AMD представила фреймворк OpenClaw для локального запуска ИИ-агентов на процессорах Ryzen и видеокартах Radeon

AMD продвигает идею о том, что ИИ-агентам не обязательно работать в облаке. Новый фреймворк OpenClaw с двумя аппаратными конфигурациями – RyzenClaw и RadeonClaw – призван помочь разработчикам и энтузиастам запускать большие языковые модели целиком на локальных машинах. Цель проста – перенести генеративный ИИ из дата-центров в домашние и рабочие системы.

Инициатива входит в более широкую программу AMD под названием Agent Computer. Концепция строится на том, что будущее ИИ не ограничивается удалёнными серверами, что угрожает проблемами доступа в случае нарушений работы интернета. Вместо этого AMD предлагает модель, при которой пользователи контролируют и свои данные, и вычислительную среду – ИИ-ассистенты работают непрерывно, без постоянной зависимости от сети, внешних подписок и с минимумом рисков для конфиденциальности.

OpenClaw – попытка AMD превратить этот принцип в реальную платформу для разработчиков. На техническом уровне фреймворк работает в Windows через подсистему Linux (WSL2), а локальный инференс обрабатывается через LM Studio на базе бэкенда llama.cpp. Такая связка позволяет запускать модели вроде Qwen 3.5 35B A3B непосредственно на железе пользователя.

Помимо этого, OpenClaw поддерживает Memory.md – фреймворк памяти на основе эмбеддингов, который хранит локальный контекст без облачной синхронизации. AMD позиционирует руководство по настройке как простой способ для разработчиков сконфигурировать полноценную среду OpenClaw в Windows для тестирования архитектур ИИ-агентов.

Две конфигурации представляют разные подходы к одной задаче – высокопроизводительному ИИ на локальном железе.

RyzenClaw построена на базе процессора AMD Ryzen AI Max+ в паре со 128 ГБ унифицированной памяти. AMD рекомендует выделять около 96 ГБ из этого объёма под переменное использование графикой, чтобы инференс языковых моделей работал эффективно.

В Microsoft напомнили, что ИИ в играх существует уже десятилетия – изменился лишь масштаб и сложность моделей

В такой конфигурации Qwen 3.5 35B A3B генерирует порядка 45 токенов в секунду и обрабатывает 10 000 входных токенов примерно за 19,5 секунды. Контекстное окно составляет 260 000 токенов – этого достаточно для мультиагентных рабочих процессов и тестирования так называемых "роёв агентов". По данным AMD, конфигурация способна одновременно запускать до шести локальных ИИ-агентов – впечатляющий показатель для системы вне дата-центра.

RadeonClaw переносит вычислительную нагрузку на дискретную видеокарту Radeon AI PRO R9700. Эта рабочая карта оснащена 32 ГБ выделенной видеопамяти, что существенно повышает пропускную способность. На той же модели производительность возрастает до примерно 120 токенов в секунду, а обработка 10 000 токенов занимает всего около 4,4 секунды.

Однако прирост скорости сопровождается компромиссами – максимальное контекстное окно сокращается до 190 000 токенов, а количество одновременно работающих агентов падает до двух. Эти различия отражают стратегию AMD по предоставлению разных путей настройки в зависимости от приоритетов разработчика – глубина контекста или скорость инференса.

Ни одна из конфигураций не рассчитана на массового потребителя. Десктоп на базе Ryzen AI Max+ 395 со 128 ГБ памяти – например, в конфигурации Framework Desktop – стоит от примерно $2 700. RadeonClaw обойдётся ещё дороже, ведь одна только видеокарта Radeon AI PRO R9700 стоит около $1 299.

Крупные инвесторы "потрясены и огорчены" тем, что разработчики игр "демонизируют" генеративный ИИ

AMD признаёт, что на данном этапе OpenClaw ориентирован на ранних пользователей и инженеров, экспериментирующих с локальными ИИ-агентами. Однако посыл фреймворка выходит за рамки конкретного железа – AMD делает ставку на то, что разработчики предпочтут автономность и приватность масштабу облачных решений, а локальные агенты на потребительском кремнии смогут сократить разрыв между персональными компьютерами и распределённым ИИ.