Что известно об ИИ-компьютере Xiaomi AI Cube на базе трёх чипов XRing

В середине августа 2026 года в закрытых китайских профильных источниках появились сведения о непубличной презентации полупроводникового подразделения Xiaomi. Компания продемонстрировала полностью функционирующий инженерный образец под названием Xiaomi AI Cube.

Речь идет вовсе не об очередном мини-ПК на базе мобильных платформ Intel или AMD. Перед нами специализированная компактная рабочая станция, спроектированная под конкретную задачу — локальное развертывание и выполнение открытых нейросетевых моделей объемом до 120 миллиардов параметров без использования облачных мощностей и видеокарт Nvidia.

Ниже систематизированы все утекшие технические характеристики, формирующие полное представление о разработке на сегодняшний день.

Конструкция, компоновка и система охлаждения

Визуально AI Cube представляет собой правильный куб с гранью около 16 сантиметров. Корпус изготавливается методом прецизионной фрезеровки на станках с ЧПУ из цельной заготовки авиационного алюминия.

Отказ от пластиковых элементов продиктован требованиями к терморегуляции: массивный металлический корпус выполняет роль внешнего радиатора. На боковых гранях и задней панели выполнена лазерная перфорация — более 33 тысяч сквозных микроотверстий с переменным сечением.

Внутри установлена крупногабаритная испарительная камера, полностью закрывающая вычислительную сборку и модули оперативной памяти. Отвод тепла обеспечивает одиночная центробежная турбина на базе гидродинамического подшипника.

Пиковый уровень TDP всей системы под предельной вычислительной нагрузкой составляет 150 Вт. В режиме фонового ассистента или при обработке компактных моделей потребление снижается до 30–40 Вт. Питание подается по единому интерфейсу USB Type-C (Power Delivery) от компактного внешнего GaN-адаптера на 200 Вт.

Аппаратная архитектура: гетерогенная чиплетная сборка

Системная логика реализована не в виде монолитного кристалла, а на базе чиплетной компоновки XRing. На общей кремниевой подложке со сверхскоростной шиной межкристального обмена объединены три специализированных процессора.

XRing O3 — хост-процессор и системный контроллер. Чип общей логики на микроархитектуре ARM v9.2. Он объединяет 10 процессорных ядер (2 флагманских, 4 производительных, 4 энергоэффективных), фирменное 16-ядерное графическое ядро G2-Ultra NX и базовый NPU с производительностью 200 TOPS (в форматах INT8/FP8). O3 берет на себя управление операционной системой, обслуживание драйверов, накопителей и сетевого стека.

XRing O100 — тензорный ускоритель. Специализированный 6-нанометровый чип с 3D-компоновкой кристаллов. Его прямое назначение — тензорные матричные вычисления и высокоскоростное декодирование слоев Transformer на этапе генерации токенов. Ускоритель оснащен выделенным буфером с пропускной способностью 1,22 ТБ/с, что сводит к минимуму задержку до генерации первого токена (TTFT).

XRing D100 — вычислительный блок и контроллер памяти. 3-нанометровый чип с 20 высокоплотными ядрами, изначально спроектированный для систем автопилота электромобилей Xiaomi. В него интегрирован 4-канальный контроллер объединенной памяти (Unified Memory) с поддержкой массива LPDDR5X/LPDDR6 объемом до 160 ГБ с прямым доступом для центральных и нейросетевых ядер.

Интерфейсы и коммуникации

AI Cube может применяться как в качестве полноценного настольного ПК, так и в роли бесшумного headless-сервера в локальной сети. Набор разъемов на задней панели включает:

• Два универсальных порта USB4 / Thunderbolt с пропускной способностью до 40 Гбит/с и поддержкой видеовыхода DisplayPort 2.1.

• Два высокоскоростных сетевых разъема Ethernet со скоростью 10 Гбит/с для передачи объемных датасетов и объединения нескольких станций в кластер.

• Видеовыход стандарта HDMI 2.1 с поддержкой режима 4K/120 Гц.

• Беспроводные модули стандартов Wi-Fi 7 и Bluetooth 5.4.

Производительность на реальных моделях

Согласно результатам закрытых тестов от 18 августа, инженеры запускали на прототипе модели в диапазоне от 3B до 120B параметров со следующими показателями скорости:

Модели на 3B–14B параметров (Llama 3.2, Qwen 2.5) в квантовании Q8 или FP16 обрабатываются силами чипов O3 и O100. Скорость генерации превышает 85–100 токенов в секунду при суммарном энергопотреблении около 35 Вт.

Модели на 70B параметров (Llama 3.3 70B, DeepSeek V3 Lite) в 4-битном квантовании Q4_K_M занимают порядка 42 ГБ и задействуют массив памяти кристалла D100. Благодаря пропускной способности подсистемы памяти в 1,22 ТБ/с скорость инференса составляет 25–28 токенов в секунду, что существенно превышает среднюю скорость комфортного чтения человека (5–8 токенов/с).

Массивные модели на 110B–120B параметров и архитектуры со смесью экспертов (MoE) полностью помещаются в 160-гигабайтный пул памяти D100 вместе с контекстным окном на 32k–64k токенов. Темп генерации достигает 10–14 токенов в секунду при пиковом потреблении до 150 Вт.

Программная платформа

Станция функционирует под управлением специализированного Linux-дистрибутива с надстройкой HyperOS AI Server.

Для обеспечения совместимости с мировыми стандартами разработки инженеры Xiaomi создали среду XRing Core, которая на лету транслирует CUDA-инструкции для аппаратных блоков O100 и D100. Из коробки поддерживается работа с форками vLLM, llama.cpp, Ollama, а также фреймворком PyTorch.

Управление системой осуществляется через веб-интерфейс, локальный OpenAI-совместимый API-эндпоинт или классическую консоль по протоколу SSH.

Текущий статус и перспективы

На сегодняшний день Xiaomi AI Cube существует в виде действующего инженерного образца (Engineering Sample).

Официальные розничные цены и даты релиза производителем пока не объявлены. По оценкам профильных аналитиков, себестоимость аппаратной части со 160 ГБ быстрой памяти и 3-нм кристаллом D100 составляет порядка $1200–1500.

Если финальный потребительский ценник удержится в пределах двух тысяч долларов, рынок настольных ИИ-ускорителей получит сильного соперника для Mac Studio, способного автономно обрабатывать серверные веса с энергопотреблением стандартной бытовой лампы.

Остается следить за развитием проекта и ждать официального анонса коммерческой версии устройства.

 

Источник