ВСЕ СТАТЬИ
Стартап Odinn показал на CES 2026 «портативный» суперкомпьютер для локального ИИ
Стартап Odinn показал на CES 2026 «портативный» суперкомпьютер для локального ИИ — Калифорнийский стартап Odinn представил на CES 2026 компактный ИИ-суперкомпьютер Omnia, сопоставимый по размерам с ручной кладью. По замыслу разработчиков, система позволяет компаниям запускать и обучать собственные модели искусственного интеллекта локально — без передачи данных в облачные дата-центры и без многомесячного строительства серверной инфраструктуры. Omnia по аппаратной начинке повторяет классический дата-центр: в системе используются серверные центральные и графические процессоры, высокоскоростная память и масштабируемые хранилища. При этом устройство готово к работе за минуты и может быть подключено к стандартным источникам питания и сетям. Odinn утверждает, что Omnia можно размещать прямо в офисах, лабораториях или защищённых помещениях — без выделенной серверной комнаты. Источник: Odinn Ключевым элементом конструкции стала замкнутая система жидкостного охлаждения, позволяющая устройству работать тихо даже при обработке многотерабайтных наборов данных и сложных ИИ-нагрузок. Такой формат ориентирован на организации со строгими требованиями к безопасности и конфиденциальности — в том числе в государственном, оборонном, финансовом и медицинском секторах. Для масштабирования Odinn предлагает Infinity Cube — модульный кластер, объединяющий несколько систем Omnia в единый корпус. Каждый модуль сохраняет автономное охлаждение и вычислительные ресурсы, что позволяет наращивать мощность без внешней инфраструктуры, характерной для традиционных дата-центров. Работу аппаратной платформы дополняет программный слой NeuroEdge, который интегрируется с экосистемой Nvidia и популярными ИИ-фреймворками и отвечает за распределение и планирование вычислительных задач. По словам компании, это позволяет сосредоточиться на применении ИИ, а не на администрировании инфраструктуры. На CES 2026 Odinn позиционирует Omnia не как альтернативу облакам, а как способ полностью убрать зависимость от них — предлагая локальную ИИ-инфраструктуру с низкой задержкой, высокой производительностью и полным контролем над данными.