителей окажется заметно дороже старых — разница в ТСО должна достаточно быстро окупить инвестиции в апгрейд инфраструктуры. Ускорители на архитектуре Rubin уже тестируют ключевые партнеры Nvidia — корпорация Microsoft и другие — проверяя, насколько эффективно могут работать вычислительные кластеры на Rubin (до тысячи ускорителей).

Более 5 млрд землян будут работать с ИИ через 5 лет, по оценкам, озвученным Лизой Су, новым генеральным директором AMD. Это не все население планеты, которое к 2031 году составит 8,6 млрд, по оценкам ООН, но практически каждый живущий в развитых регионах мира.

ИИ: с «облаков» — в EDGE

ИИ-вычисления все чаще реализуют непосредственно на устройствах — в ПК/гаджетах, роботах разной специализации, компонентах промышленного оборудования, элементах систем безопасности и пр. «On-device AI» не стоит противопоставлять «облачным» ИИ-вычислениям, эти направления синергетически дополняют друг друга, однако при вычислениях на устройствах проще добиться уменьшенных задержек, приватности и других характеристик, нужных корпоративным заказчикам.

Тренд на локальные ИИ-вычисления коснулся персональных компьютеров — ИИ-ПК становятся мейнстримом. Новые процессоры для ПК, показанные на CES’2026, теперь AI-ориентированные, кроме самых лайтовых моделей. Улучшенные нейро-возможности есть у процессоров Intel Panther Lake, у новых AMD Ryzen и у Snapdragon X2 Elite, анонсированном Qualcomm. Сказанное справедливо как для процессоров для стационарных систем, так и для чипов под мобильные компьютеры — например, ноутбуки на новых мобильных процессорах AMD Ryzen AI 400 должны появиться уже в феврале, пообещала Лиза Су.

ИИ в рабочих станциях...

Особого внимания заслуживают настольные суперкомпьютеры, ориентированные на ИИ-вычисления. Таких решений появляется все больше — спрос на оборудование для локальной работы с ИИ явно растет. На CES’2026 компьютеры повышенной производительности для локального запуска ИИ-моделей представили многие компании.

Система AI Halo, созданная AMD для локального запуска ИИ-моделей, помещена в корпус мини-ПК и построена на базе процессоров серии Strix Halo (Ryzen AI MAX 300). Важное отличие этой новинки AMD от основного конкурента — Nvidia DGX Spark — поддержка двух операционных систем, одной из которых может быть Windows. Это позволяет использовать новинку как для ИИ-вычислений, так и для других задач, включая игры. Детали на CES не раскрывали, AI Halo обещают выпустить в продажу во втором квартале.

Компания Tiiny показала самый маленький в мире персональный ИИ-суперкомпьютер, что подтверждено Книгой рекордов Гиннеса. Tiiny AI Pocket Lab размером с пауэрбанк и весом в 300 грамм, но способен обеспечивать производительность 190 TOPS, по заявлению производителя, что достаточно для запуска LLM с количеством параметров до 120 млрд. Девайс поддерживает популярные модели с открытым исходным кодом — GPT-OSS, Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral и пр. Tiiny AI реализовала фирменные технологии TurboSparse и PowerInfer, повышающие эффективность инференса и распределяющие вычисления между CPU/NPU, соответственно.

...и в «тонких клиентах»

Сетевые хранилища получают ИИ-возможности, упрощающее и ускоряющие работу пользователей с документами и файлами. размещенными в NAS.

NAS от UGreen — iDX6011 и iDX6011 pro — интересны наличием «на борту» встроенных LLM, обеспечивающих удобную работу с функциями «умного поиска». Например, ИИ позволяет быстро искать фотографии по описанию на естественном языке — а также задействован в ряде других сервисов: реферировании документов, транскрибировании аудиозаписей и т. д. Модель работает локально, что актуально для пользователей, озабоченных вопросами сохранения приватности.

Сетевое хранилище UP6 от UnifyDrive также обладает нейро-функциями, работу которых обеспечивает размещенный «на борту» Intel AI Boost с производительностью до 11 TOPS на ИИ-задачах. При необходимости к устройству может быть подключен внешний ИИ-ускоритель. Это сетевое хранилище позиционировано как мобильное, но встроенного аккумулятора хватит только на пару часов работы, так что девайс можно позиционировать как «NAS со встроенным ИБП».

Устройств для персонального использования, обладающих вау-факторами, на выставке показали относительно немного. Однако интересные модели были. Например, Gigabyte представила обновленный фирменный GiMATE, позиционированный как ИИ-агент для управления оборудованием (например, решение может анализировать нагрузки и переключать графику со встроенной карты на дискретную или наоборот). В комплекте поставки GiMATE включены и другие функциональные модули, например, генератор изображений Creator, построенный на моделе Alibaba Qwen-Image, и Coder для разработки и отладки кода по текстовым запросам.

Вместо заключения

Про ИИ-агентов на выставке говорили как о важном, но уже свершившемся этапе ИИ-трансформации. Направление завтрашнего дня — «AI Physics», то есть ИИ, понимающий законы физики, и поэтому обладающий возможностями эффективного взаимодействия с объектами реального мира. Развитие этого направления открывает широкие перспективы для создания роботов для различного применения, а автопилотируемых авто и пр.

На CES’2026 демонстрировали обновленную и доработанную Cosmos — это второй вариант full-stack-платформы для «физического ИИ» от Nvidia, первый показали год назад на CES’2025. Обучение моделей на платформе Cosmos происходит в виртуальных средах с синтетическими данными, подчиненными законам физики, а затем обученные решения «переносят» в устройства, взаимодействующие с объектами реального мира. Базовая модель ориентирована на роботов, но есть и специализированные решения, созданные на базе Cosmos, например, модель Alpamayo оптимизировали для обеспечения процессов автономного вождения.

Компания LG активно развивает робототехнику для домашнего применения в рамках реализации фирменной концепции Zero Labor Home («Никаких усилий по дому»), предусматривающей сокращение домашних хлопот, что должно позволить людям больше времени проводить с семьей, заниматься развитием и т. д. На CES’2026 показан LG CLOiD — человекоподобный «кентавр», «голова» и «торс» с двумя руками — каждая с пятью независимо управляемыми пальцами — на колесной мобильной базе, созданный для работы по дому. Робот позволяет складывать белье, работать на кухне и пр. Модель обладает локальной LLM, которая обеспечивает анализ обстановки, распознавание команд, синтез речи и т.д.

Как видно, вместо схлопывания «пузыря ИИ» видим проникновение технологий «искусственного интеллекта» практически во все аспекты, связанные с применением современных цифровых решений.

Источник: Александр Маляревский, внештатный обозреватель IT Channel News