GEEKOM представила локальный AI-кластер на базе четырех компактных компьютеров A9 Mega, объединив их через USB4 для совместного запуска модели DeepSeek V4 Flash. Производитель позиционирует решение как пример того, что современные Mini PC способны использоваться не только в качестве отдельных рабочих станций, но и как масштабируемая инфраструктура для локального искусственного интеллекта.
Каждый GEEKOM A9 Mega оснащен процессором AMD Ryzen AI Max+ 395 с 16 ядрами Zen 5, встроенной графикой Radeon 8060S и унифицированной памятью. Четыре системы работают как распределенная платформа: Ubuntu, ROCm и DwarfStar распределяют модель DeepSeek V4 Flash между компьютерами, а совместимость с OpenAI API позволяет подключать к кластеру приложения и AI-агентов. При этом для соединения систем не требуется специализированный высокоскоростной коммутатор или серверная инфраструктура — достаточно USB4.
Одним из ключевых преимуществ такого подхода GEEKOM называет возможность обработки данных непосредственно внутри организации. Документы, исходный код, учетные данные, запросы и промежуточные результаты могут оставаться в локальной инфраструктуре, не передаваясь в публичные облачные сервисы. Это позволяет использовать кластер для корпоративных баз знаний, анализа договоров и отчетов, проверки программного кода, локального RAG, обработки больших массивов документов и автоматизации рабочих процессов.
Система также рассчитана на использование AI-агентов, которым требуется работать с инструментами, памятью, журналами, кодом и результатами поиска. По данным GEEKOM, тестовая конфигурация работала с контекстом объемом до 250 тыс. токенов, что делает ее потенциально интересной для анализа крупных документов и кодовых баз.
В тестах при одной одновременной сессии кластер продемонстрировал скорость около 14,61 токена в секунду, а показатель P95 времени до первого токена составил примерно 0,42 секунды в тестах с контекстом 32 и 128 токенов. При этом GEEKOM делает акцент не столько на скорости генерации коротких ответов, сколько на увеличении доступных вычислительных ресурсов при работе с длинными запросами.
Архитектура допускает постепенное расширение системы: организация может начать с одного или двух A9 Mega, а затем увеличить конфигурацию до четырех машин. Каждый Mini PC при этом способен функционировать самостоятельно либо участвовать в распределенных AI-вычислениях.
Таким образом, GEEKOM демонстрирует достаточно необычный сценарий использования Mini PC: вместо одного мощного сервера несколько компактных систем объединяются в локальную вычислительную платформу. Насколько такой подход окажется конкурентоспособным по производительности, стоимости и энергопотреблению по сравнению с традиционными AI-серверами, предстоит оценить в независимых тестах.
