Перфектный ИИ стал главной сенсацией WAIC! Houmo планирует с помощью этого чипа поместить крупную модель объемом в 100 миллиардов в карман 

17 июля в Шанхайском выставочном центре «Экспо» официально открылся девятый Всемирный конгресс по искусственному интеллекту (WAIC). Это ежегодное крупное мероприятие в сфере ИИ и в этом году вновь собрало крупные компании, занимающиеся разработкой больших моделей, а также производителей ИИ-приложений и оборудования из Китая и других стран.
На выставке, посвящённой искусственному интеллекту, повсюду можно увидеть агентов и телесно-ориентированный интеллект, но есть один стенд, на котором не представлено ни человекоподобных роботов, ни концептуальных продуктов, связанных с ИИ, а лишь несколько устройств, похожих на маршрутизаторы или мини-компьютеры. И именно этот производитель под названием Houmo Intelligence удивительным образом разместил логотипы таких гигантов, как Lenovo, Great Wall и China Mobile, на одном фоновом панно.
Проще говоря, пока все думают о том, как создать агентов с более развитыми умственными способностями, «Хоумо Интеллидженс» занимается разработкой чипа, лежащего в основе всего этого.
Однако многие не обращают внимания на то, что, хотя мы ежедневно говорим о том, что крупные модели становятся всё умнее, а количество параметров растёт с 7 млрд до 70 млрд, а затем до 700 млрд, ИИ, работающий на вашем смартфоне, и тот, что работает в центре обработки данных вашей компании, — это совершенно разные вещи. Крупные облачные модели действительно мощны, но при каждом вызове данные приходится отправлять на серверы, расположенные за тысячи километров, и этот процесс сопряжён с целым рядом проблем, таких как задержки, энергопотребление, расходы на токены и риски для конфиденциальности.

Именно поэтому в этом году в отрасли 2026 год называют «первым годом ИИ на конечных устройствах»: на рынке появляется всё больше продуктов — ПК с ИИ, смартфоны с ИИ, интеллектуальные роботы, терминалы с ИИ и т. д. Однако у всех этих устройств есть один общий недостаток: как уместить в пространстве размером с ладонь вычислительную мощность, достаточную для работы крупных моделей, при этом не перегреваясь и не расходуя всю энергию?
Именно этим и занимается компания Houmo Intelligence. Основные технические характеристики выпущенного ею чипа M50 на первый взгляд не выглядят впечатляющими: энергопотребление 10 Вт, вычислительная мощность 160 TOPS, возможность работы с большими моделями объёмом от 30 до 120 миллиардов параметров. Возможно, некоторые читатели заметили, что его энергопотребление составляет всего 10 Вт, что значительно ниже, чем у продуктов с аналогичной вычислительной мощностью, представленных на рынке.
Это стало возможным благодаря совершенно новой архитектуре чипа Houmo M50. В традиционных чипах вычислительные и запоминающие блоки разделены, поэтому при каждом вычислении данные приходится перемещать туда и обратно, а эта «перемезка» сама по себе иногда потребляет больше энергии, чем собственно вычисления — в отрасли это называют «барьером памяти». Подход Houmo называется «интеграция хранения и вычислений»: хранение и вычисления осуществляются на одном кристалле, данные не нужно «переносить туда-сюда», и энергопотребление естественным образом снижается.
Продукты, оснащенные этим чипом, также весьма интересны. Возьмем, к примеру, AI-компьютер Lenovo P7: он размером с ладонь, весит 300 грамм, а энергопотребление всего устройства составляет всего 30 Вт, что означает, что его можно питать от обычного портативного зарядного устройства. При этом он способен в автономном режиме запускать большую модель с 122 миллиардами параметров со скоростью вывода 50 токенов в секунду. Проще говоря: даже при отсутствии подключения к сети он по-прежнему может нормально общаться с вами, создавать документы и анализировать таблицы — его производительность практически не отличается от работы в режиме онлайн. При этом решается и важнейшая проблема конфиденциальности, поскольку все данные обрабатываются внутри этой «коробки», и утечка информации через сеть исключена.
Great Wall N90 Pro также является весьма показательным продуктом: это полностью отечественный ноутбук с ИИ, оснащенный процессором Feiteng, операционной системой Kylin, чипом M50 и отечественной большой моделью. В условиях отсутствия подключения к сети он способен запускать большую модель объемом 35 млрд параметров со скоростью инференса 30 токенов в секунду; его ценность сразу становится очевидной для таких отраслей, как государственное управление, финансы и энергетика. Есть ещё ClawHouse X1 Pro от Liaoqu Intelligence — персональный интеллектуальный вычислительный центр с голографическим взаимодействием, способный одновременно выполнять 3D-рендеринг, вычисления на основе крупных моделей объёмом в 10 миллиардов параметров и голосовое взаимодействие с низкой задержкой. По сути, это объединение интеллектуального офиса и умного образования в одном «персональном ИИ-сервере». Концептуальный аппарат Lenovo AI Workmate, в свою очередь, представляет собой настольного робота: он сканирует документы и автоматически генерирует презентации в формате PPT, проецируя их на общий экран, причём всё это работает в автономном режиме.

По продуктам, представленным на этих стендах, нетрудно заметить, что стратегия Houmo полностью отличается от подхода отраслевого гиганта NVIDIA. NVIDIA создает универсальные вычислительные платформы, стремясь к унификации и охвату всех сценариев использования; в то время как Houmo разрабатывает чип, специально оптимизированный для локального вычисления, что позволяет производителям конечных устройств использовать его по принципу «подключи и работай». Производителям конечных устройств не нужно ни заниматься разработкой чипов с нуля, ни мириться с задержками и затратами, связанными с облачными API — для обновления с поддержкой ИИ достаточно просто установить одну плату. Благодаря такому модели сотрудничества скорость распространения ИИ на конечных устройствах будет гораздо выше, чем мы можем себе представить.
Так почему же ИИ на конечных устройствах так важен? Многие считают, что его преимущество заключается в возможности использования даже при отсутствии подключения к сети — это верно, но это лишь самый поверхностный аспект; на самом деле его истинная ценность состоит из трёх уровней.
Первый уровень — это затраты. Плата за токены при использовании крупных облачных моделей не из дешёвых: обычный пользователь тратит на это 100–200 юаней в месяц, а активные пользователи — без труда 400–500 юаней. При локальном вычислении вам не нужно платить за чипы и электроэнергию, поэтому затраты, естественно, значительно снижаются; Второй аспект — конфиденциальность: ваши чаты, рабочие документы и личные данные не загружаются на какие-либо серверы, а обрабатываются исключительно на вашем устройстве. Вам не нужно доверять «обещаниям о конфиденциальности» каких-либо компаний, поскольку данные физически не покидают ваше устройство; Третий аспект — пользовательский опыт: при использовании облачного ИИ задержки от нескольких десятков до нескольких сотен миллисекунд неизбежны, а колебания качества связи — обычное явление; при локальном вычислении задержки сокращаются до миллисекунд, взаимодействие становится гораздо плавнее, и вашему ИИ не приходится делить вычислительные ресурсы с миллионами других пользователей. Другими словами, это ваш личный помощник, всегда готовый к работе.
M50 — это на сегодняшний день самый полноценный чип для локального ИИ на китайском рынке, как с точки зрения технологии, так и с точки зрения серийного производства и замкнутой экосистемы. В частности, достижение производительности 160 TOPS при энергопотреблении 10 Вт невозможно просто за счёт увеличения количества транзисторов; выбор архитектуры «память-вычисления в одном чипе» делает его идеально подходящим для локальных сценариев. Ещё более ценно то, что Houmo не ограничивается продажей одних только чипов, а выпускает в комплекте карты M.2, ускорительные карты и набор программных инструментов, благодаря чему клиентам не нужно самостоятельно настраивать параметры и проводить квантификацию — устройство готово к работе сразу после установки. Эта возможность «работы сразу после распаковки» ещё больше снижает порог для масштабной коммерциализации.
Однако рынок периферийного ИИ находится на самой ранней стадии развития. Хотя 2026 год и считается «годом зарождения», его дальнейшие перспективы зависят от двух факторов: во-первых, смогут ли продукты таких гигантов рынка конечных устройств, как Lenovo и Great Wall, по-настоящему завоевать рынок — ведь каким бы хорошим ни был продукт, если он не продаётся, он бесполезен; во-вторых, стоимость облачного ИИ продолжает снижаться, поэтому для сохранения преимуществ периферийного ИИ в долгосрочной перспективе необходимы постоянные усовершенствования.