AMD смета дека следниот чекор во развојот на персоналните компјутери би можеле да бидат AI агенти кои самостојно извршуваат цели задачи. Голем дел од работата притоа би се одвивал локално, без исклучиво потпирање на cloud.
Генеративната вештачка интелигенција во последните години го промени начинот на кој ги користиме компјутерите. Но, AMD смета дека следниот чекор би можел да биде нешто поинаков.
Компанијата сè повеќе зборува за концептот што го нарекува Agent PC, односно компјутер со AI агенти. Идејата е корисникот повеќе да не мора да му задава поединечни инструкции на компјутерот, туку да може да му постави цел која AI агентите потоа самостојно ќе се обидат да ја остварат.
На пример, наместо од AI да побара изработка на структура за презентација, а потоа рачно да му ги доставува потребните документи и податоци, корисникот би можел едноставно да побара изработка на презентација за деловните резултати. AI агентот потоа, со соодветни дозволи, сам би ги пронашол потребните документи, би ги анализирал табелите и извештаите, би ги издвоил релевантните податоци, би изработил графикони и би ја составил презентацијата.
Ваквите задачи не мора нужно да се извршуваат во cloud. AMD смета дека голем дел од работата би можел да се извршува локално на компјутерот, што би ја намалило зависноста од интернет-конекцијата и трошоците за користење на AI моделите, а чувствителните податоци притоа не би морале да го напуштаат уредот.
AI агентите не зависат само од GPU
AMD нагласува дека ваквите компјутери нема да зависат исклучиво од перформансите на GPU или NPU. AI агентот, при извршување посложена задача, меѓу другото мора да отвора и анализира документи, да пребарува податоци, да користи други програми и да ги проверува резултатите, поради што важна улога има и CPU.
Компанијата тоа го демонстрирала со својот Hermes Executive Presentation Agent (HEPA), кој добил задача од повеќе од 300 извори да изработи деловна презентација, меморандум и графикони. Според AMD, седум од осумте фази на овој процес се извршуваат на CPU, додека GPU првенствено е задолжен за генеративниот дел.
AMD во овој тест го споредил својот Ryzen AI Halo и со DGX Spark на Nvidia. Иако системот на Nvidia бил побрз во самата инференција, Ryzen AI Halo ја завршил целата задача за 311,6 секунди, наспроти 367,1 секунди кај DGX Spark. Сепак, станува збор за тест на AMD, па резултатите треба да се гледаат во тој контекст.
Cloud сепак нема да исчезне
И покрај тоа, AMD не очекува локалното извршување на AI целосно да го замени cloud. Наместо тоа, компанијата предвидува хибриден пристап во кој посложените задачи би можеле да користат големи AI модели во дата-центрите, додека секојдневните активности, како анализа на документи, сумирање, обработка на податоци и дел од програмирањето, би се извршувале локално.
За ваквиот начин на работа AMD ги промовира Ryzen AI Halo и своите Ryzen AI Max процесори со голема количина обединета меморија, која овозможува локално извршување на големи AI модели. Ryzen AI Halo моментално поддржува до 128 GB RAM и модели со до 200 милијарди параметри.
