Китайский мини-ПК для локального ИИ заявлен дешевле Nvidia DGX Spark при тех же 128 Гбайт памяти

Китайская компания Sipeed готовит к выпуску компактный компьютер MaixStation, предназначенный для локальной работы с системами искусственного интеллекта. Устройство построено на новом чипе Axera AX8860P и оснащено 128 Гбайт памяти LPDDR5X, подключённой по 256-битной шине с пропускной способностью 273 Гбайт/с. Краудфандинговая кампания на платформе Kickstarter стартует в конце года, поставки начнутся через три месяца после её завершения, а программные средства для работы со встроенным ИИ-ускорителем выйдут до конца ноября.

С учётом скидок на Kickstarter ожидаемая цена MaixStation составит около $3999. Это заметно дешевле Nvidia DGX Spark с аналогичным объёмом памяти, который стоит $6950 (версия на 64 Гбайт обойдётся в $4999). Схожую конфигурацию предлагает и AMD: модель на чипе Ryzen AI Halo Max+ 395 со 128 Гбайт памяти и пропускной способностью 256 Гбайт/с стоит $3999,99, а версия Max+ PRO 495 со 192 Гбайт — $7299,99.

Чип Axera AX8860P включает 16-ядерный процессор на архитектуре Arm Cortex-A55 и собственный нейропроцессор производительностью 256 TOPS в формате FP4 без разрежения данных, выполнен по 6-нм техпроцессу. По данным разработчика, при работе с моделью Qwen 3.8-27B система на 25% быстрее обрабатывает запросы и на 30% быстрее генерирует ответы по сравнению с Nvidia DGX Spark — сравнение проводилось в формате FP4 с отключённой функцией спекулятивного выполнения. Более поздние тесты показали ещё лучший результат, но пока без официального статуса.

Значительную часть стоимости подобных систем составляет память: ещё в августе минимальный комплект DDR5 на 128 Гбайт в США стоил от $3399, а в текущем квартале аналитики ожидают его подорожания на 10–15%. В Sipeed подчеркнули, что цену рассчитывали исходя из актуальной стоимости компонентов. Снизить расходы покупатель сможет за счёт установки собственного накопителя: в MaixStation предусмотрен слот M.2 2280, тогда как в DGX Spark используется менее распространённый формат M.2 2242.

Устройство поставляется с ОС Debian 13 и ядром Linux 6.18. Sipeed заявляет о поддержке инструментов vLLM, SGLang и PyTorch, а Axera дополнительно указывает на совместимость с ONNX, форматами моделей Hugging Face и API, совместимым с OpenAI. Поддержка Windows пока не реализована ни у одного из конкурентов, хотя такая возможность рассматривается производителями.

Axera AX8860P поддерживает интерфейс PCIe 5.0, декодирование 64 и кодирование 16 видеопотоков. До четырёх таких чипов можно разместить на одной плате PCIe, доведя объём памяти до 512 Гбайт. Для объединения узлов применяется соединение C2C с пропускной способностью 256 Гбит/с (с возможностью увеличения до 384 Гбит/с), не требующее отдельного коммутатора — в отличие от схемы Nvidia, использующей QSFP. Поддерживается подключение до восьми вычислительных узлов, а в двух- и четырёхчиповых конфигурациях заявлена производительность 512 и 1024 TOPS соответственно при эффективности масштабирования около 80%.

Сам компьютер имеет размеры 11 × 11 × 3 см и потребляет 40 Вт при типичной нагрузке, питание подаётся через USB Type-C. Среди интерфейсов — порт 10G SFP+, дополнительный USB Type-C, слот M.2 2280 с поддержкой PCIe 5.0 и разъём MCIO 8i для подключения второго модуля.

Почему это важно

Локальный запуск больших языковых моделей требует значительного объёма быстрой памяти, что делает подобные специализированные компьютеры дорогими. Появление более доступной альтернативы Nvidia и AMD может расширить круг пользователей, которым нужна собственная ИИ-инфраструктура без обращения к облачным сервисам — от разработчиков до небольших компаний. Конкуренция в этом сегменте способна повлиять и на цены более крупных игроков рынка.

Однако заявленные производителем показатели производительности пока частично основаны на предварительных тестах и собственных оценках Sipeed, а программная экосистема чипа Axera AX8860P ещё находится в стадии доработки — часть инструментов и драйверов появится только в ближайшие недели.

Главные цифры

• 128 Гбайт памяти LPDDR5X с пропускной способностью 273 Гбайт/с
• Ожидаемая цена около $3999 против $6950 у Nvidia DGX Spark с той же памятью
• Производительность нейропроцессора 256 TOPS в формате FP4
• На 25% быстрее обработка запросов и на 30% быстрее генерация ответов по сравнению с DGX Spark (по данным разработчика)
• Энергопотребление 40 Вт при габаритах 11 × 11 × 3 см