Lenovo считает приватность новым полем битвы ИИ и делает ставку на локальную обработку данных

Рынок искусственного интеллекта постепенно входит в новую фазу. Если еще недавно главным показателем качества ИИ считались размер модели, количество параметров и способность отвечать на сложные вопросы, то теперь производители начинают конкурировать за нечто не менее важное — за доверие пользователя. Одной из компаний, которая делает на этом особенно заметную ставку, стала Lenovo.

На выставке IFA 2026 в Берлине компания представила множество новых компьютеров, планшетов и других устройств, однако главным направлением презентации оказалась не очередная гонка характеристик. Lenovo все активнее строит собственную экосистему искусственного интеллекта, центральное место в которой занимает ассистент Qira.

Концепция Lenovo заключается в том, чтобы ИИ перестал быть отдельным приложением, которое пользователь запускает для решения конкретной задачи. Вместо этого он должен стать своеобразным интеллектуальным слоем, объединяющим компьютер, смартфон, планшет, носимые устройства и различные сервисы.

При этом компания делает принципиальный акцент на гибридной архитектуре. Часть операций должна выполняться непосредственно на устройстве, а облачные вычисления подключаться только тогда, когда локального оборудования недостаточно.

Почему Lenovo решила перенести часть ИИ на устройства

Сегодня подавляющее большинство популярных ИИ-сервисов работает по облачной модели. Пользователь отправляет запрос на удаленный сервер, там он обрабатывается мощными GPU и другими ускорителями, после чего результат возвращается на компьютер или смартфон.

Такая архитектура имеет очевидное преимущество: пользователь получает доступ к чрезвычайно мощным моделям даже на относительно слабом устройстве. Смартфону или ноутбуку не требуется самостоятельно запускать огромную языковую модель.

Однако у облачного подхода есть обратная сторона. Чем больше человек использует ИИ в повседневной жизни, тем больше личной информации потенциально оказывается за пределами его устройства.

Это особенно заметно в случае персональных ассистентов. Если ИИ должен действительно помогать пользователю, ему приходится работать не только с абстрактными вопросами, но и с документами, календарем, электронной почтой, заметками, фотографиями и другой информацией.

Именно здесь Lenovo видит возможность для дифференциации. Компания считает, что персональный ИИ должен по возможности работать непосредственно там, где находятся пользователь и его данные.

Вместо постоянной отправки информации в облако Qira должен выбирать наиболее подходящий способ обработки:

• локальная модель используется для задач, которые способен выполнить компьютер или смартфон;
• более ресурсоемкая операция передается в облако, если мощности устройства недостаточно;
• между различными устройствами пользователя должна сохраняться единая логика работы;
• чувствительные данные по возможности должны оставаться локально.

Именно такую архитектуру Lenovo называет гибридным ИИ. Она не предполагает полного отказа от облака. Напротив, облачные модели остаются важной частью системы, но перестают быть единственным местом, где выполняются вычисления.

Lenovo Project Swan (слева) и Project Aeroblade (справа)

Qira должен стать не очередным чат-ботом, а связующим звеном

Lenovo специально подчеркивает, что не собирается напрямую конкурировать с универсальными чат-ботами вроде ChatGPT или Gemini. Задача Qira несколько иная.

Ассистент должен работать в качестве своеобразного интеллектуального посредника между пользователем, его устройствами и приложениями. Вместо десятков отдельных ИИ-инструментов Lenovo хочет создать одну систему, которая понимает контекст происходящего.

Представим обычный рабочий день. Пользователь делает заметки на планшете, получает электронное письмо на смартфон, участвует в видеоконференции с ноутбука, а вечером открывает документы на другом компьютере. В традиционной модели все эти действия остаются разделенными.

В концепции Lenovo они должны объединяться в единую информационную среду.

Qira сможет использовать информацию с разных устройств, чтобы отвечать на запросы пользователя. При этом сама информация не обязательно должна целиком перемещаться между устройствами или отправляться в облако.

Это принципиально отличается от обычного чат-бота. Пользователь не просто задает вопрос искусственному интеллекту, а взаимодействует с системой, которая знает контекст его цифровой деятельности.

Локальная обработка становится важнее по мере роста возможностей ИИ

Интерес к локальному ИИ связан не только с вопросами конфиденциальности. Современные процессоры и специализированные нейронные ускорители позволяют выполнять непосредственно на компьютерах и смартфонах все больше операций, которые еще недавно требовали подключения к серверу.

Производители процессоров уже активно развивают NPU — специализированные блоки для выполнения задач машинного обучения. Их главное преимущество заключается в высокой эффективности при относительно небольшом энергопотреблении.

Для пользователя это означает возможность запускать локальные модели, инструменты распознавания речи, обработки изображений, перевода и различные функции персонального ассистента без постоянной отправки данных в интернет.

Разумеется, локальный ИИ не означает, что ноутбук внезапно сможет полностью заменить огромный дата-центр. Большие модели требуют значительного объема памяти и вычислительных ресурсов.

Поэтому наиболее реалистичной выглядит именно гибридная схема. Простые и чувствительные операции выполняются локально, а наиболее тяжелые задачи передаются на сервер.

Lenovo ThinkCentre X* Ultra

Пример с документом показывает преимущества подхода Lenovo

Одним из наиболее показательных сценариев для Qira является работа с личными документами.

Пользователь может передать PDF-файл локальному компьютеру. Система анализирует документ, создает необходимые представления его содержимого и сохраняет информацию для последующего поиска. После этого пользователь способен обратиться к данным с другого устройства.

Например, вместо того чтобы загружать весь документ в облачный ИИ, можно задать конкретный вопрос о его содержимом. Система получает необходимую информацию из локального индекса и возвращает пользователю ответ.

Подобная модель особенно интересна для работы с:

• личными документами;
• финансовыми отчетами;
• рабочей документацией;
• договорами;
• исследовательскими материалами;
• внутренними корпоративными файлами.

При классическом облачном подходе организация должна внимательно контролировать, какие документы отправляются стороннему поставщику ИИ. При локальной обработке часть подобных рисков можно уменьшить.

Однако важно понимать, что слово «локальный» само по себе еще не является гарантией абсолютной приватности. Безопасность зависит от архитектуры конкретного продукта, настроек синхронизации, политики хранения данных, механизмов телеметрии и того, какие операции все-таки передаются в облако.

Приватность становится конкурентным преимуществом

Именно на этом моменте стратегия Lenovo становится особенно интересной. На рынке ИИ уже сложно конкурировать только качеством генерации текста. Практически каждый крупный технологический игрок предлагает собственного помощника.

Поэтому производителям приходится искать другие способы выделиться.

Для Lenovo таким отличием может стать сочетание нескольких факторов:

• огромная установленная база компьютеров;
• смартфоны Motorola;
• планшеты;
• носимые устройства;
• локальные ИИ-модели;
• облачные вычисления;
• единая программная оболочка для взаимодействия между устройствами.

Если компании удастся реализовать эту концепцию качественно, пользователь получит не просто очередного чат-бота, а постоянного цифрового помощника, который сопровождает его в течение всего дня.

При этом главным преимуществом станет не способность системы написать очередное письмо или пересказать текст. Гораздо важнее будет ее способность понимать контекст и выполнять действия на основе информации, находящейся на разных устройствах.

Линейка компьютеров IdeaCentre AIO

Lenovo хочет соединить компьютеры, смартфоны и планшеты

Экосистема Qira постепенно выходит за пределы традиционных ПК Lenovo. Компания распространяет ее на смартфоны Motorola, планшеты и другие устройства, включая носимые гаджеты.

Это дает Lenovo важное преимущество перед компаниями, которые специализируются исключительно на программном обеспечении.

OpenAI, Anthropic или другие разработчики ИИ могут создать очень мощную модель, однако у них нет собственного широкого набора потребительского оборудования. Lenovo, напротив, контролирует значительную часть аппаратного слоя.

В идеальном сценарии это позволяет построить вертикальную систему, в которой пользователь постоянно перемещается между устройствами, но практически не замечает границ между ними.

Например, он начинает работу с документом на ноутбуке, продолжает взаимодействие со смартфона, получает уведомление на часах, а затем возвращается к компьютеру. Ассистент при этом должен понимать, что все эти действия относятся к одной задаче.

Но Lenovo не хочет замыкаться только на собственных приложениях

Еще одна важная часть стратегии заключается в интеграции сторонних сервисов. Пользователи уже давно выбрали инструменты для работы и общения, поэтому заставить их полностью перейти на альтернативы Lenovo практически невозможно.

Поэтому компания намерена использовать партнерские интеграции. Qira связывается с такими сервисами, как Gmail, Google Calendar, Slack и Outlook, а также взаимодействует с другими платформами.

Для этого Lenovo использует современные механизмы интеграции и открытые протоколы, включая MCP, позволяющие различным ИИ-агентам и приложениям взаимодействовать друг с другом.

Это гораздо более реалистичный путь, чем попытка создать собственные аналоги каждого популярного сервиса.

Lenovo в таком случае становится не производителем еще одного календаря, почтового клиента или мессенджера, а интеллектуальным слоем, который связывает уже существующие инструменты.

Главная проблема — доверие к самому производителю

При всей привлекательности локальной обработки остается важный вопрос: насколько пользователь должен доверять самой Lenovo?

Перенос вычислений с серверов на устройство снижает определенные риски, но не устраняет их полностью. Производитель оборудования потенциально получает доступ к телеметрии, системным компонентам и программному обеспечению, которое управляет ИИ.

Поэтому настоящая борьба за приватность будет происходить не только вокруг места выполнения модели. Не менее важными станут прозрачность архитектуры, открытость документации и возможность пользователя контролировать передачу данных.

Хорошая система локального ИИ должна ясно объяснять:

• какие данные обрабатываются непосредственно на устройстве;
• какие сведения отправляются в облако;
• когда происходит передача информации;
• сколько времени хранятся данные;
• может ли пользователь отключить облачные функции;
• какие данные используются для улучшения сервисов.

Без этих механизмов обещание «приватного ИИ» рискует превратиться исключительно в маркетинговый термин.

Lenovo Yoga 9n 2 в 1 с чипом RTX Spark

ИИ для бизнеса: здесь локальная обработка особенно важна

Lenovo развивает гибридную модель не только для обычных пользователей. Корпоративный сектор может оказаться еще более важным направлением.

В компаниях искусственный интеллект потенциально работает с гораздо более чувствительными данными: коммерческой документацией, персональными данными сотрудников, финансовой информацией, исходным кодом и внутренней перепиской.

Отправлять весь этот массив в стороннее облако готовы далеко не все организации.

Поэтому корпоративная архитектура может сочетать несколько уровней:

• локальная обработка на компьютере сотрудника;
• вычисления на корпоративном edge-сервере;
• внутренняя серверная инфраструктура компании;
• облачные ИИ-модели для задач, которые требуют максимальной вычислительной мощности.

Именно такой подход Lenovo продвигает в своих корпоративных продуктах ThinkCentre, ThinkBook и ThinkVision. Компания также делает акцент на инструментах безопасности, включая ThinkShield TraceLock и Prompt Security.

Аппаратное обеспечение все еще остается важным

Парадокс стратегии Lenovo заключается в том, что компания одновременно говорит о снижении значения самого железа и активно демонстрирует новые устройства.

На IFA были представлены различные компьютеры и концептуальные разработки. Среди них — Project AeroBlade и Project Swan.

Project AeroBlade демонстрирует идею крайне тонкого и легкого компьютера: заявленная масса концепта составляет около 800 граммов при толщине примерно один сантиметр. Project Swan, в свою очередь, экспериментирует с экраном, который способен изменять размер по нажатию кнопки.

Эти разработки пока скорее демонстрируют направление развития, чем представляют собой готовые массовые продукты.

Однако они хорошо вписываются в общую концепцию Lenovo. Если искусственный интеллект становится постоянным спутником пользователя, устройство должно быть достаточно легким, автономным и удобным для постоянного взаимодействия.

Почему дизайн становится частью стратегии ИИ

Lenovo также связывает развитие ИИ с персонализацией устройств. Это может показаться второстепенным вопросом, но в компании считают иначе.

Если компьютер или смартфон превращается из обычного инструмента в постоянно присутствующего цифрового помощника, пользователь начинает взаимодействовать с ним значительно чаще. В таком случае внешний вид, материалы, размеры и удобство становятся частью общего пользовательского опыта.

Компания отдельно подчеркивает работу с молодыми пользователями и интерес к тому, каким они видят персональный ИИ.

В результате аппаратная часть и программное обеспечение постепенно перестают рассматриваться как независимые продукты. Устройство становится физической оболочкой для цифрового ассистента.

Что может помешать плану Lenovo

Несмотря на привлекательность концепции, у Lenovo есть несколько серьезных проблем.

Первая — ограниченные ресурсы локального оборудования. Даже современные NPU не способны полностью заменить мощные серверные кластеры при работе с крупнейшими моделями.

Вторая — сложность синхронизации. Чем больше устройств участвует в экосистеме, тем сложнее обеспечить корректную передачу контекста между ними.

Третья — безопасность. Централизованный облачный ИИ имеет очевидную уязвимость в виде передачи данных на сервер, но распределенная система создает большое количество локальных точек хранения и обработки информации.

Четвертая проблема — совместимость. Lenovo необходимо поддерживать разные операционные системы, процессоры и аппаратные конфигурации, а также интеграцию с огромным количеством сторонних сервисов.

Наконец, есть вопрос доверия. Пользователь должен поверить производителю в том, что обещанная локальная обработка действительно работает так, как заявлено.

Локальный ИИ может стать следующим этапом развития персональных компьютеров

Стратегия Lenovo отражает более широкий процесс, происходящий во всей индустрии. Искусственный интеллект постепенно перемещается из дата-центров непосредственно на устройства пользователей.

Это не означает исчезновения облачных моделей. Напротив, наиболее вероятной является комбинация двух подходов.

Небольшие модели будут постоянно работать локально, обеспечивая быстрые и приватные функции. Большие модели останутся в облаке и будут использоваться для сложных задач, требующих огромных вычислительных ресурсов.

В будущем пользователь, вероятно, вообще перестанет задумываться о том, где именно работает ИИ. Система сама будет выбирать подходящий вариант.

Если задача простая и содержит конфиденциальную информацию — ее обработают на устройстве. Если требуется сложный анализ — запрос будет передан в облако. При этом пользователь должен иметь возможность понимать и контролировать происходящее.

Что это означает для обычного пользователя

Для владельца современного ноутбука или смартфона развитие локального ИИ может означать несколько практических изменений.

Во-первых, часть функций сможет работать без подключения к интернету. Это особенно важно в поездках, при нестабильном соединении или в местах с ограниченным доступом к сети.

Во-вторых, уменьшится необходимость отправлять персональные документы на удаленные серверы.

В-третьих, локальные модели потенциально способны уменьшить задержку. Ответ на простой запрос не нужно будет сначала отправлять через интернет на сервер, ждать обработки и получать результат обратно.

Наконец, локальная обработка дает пользователю больше контроля над собственными данными. Но только при условии, что производитель действительно предоставляет прозрачные настройки и не превращает локальный ИИ в еще один закрытый сервис.

Выводы

Lenovo делает ставку на то, что следующая большая конкуренция в сфере искусственного интеллекта развернется не только вокруг качества моделей, но и вокруг приватности. Компания пытается использовать свое главное преимущество — огромную экосистему устройств — для создания единого интеллектуального слоя.

Центральным элементом этой стратегии становится Qira. Он должен связывать компьютеры, смартфоны, планшеты и другие устройства, одновременно распределяя задачи между локальными моделями и облачными сервисами.

Именно гибридный подход выглядит наиболее реалистичным. Полностью локальный ИИ пока ограничен возможностями аппаратного обеспечения, а полностью облачная модель создает дополнительные вопросы к приватности и зависимости от интернет-соединения.

Если Lenovo сможет добиться действительно бесшовной работы Qira на разных устройствах и одновременно обеспечит прозрачность обработки данных, компания получит серьезное конкурентное преимущество. В противном случае Qira рискует остаться еще одним фирменным ИИ-ассистентом среди десятков аналогичных решений.

Главная интрига ближайших лет заключается в том, сможет ли персональный ИИ стать действительно персональным — то есть знать достаточно о человеке, чтобы быть полезным, но при этом не требовать передачи всей его цифровой жизни в чужой дата-центр.

Часто задаваемые вопросы

Редактор: AndreyEx