Тема искусственного интеллекта сейчас раскручивается также активно, как в начале века 3D (а заодно 4D, 5D и так далее). В результате на рынке творится неразбериха. В одних случаях поддержка AI — это неуместный повод хайпануть, в других — реальное привлечение искусственного интеллекта к полезной деятельности.
Именитые производители железа (комплектующих), готовых ПК и ноутбуков активно продвигают свои компьютеры с поддержкой искусственного интеллекта. Разумеется, в первую очередь эта поддержка реализована в чипах с NPU, но та же поддержка будет и у домашних сборок. Однако у брендов аппаратные возможности дополняются поддержкой со стороны фирменного софта. Насколько такая поддержка полезна на практике обычному пользователю?
Мы провели исследование на мощном ноутбуке GIGABYTE Aorus Master 16, модели 2025 года. Это производительная игровая машина, по мощи сопоставимая с домашним ПК. Только если большинство ноутбуков класса “замена десктопа” портативны весьма условно (их можно возить на работу в машине, перемещать по квартире, но использовать в полевых условиях нельзя из-за веса, габаритов и ограниченного времени автономной работы), то GIGABYTE Aorus Master 16 — не только мощный игровой, но и портативный аппарат.
Ноутбук GIGABYTE Aorus Master 16
Если вынести за скобки сочетание производительности и продолжительной автономной работы, главной достопримечательностью GIGABYTE Aorus Master 16 является OLED-экран. Диагональ — 16 дюймов, соотношение сторон 16:10, разрешение 2560 × 1600 точек. Частота обновления — до 240 Гц, что для OLED редкость. Время отклика — меньше 1 мс. Цветовой охват — 100% DCI-P3, яркость в HDR доходит до 500 нит. Для работы с фото, видео и тем более для игр это супер решение.
Конфигурация ноутбука GIGABYTE Aorus Master 16 построена вокруг Intel Core Ultra 9 275HX. Это 24-ядерный процессор на архитектуре Arrow Lake-HX, максимальная частота — до 5.4 ГГц. Чип содержит отдельный блок NPU (нейронный процессор), который выдает около 13 TOPS в ИИ-задачах при минимальном энергопотреблении. Этот NPU реально используется Windows 11 для эффектов веб-камеры (размытие фона, автоматическая рамка, зрительный контакт), для ускорения распознавания речи в голосовом вводе, и для частичной обработки изображений в приложениях вроде Photoshop. При этом обычные ядра процессора и видеокарта не нагружаются.
Оперативная память и накопитель быстрые, но не самого большого объема. В нашей модели установлены 32 ГБ DDR5, работающей на частоте 5600 МГц. Этого достаточно для запуска локальных ИИ-моделей среднего размера, но чтобы запустить что-то большое (например, 70B модель в 4-бит), потребуется больше мозгов — благо, слотов под полушария два, можно расширить до 64 ГБ. В качестве накопителя установлен SSD объёмом 1 ТБ с поддержкой PCIe Gen5, то есть скорость чтения/записи может достигать 10-12 ГБ/с, что важно для быстрой загрузки больших файлов моделей и открытия проектов.
Видеокарты в GIGABYTE Aorus Master 16 могут быть разные, в нашей модели стоит GPU NVIDIA GeForce RTX 5080. Это мощный GPU с микроархитектурой Blackwell, произведенный по 5-нм техпроцессу, который содержит 45600 млн транзисторов. Укомплектован он 16 ГБ памяти Samsung GDDR7, с которой чип сообщается по 256-битной шине. Cамый интересный параметр для нашей статьи — 336 тензорных ядер для AI-вычислений. В сети распространено мнение, что мобильная версия RTX 5080 — оптимальный дискретный GPU по соотношению цена-качество для запуска локальных моделей ИИ с 7-10 миллиардами параметров на ноутбуке.
Мощность аккумулятора GIGABYTE Aorus Master 16 ограничена 99 Втч — это максимальная емкость батареи, с которой вас пустят в самолёт. Мощность блока питания при этом — 330 Вт, что как бы намекает на производительность и энергопотребление машины. Работает GIGABYTE Aorus Master 16 в игровом режиме, с полной нагрузкой на все свои чипы, около 2,5 часов, в разного рода рабоче-офисных — 8-9 часов. В этом ему помогает и функция AI Power Gear III, о которой чуть ниже.
Набор сетевых интерфейсов передовой: на борту GIGABYTE Aorus Master 16 установлены модуль Intel BE200NGW с поддержкой Wi-Fi 7 и Bluetooth 5.4. Набор портов: два Thunderbolt 5 (самый свежий стандарт, пропускная способность до 80 Гбит/с — можно подключать внешние GPU, мониторы 8K, сверхбыстрые накопители), два обычных USB 3.2 Type-A, HDMI 2.1, RJ-45 (гигабитная сеть), слот microSD и аудиоразъём. Это значит, что на десктопную рабочую станцию по возможностям подключения он тянет. Клавиатура имеет отдельные кнопки для вызова GiMATE (фирменный AI-помощник Gigabyte) и Microsoft Copilot — маркетинговая штука, но показывает, что производитель делает ставку на интеграцию ИИ прямо в интерфейс.
Как видим, ноутбук мощный, аппаратная платформа не станет препятствием для реализации ИИ-функций — тем более, что тот же функционал GIGABYTE реализовывает и на более слабых машинах. Мы же получим возможность изучить его во всей красе. Чем и займемся прямо сейчас.
AI Power Gear III: Энергопотребление
AI Power Gear III — можно сказать, заглавная ИИ-функция в ноутбуке GIGABYTE Aorus Master 16. Панель управления AI Power Gear III находится прямо на домашней странице приложение GiMATE, для вызова которого отведена отдельное кнопка на клавиатуре. В GiMATE сосредоточен весь фирменный функционал GIGABYTE, львиная доля которого так или иначе связана с искусственным интеллектом.
Вкратце, система работает как обычное управление энергосбережением, только оценивает ситуацию и принимает решения ИИ. У ноутбука есть несколько профилей энергопотребления, между которыми искусственный интеллект умеет переключаться в зависимости от нагрузки на вычислительную платформу.
Существуют пять главных профилей, определяющих поведение ИИ-энергорегулятора. Это условно офисный Online Meeting Mode, игровой Game Mode, режим создания контента Creator Mode, энергоэкономичный Power Saving Mode, а также Moderated Mode, сбалансированный между производительностью и энергопотреблением. Для каждого из пяти профилей есть три уровня производительности / энергоэкономичности: Performance (производительный), Balance (сбалансированный) и Silent (тихий и энергоэкономичный). Также для каждого из профилей можно дополнительно настроить функционал в специальном разделе Scenario Profile Settings.
Искусственный интеллект может переключаться между интегрированным в процессор Intel графическим ядром и дискретным видеоадаптером NVidia, для чего в распоряжении AI Power Gear III также есть несколько профилей (это другой набор профилей). Но поскольку некоторые геймеры принципиально не любят переключений на интегрированное видео, разработчики сделали выключатель Discrete Graphics (dGPU) only (MUX Mode).
Пользователь может переключать режимы работы с помощью текстовых или голосовых команд. Это безусловно удобнее, чем заходить в BIOS или даже сворачивать игру, чтобы воспользоваться утилитой. Здесь нажатием специальной кнопки вызывается окно, где можно ввести команду, открыть интерфейс или отдать голосом распоряжение о смене режима работы. Работает функция хорошо, и пожалуй, ничего удивительного в этом нет.
AI Conference Background: замена фона (камера)
Функция AI Conference Background вынесена в первый раздел ИИ-возможностей утилиты GiMATE. Она, как понятно из названия, меняет фон, на котором виден пользователь. Её задача — налету определять контуры пользователя и отделять их от заднего плана, чтобы затем размыть фон или заменить его на виртуальную картинку во время видеозвонков. Это должно избавить владельца ноутбука от необходимости использовать встроенные инструменты в условных Zoom или Teams, снизив нагрузку на процессор за счет оптимизации алгоритмов. Функция основана на эффектах Windows Studio.
На практике система демонстрирует стандартное для подобных решений поведение, но со своими нюансами. Алгоритм неплохо справляется с «вырезанием» силуэта, если пользователь сидит неподвижно и освещение в комнате равномерное. Однако при резких движениях, взмахах руками или если в кадре появляется неолжиданный предмет вроде чашки с кофе, ИИ может ошибаться, периодически срезая вместе с фоном пальцы или края одежды.
Главная специфическая особенность AI Conference Background — это требовательность к свету. В полумраке или при контровом свете (например, от окна за спиной) четкость контуров может снижаться, а ИИ может перепутать детали интерьера, например, с прической пользователя. В хорошо освещенном офисе или дома под лампой, функция работает стабильно.
В целом, AI Conference Background — полезная штука, избавляющая от необходимости наводить в доме порядок перед видеозвонком или конференцией, но назвать её революционной трудно: сторонние сервисы видеосвязи делают то же самое. Реальная польза функции заключается разве что в экономии ресурсов процессора, если алгоритм задействует NPU.
AI Eye Contact: визуальный контакт (камера)
AI Eye Contact (интеллектуальный зрительный контакт) — еще одна функция, завязанная на работу со встроенной камерой и основанная на Windows Studio. Её задача чисто психологическая — создавать у собеседника комфортное ощущение от общения.
Поскольку камеры ноутбуков, ка ки смартфонов, располагаются выше экрана, абоненты видеосвязи в обычных условиях смотрят не друг на друга, а куда-то ниже. ИИ в реальном времени корректирует направление взгляда пользователя на видео. Она программно в реальном времени сдвигает глаза так, будто вы смотрите прямо в объектив камеры, создавая у собеседников иллюзию непрерывного визуального контакта.
Технология известная, работает хорошо, но с некоторыми ограничениями. Если вы отводите взгляд несильно (например, смотрите на изображение или читаете текст на мониторе), ИИ справляется отлично — собеседник действительно не заметит разницы, а взгляд будет выглядеть естественно. Но если вам нужно перевести взгляд в самый низ, на клавиатуру, или вбок на второй монитор, работа искусственного интеллекта может дать сбой.
При сильном отклонении взгляда глаза персонажа на экране могут приобретать неестественное, «стеклянное» выражение. Некоторых этот незапланированный спецэффект даже пугает. Кроме того, ИИ не всегда успевает корректно обрабатывать закрытие век, что тоже создает легкие визуальные артефакты.
Несмотря на некоторые недостатки AI Eye Contact — функция очень полезная для конференций и видеозвонков по работе, где важно производить впечатление открытого и внимательного собеседника или слушателя. Главное — не забывать, что убедительно работать ИИ может лишь ограниченно, и не глазеть на совещаниях по сторонам, чтобы не пугать начальство зомби-эффектами.
AI Voice: шумоподавление с помощью ИИ
Шумодавы, умеющие анализировать звуковой спектр, появились ещё в начале века. Один такой хорошо работающий фильтр я встречал еще в секвенсоре Sony ACID. Взяв образец шума, он отлично очищал запись, особенно если этот образец был достаточно продолжительный. Подобные аудиофильтры, работающие с образцом шума, сейчас широко распространены, и даже умеют работать в реальном времени. Они встречаются даже в недорогих наушниках с поддержкой искусственного интеллекта.
Шумоподавление в ноутбуке GIGABYTE Aorus Master 16 работает в похожим образом, но — наоборот. Система на базе искусственного интеллекта работает на основе образца голоса пользователя, она вычитает из записываемого и пересылаемого звука не шум, а все остальное. Такой шумодав будет эффективнее работающего с образцом шума, ему в принципе безразличны изменения в спектре окружающих звуков, и внезапно раздавшийся гудок автомобиля или громкий разговор неподалеку его не смутят. Однако звук человеческого голоса в разных обстоятельствах может сильно меняться, точно его распознавать — не такое простое дело. Тем более в реальном времени.
Чтобы протестировать эту функцию, мы не стали отправляться в шумное присутственное место, но воспользовались различной техникой: компьютером, ноутбуком и телевизором. Они выступали генераторами различного внешнего шума, воспроизводили диалоги, музыку, шумы. Просто из разных роликов с Youtube.
Ролики чередовались, шумовой фон менялся по характеру и интенсивности, а искусственному интеллекту предстояло все это вырезать. Уровень громкости — разумный: сильный, но не заглушающий голоса собеседника. Если уровень шума сопоставимый по громкости с голосом говорящего или вообще его заглушает, все равно придется искать другое место для общения — услышать собеседника в таком гаме не удастся.
Испытания показали, что с удалением ненужного звукового фона на лету GiMate справляется безупречно. Не смущают его ни футбол с интершумом и голосом комментатора, ни музыка, ни несколько роликов с различной озвучкой. Фон вырезается начисто, ничего лишнего не попадает в запись. Видимо, для алгоритмов GiMATE и тензоров RTX 5080 с его вычислительной мощностью, определение голоса и отделение его от шума — элементарная задача.
AI Audio: подстройка звука под окружение
При инсталляции качественной акустической системы, особенно многоканальной, ее приводят в соответствие с помещением, а помещение — с ней. Приводят в норму реверберацию, устраняют резонансы акустическими ловушками и переносом низкочастотных излучателей в правильные точки помещения. Что-то устраняют с помощью электроники — но это приводит к сужению динамического диапазона звука, так что в сфере Hi-Fi и Hi End электронной коррекцией сигнала стараются не пользоваться.
С другой стороны, дорогие высококачественные системы, не предназначенные для аудиофилов — а значит, инсталляцией которых никто всерьез заниматься не будет — иногда оснащают системой калибровки, в автоматическом или ручном режиме. С помощью воспроизведения и записи тестовых тонов система анализирует влияние окружения на звук и в дальнейшем корректирует весь воспроизводимый аудиоконтент на лету.
Аналогичным образом работает AI Audio в GiMATE. Ставим Sound Effect Calibration в режим AI Calibration и нажимаем кнопку Analyze. ИИ ноутбука воспроизводит тестовые сигналы, анализирует их отражения, а потом — тут не совсем ясно — либо активирует соответствующий пресет эквалайзера, либо подстраивает аудиотракт более точно, параметрическим или полосовым эквалайзером. Для ноутбука интеллектуальная система подстройки аудиотракта даже актуальнее, чем для акустики: его часто переносят с места на место, и ставят на самые разные поверхности, в том числе с резонирующими предметами.
Насколько хорошо у AI Audio получается улучшить звук аудиосистемы GIGABYTE Aorus Master 16? ИИ действительно адаптирует звук к дивану, к столу с посудой, к гулкому помещению ванной комнаты. Система уравновешивает явные провалы АЧХ, резонансы и стоячие волны. Но, конечно, любая АС на основе встроенных динамиков сама по себе сильно ограничена по качеству звука, а любые хорошие наушники или колонки дадут кратный прирост качества звука.
AI PRIVACY: Privacy Protection in unmanned State: блокировка экрана по отсутствию лица
Эта функция — нечто похожее на разблокировку компьютера по лицу, но обратная. Если система перестает видеть пользователя перед монитором, она включает блокировку, до тех пор, пока снова его не обнаружит. Лицо должно быть повернуто к монитору под небольшим углом; если вы сидите к ноутбуку боком, в паре метров от камеры, экран будет гаснуть, когда вы смотрите перед собой, и включаться, когда вы поворачиваетесь к экрану.
Никаких расширенных настроек с запоминанием лица пользователя нет, настраивается только время, через которое включается блокировка. Разблокировка срабатывает на любое лицо, даже человека, которого ноутбук впервые видит. Видимо, задача этой функции — беречь пиксели OLED от выгорания, гася их, когда ноутбуком не пользуются.
AI PRIVACY Anti-Peeping: защита от подглядывания
В разделе Безопасность находятся две функции. Самая интересная — защита от подглядывания, AI PRIVACY Anti-Peeping. ИИ через камеру отслеживает окружение, и при появлении в поле зрения камеры человека, который смотрит на экран ноутбука, блокирует экран / выдает предупреждение безопасности. Так, по крайней мере, все должно работать в идеале.
На практике функция работает немного иначе. ИИ реагирует на людей, которые (возможно, бесшумно) появляются у пользователя за спиной. Поворот головы и тем более направление взгляда потенциального злоумышленника ИИ не отслеживает, просто реагирует на приближение человека. Есть и другие особенности работы системы.
Блокировка экрана и предупреждение срабатывают на расстоянии 145 см от камеры, если человек подходит сзади из-за плеча, и 110 см, если подходит точно со спины — с учетом того, что пользователь сидит, а любитель подсматривать приближается в нормальном вертикальном положении, а не на четвереньках. Если лицо постороннего находится на одном уровне с лицом пользователя, система безопасности срабатывает раньше, с 2,5-3 метров — но обычно, все-таки приближающаяся личность оказывается выше сидящего за ноутбуком человека.
Скорость срабатывания не мгновенная. В настройках можно отрегулировать частоту опроса камеры, от 5 до 25 раз в секунду, однако реальное время срабатывания больше: примерно от секунды до 5 секунд. За 5 секунд подсмотреть что-то можно, за секунду — вряд ли.
От подглядывающих сбоку функция Anti-Peeping не защищает (хотя на демонстрационном ролике девушка подглядывает именно сбоку). И поскольку у OLED отличные углы обзора, сидящий с вами рядом человек без проблем сможет подглядывать, и даже почитывать информацию на экране. Но самостоятельно отслеживать посторонних людей, появляющихся сбоку, человеку нетрудно в отличие от тех, кто подходит сзади.
Приложение GiMATE Creator
Последняя вкладка графического интерфейса GiMATE носит название Apps. Здесь находятся приложения для работы с искусственным интеллектом. Большая часть из них принадлежит NVidia и относится к софту для дискретного графического процессора, еще два, под названиями Creator и Coder, являются частью фирменного ПО GIGABYTE GIMATE.
Как понятно из названий, они предназначенные для создания контента и кода. В Creator я ожидал увидеть нечто вроде голосового помощника в смартфонах — оболочку от производителя над моделью искусственного интеллекта, с разработчиком которого GIGABYTE сотрудничает. Нечто простое, с нулевым порогом вхождения, ну, вы знаете — подобных сервисов в Интернете предостаточно, начиная с Яндекс Шедеврум и заканчивая различными агрегаторами с простым интерфейсом.
Оказалось, дело обстоит немного иначе. GiMATE объединен с платформой Hugginface, на который пользователю предстоит зарегистрироваться и создать токен наподобие API-ключа, чтобы начать работу. Процесс не сложный, к российским пользователям платформа предубеждения не имеет, по крайней мере на данный момент. Токен делегирует GiMATE права на скачивание локальных моделей искусственного интеллекта. С некоторыми из доступных для скачивания моделей дело обстоит проще некуда, достаточно просто нажать кнопку Download, и.GiMATE Creator установит нужную LLM. Так обстоит дело с Flux 2 4B Klein или ZImage Turbo. Со Stable Diffusion же придется повозиться.
После установки нужных моделей мы попадаем в единый интерфейс программы GiMATE Creator. Интерфейс, знакомый каждому, кто использовал агрегаторы различных ИИ-агентов для работы с изображениями. Задаем промт, реверсивный промт, стилистику, а также параметры работы модели, и получаем результат.
Скорость работы Flux 2 и Z-Image Turbo сопоставима с онлайновыми агрегаторами, качество картинок приятно удивляет. Учитывая, что локальные модели обычно сильно старше своих облачных версий, можно было ожидать, что работать они будут существенно хуже. Но нет. Посмотрите, что выдал Z-Image Turbo по такому запутанному промту, как “Charging on the street Tesla car has powered down the city cinema”. А вот что получится, если написать промт “SSD prises rises up to 25%”.
Вообще говоря, эффективность локальных моделей искусственного интеллекта не имеет отношения ни к компании GIGABYTE, ни к теме нашей статьи. Существует немало различных рейтингов и методик, где оцениваются и сравниваются между собой по эффективности те или иные облачные и локальные LLM. Что же касается приложения GiMATE Creator,то лично мне оно понравилось — удобно и функционально. А что до моделей, то хоть они и не выдают такие навороченные картинки, как Nano Banana 2 / Pro, качественную иллюстрацию при правильном подходе это приложение вполне способно создать. Впрочем, этой темы мы ещё коснемся в завершении статьи, а пока — посмотрим на Coder.
Приложение GiMATE Coder
Как вы наверняка уже догадались,GiMATE Coder устроен аналогично Creator. Он интегрирован с платформой Hugginface. Точно также вводим access token, можно тот же, что использовали в Creator, и скачиваем локальные модели и для программирования. Среди доступных моделей — Bytedance Seed Coder 8B Instruct, Microsoft NextCoder 7B, Google Codegemma 2B, Qwen 2.5 Coder 7B Instruct, Qwen 2.5 Coder 1.5B.
Модельки не самые передовые. Например, у Google уже доступна для скачивания Gemma 3 (если знать, где взять), а последней локальный версией Qwen является 3.5. Однако надо заметить, что новые модели имеют что-то порядка 35 млрд параметров, и для работы с ними локально потребуется гораздо более мощная машина, чем ноутбук, пусть и мощный. Нужен стационарный ПК с несколькими видеокартами, а для ссерьезных рабочих цепочек — вообще сервер со специализированным оборудованием в рэковых стойках. Как уже говорилось выше, для портативного ПК целесообразнее устанавливать модели на 7-10 млрд параметров, а то и меньше. Что мы и видим в GiMATE.
Что касается интерфейса, то он разумеется, прост. Для кодинга много не надо. Строчка для промта, окно для выдачи ответа, переключатель моделей ИИ, список проектов. Просто, понятно, и ничего лишнего.
Выводы
По итогам знакомства с ноутбуком GIGABYTE Aorus Master 16 и его программным обеспечением с поддержкой искусственного интеллекта можно сделать несколько выводов. Первый и основной — по софту: чисто коммерческой уловкой для привлечения покупателей здешние ИИ-функции не назовёшь. Некоторые из них, например, интеллектуальное шумоподавление и калибровка акустической системы, необычные очень хорошо работают. Другие, такие как дополнения к веб-камере для видеосвязи и конференций, дублируют распространенные фичи, но даже и их есть смысл объединить в одну оболочку с прочим ИИ-функционалом, для удобства.
В плане производительности софт оказался хорошо адаптированным к аппаратной платформе ноутбука, модели с 8 млрд параметров работают с высокой скоростью и дают хорошие результаты. Интерфейс у программ с одной стороны простой, с другой — дающий пользователю стимул развиваться и экспериментировать с различными локальными моделями ИИ.
Может ли быть полезен такой софт в создании серьезных проектов? При правильном подходе и распределении рабочих процессов, может. Нужно просто разделять задачи на цепочки достаточно простых. Например, дорабатывая картинки, полученные в text-to-image, моделями image-to-image.
Проводя аналогию c организацией труда у людей, можно сказать, что передовые облачные модели — это дорогие и высоко квалифицированные сотрудники, а локальные и более старые — ребята попроще. Думаю, вы и сами знаете, что работу даже очень сложной организации можно выстроить таким образом, что на каждом конкретном месте свою задачу сможет решать сотрудник, которого до этого пёк шаурму у метро — если правильно поставить ему задачу и обучить его своим очень узко специализированным, конкретным функциям. А в самой организации правильно выстраивать цепочки таких задач.
Есть мнение, что уже в скором времени именно такое направление работы с искусственным интеллектом получит широкое распространение, поскольку токены дорожают. Работа же с локальными моделями обойдется дешевле, а кроме того, она ещё и надёжнее в плане сохранения интеллектуальной собственности.
