Содержание
Локальный AI на ноутбуке снова упёрся в память: Intel и Phison продвигают схему, где модель на 26 млрд параметров работает с 16 ГБ RAM вместо обычных 32 ГБ.
Идея Phison называется aiDAPTIV. Она использует быстрый и выносливый SSD как кэш для AI, чтобы часть данных модели не забивала оперативную память и видеопамять. На бумаге это расширяет круг ноутбуков, где можно запускать локальные LLM без покупки отдельной рабочей станции.
aiDAPTIV переносит часть контекста модели на SSD
Phison aiDAPTIV хранит на SSD не саму магию нейросети, а данные контекста: key-value cache, или KV-кэш. Он растёт вместе с длиной диалога, размером модели и числом токенов, которые LLM должна помнить при генерации ответа.
Когда вы задаёте модели один короткий вопрос, нагрузка ещё терпимая. Но длинный диалог быстро раздувает контекст. Модель держит в памяти исходную инструкцию, уточнения и промежуточные ответы. Всё это обычно живёт в VRAM или в системной RAM, которую ноутбук делит с интегрированной графикой.
Отсюда знакомая боль локального AI. Запускаешь модель — и ноутбук начинает жить только ради неё. Браузер, редактор, IDE или мессенджер уже конкурируют за ту же память.
Phison предлагает вынести часть этого груза на SSD. aiDAPTIV заранее перебрасывает нужные данные между RAM и накопителем, чтобы модель не пересчитывала контекст с нуля и не держала всё в быстрой памяти. Это похоже на рабочий документ: Word считает текст в RAM, но файл спокойно лежит на SSD.
Intel подключает Core Ultra и OpenVINO
Intel и Phison нацелили разработку на платформы Intel AI PC с процессорами Core Ultra и поддержкой OpenVINO. Компании хотят показать технологию разработчикам ПО, чтобы приложения могли лучше работать с таким AI-кэшем.
Практический смысл понятен. Ноутбук с 16 ГБ RAM получает шанс запустить модель, которой обычно нужно 32 ГБ. Более мощная машина сможет загрузить модель крупнее или оставить память под обычные задачи.
Правда, сценарий держится на двух допущениях. Пользователь должен хотеть локальный AI вместо облачных ChatGPT или Claude. Ещё он должен предпочесть полноразмерную модель, а не квантованную версию. Квантование режет требования к памяти и ускоряет ответ, но может снижать точность.
У Intel здесь есть отдельный нюанс. Раньше компания часто делила половину системной памяти ноутбука между Windows и встроенной графикой. С августа 2025 года пользователи получили ручную настройку этого распределения. Для локальных LLM такая мелочь легко превращается в разницу между «запустилось» и «не хватает памяти».
Цена Pascari AI100E пока ломает бытовую логику
Самая спорная часть истории — накопители. Совместная работа Intel и Phison завязана на Pascari AI100E, специализированные SSD с высокой выносливостью и стабильной скоростью. Обычный потребительский NVMe тут не гарантирует тот же режим нагрузки.
| Сценарий | Память | Накопитель |
|---|---|---|
| Обычный запуск 26B-модели | Около 32 ГБ RAM | Стандартный SSD для хранения |
| Запуск через aiDAPTIV | 16 ГБ RAM | Pascari AI100E как AI-кэш |
Проблема в цене. В США версия Pascari AI100E 1 ТБ в формате M.2 2280 стоит $2 516, то есть около 230 000 рублей. Для ноутбука с 16 ГБ RAM это выглядит странно: кэш может стоить дороже самого компьютера.
Мы уже видели похожие инженерные ставки Intel. Optane на памяти 3D XPoint действительно был быстрее обычной NAND в ряде задач. Но спрос оказался слабым. Intel закрыла потребительские Optane SSD в 2021 году, а через год списала складские запасы примерно на полмиллиарда долларов.
Есть и более старый пример — Direct Rambus DRAM. Intel продвигала отдельный тип памяти вместе с Rambus, но индустрия не полюбила зависимость от одного технологического маршрута и лицензий. История с задержками и спадом RDRAM подробно описана в материале EE Times о Rambus.
Технически aiDAPTIV отвечает на реальную проблему локальных LLM. Коммерчески всё упрётся в поставки и цену: в США Pascari AI100E 1 ТБ уже указан за $2 516, а официальные продажи этой серии в России не заявлены.
