การแข่งขันเพื่อนำพลังของปัญญาประดิษฐ์อันทรงพลังออกจากศูนย์ข้อมูลและเข้ามาอยู่ในมือของเรากำลังเร่งตัวขึ้น แม้ AI ที่ทำงานบนคลาวด์จะให้พลังการประมวลผลมหาศาล แต่ก็มาพร้อมกับข้อแลกเปลี่ยนในเรื่องความเป็นส่วนตัว ความล่าช้า และต้นทุน บัดนี้มีผู้ท้าชิงรายใหม่ Tiiny AI ได้ก้าวเข้ามาในสนามด้วยอุปกรณ์ที่อ้างอ้างความสามารถอันน่าตกใจ: เครื่องจักรขนาดพกพาที่สามารถรันโมเดล AI แบบโอเพนซอร์สที่ใหญ่ที่สุดบางตัวได้ทั้งหมดแบบออฟไลน์ บทความนี้จะเจาะลึกถึงสเปก การอ้างอ้างสมรรถนะ และผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นของ Tiiny AI Pocket Lab อุปกรณ์ที่มุ่งหมายจะกำหนดขอบเขตของการคำนวณส่วนบุคคลแบบพกพาใหม่
รู้จักกับ Tiiny AI Pocket Lab
สตาร์ทอัพจากสหรัฐอเมริกา Tiiny AI ได้เปิดตัว Pocket Lab อุปกรณ์ที่พวกเขาตั้งชื่ออย่างกล้าหาญว่าเป็น "ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI ส่วนบุคคลที่เล็กที่สุดในโลก" ด้วยขนาดเพียง 14.2 x 8 x 2.53 ซม. และน้ำหนักเพียง 300 กรัม อุปกรณ์นี้มีขนาดเล็กพอที่จะใส่ในกระเป๋าเสื้อแจ็กเก็ตได้ ถึงแม้จะมีขนาดเล็กจิ๋ว Tiiny AI อ้างว่ามันสามารถติดตั้งและรันโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ที่มีพารามิเตอร์สูงสุดถึง 120 พันล้านพารามิเตอร์ได้ในเครื่อง โดยไม่ต้องเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต การอ้างสิทธิ์นี้ได้รับการยอมรับอย่างเป็นทางการ โดยอุปกรณ์ได้รับสถิติโลกกินเนสส์บุ๊กส์ ในหมวดหมู่ "MiniPC ที่เล็กที่สุด (รัน LLM 100B ในเครื่องได้)" บริษัทมีแผนจะนำเสนอ Pocket Lab ในงานแสดงสินค้า CES 2026 ที่สหรัฐอเมริกา
ข้อมูลจำเพาะหลักของ Tiiny AI Pocket Lab
| คุณลักษณะ | รายละเอียดจำเพาะ |
|---|---|
| ขนาด | 14.2 x 8 x 2.53 ซม. |
| น้ำหนัก | 300 กรัม |
| ซีพียู | 12-core ARMv9.2 |
| ประสิทธิภาพ AI | ~190 TOPS (NPU + CPU) |
| หน่วยความจำ | 80GB LPDDR5X |
| ที่เก็บข้อมูล | 1TB SSD |
| TDP / กำลังไฟ | TDP 30W, ระบบ ~65W |
| ข้ออ้างหลัก | รันโมเดลภาษาขนาด 120B พารามิเตอร์ได้ในเครื่อง |
| การรับรอง | Guinness World Record: คอมพิวเตอร์มินิที่เล็กที่สุด (รัน LLM ขนาด 100B ในเครื่อง) |
| งานจัดแสดง | CES 2026 |
สเปกทางเทคนิคและการอ้างอ้างสมรรถนะ
หัวใจของความสามารถที่อ้างของ Pocket Lab อยู่ที่การกำหนดค่าฮาร์ดแวร์แบบกำหนดเอง มันถูกสร้างขึ้นรอบๆ ซีพียู ARMv9.2 12 คอร์ ที่จับคู่กับหน่วยประมวลผลประสาท (NPU) เฉพาะทาง Tiiny AI ระบุว่าการผสมผสานนี้ให้สมรรถนะการประมวลผล AI ประมาณ 190 ล้านล้านการดำเนินการต่อวินาที (TOPS) เพื่อรองรับความต้องการหน่วยความจำมหาศาลของโมเดลขนาดใหญ่ อุปกรณ์นี้ติดตั้งแรม LPDDR5X ขนาด 80GB และ SSD ความจุ 1TB สำหรับจัดเก็บข้อมูล บางทีสิ่งที่สำคัญที่สุดสำหรับอุปกรณ์พกพา Tiiny AI ได้ออกแบบระบบให้ทำงานภายในขีดจำกัดพลังงานความร้อน (TDP) 30W และขอบเขตพลังงานระบบทั้งหมดทั่วไปที่ 65W สัญญาว่าจะให้สมรรถนะสูงด้วยการใช้พลังงานที่ค่อนข้างน้อยเมื่อเทียบกับฮาร์ดแวร์ AI ระดับเดสก์ท็อป
ระบบซอฟต์แวร์และระบบนิเวศของโมเดล
ฮาร์ดแวร์เป็นเพียงส่วนหนึ่งของสมการเท่านั้น Pocket Lab ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับ LLMs แบบโอเพนซอร์สและเฟรมเวิร์กยอดนิยมหลากหลายประเภทด้วยการติดตั้งเพียงคลิกเดียว ครอบครัวโมเดลที่รองรับรวมถึง Llama ของ Meta, โมเดลของ Mistral AI, DeepSeek, Qwen, Phi ของ Microsoft และ GPT-OSS นอกเหนือจากโมเดลหลักแล้ว อุปกรณ์ยังรองรับเฟรมเวิร์กเอเจนต์และเครื่องมืออัตโนมัติ เช่น ComfyUI, SillyTavern และ Flowise Tiiny AI ให้เครดิตเทคนิคซอฟต์เวียร์สำคัญสองประการที่ทำให้การทำงานของโมเดล 120B เป็นไปได้ในทางปฏิบัติ: "TurboSparse" วิธีการเปิดใช้งานแบบเบาบัวระดับนิวรอนสำหรับการอนุมานที่มีประสิทธิภาพ และ "PowerInfer" เอนจินโอเพนซอร์สที่กระจายภาระงานการคำนวณแบบไดนามิกระหว่างซีพียูและ NPU
โมเดล AI และเฟรมเวิร์กที่รองรับ
- โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs): GPT-OSS, Llama (Meta), Qwen, DeepSeek, Mistral, Phi (Microsoft).
- เครื่องมือและเฟรมเวิร์ก: ComfyUI, SillyTavern, Flowise.
- ซอฟต์แวร์สำคัญที่ช่วยเสริม: TurboSparse (สำหรับการอนุมานที่มีประสิทธิภาพ), PowerInfer (เครื่องยนต์อนุมานแบบผสมผสาน).
การตอบสนองความต้องการของตลาดและกรณีการใช้งาน
Tiiny AI กำลังวางตำแหน่ง Pocket Lab เป็นโซลูชันสำหรับข้อกังวลหลายประการที่กำลังเติบโตในอุตสาหกรรม AI ด้วยการประมวลผลทุกอย่างบนอุปกรณ์ มันมุ่งหมายที่จะขจัดความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับ API บนคลาวด์ เนื่องจากข้อมูลผู้ใช้และการโต้ตอบกับโมเดลทั้งหมดยังคงถูกเก็บไว้ในเครื่องด้วยการเข้ารหัสระดับธนาคาร มันยังแก้ไขปัญหาความล่าช้าและความน่าเชื่อถือที่ผูกกับความเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต บริษัทมองว่าผู้ใช้หลักคือนักพัฒนา นักวิจัย นักศึกษา และผู้เชี่ยวชาญที่ต้องการ AI แบบพกพาและเป็นส่วนตัวสำหรับงานต่างๆ เช่น การให้เหตุผลหลายขั้นตอน การสร้างเนื้อหา และการวิเคราะห์เชิงลึกบริบท พวกเขาให้เหตุผลว่าโมเดลในช่วง 10B ถึง 100B พารามิเตอร์ครอบคลุมความต้องการ AI ในทางปฏิบัติมากกว่า 80% ซึ่งเป็นช่องที่ Pocket Lab ถูกสร้างขึ้นเพื่อรองรับ
ข้อได้เปรียบที่อ้างอิงและตำแหน่งทางการตลาด
- ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย: ทำงานแบบออฟไลน์เต็มรูปแบบ; การจัดเก็บข้อมูลในเครื่องด้วยการเข้ารหัส
- การพกพา: ขนาดเล็กเท่าฝ่ามือ
- เป้าหมายด้านประสิทธิภาพ: มุ่งหมายที่จะให้ความสามารถเทียบเท่ากับ GPU ระดับมืออาชีพที่มีราคาหลายพันดอลลาร์ (เช่น NVIDIA DGX Spark ~4,000 ดอลลาร์สหรัฐ) ด้วยต้นทุนและปริมาณการใช้พลังงานที่ต่ำกว่า
- กลุ่มผู้ใช้เป้าหมาย: นักพัฒนา, นักวิจัย, ผู้เชี่ยวชาญ, นักศึกษาที่ต้องการ AI ที่พกพาได้และเป็นส่วนตัว
- กรณีการใช้งานเป้าหมาย: การให้เหตุผลหลายขั้นตอน, การสร้างเนื้อหา, การทำความเข้าใจบริบทเชิงลึก (ช่วงโมเดลพารามิเตอร์ 10B-100B)
บริบทและผลกระทบต่ออุตสาหกรรม
การประกาศนี้เกิดขึ้นในช่วงเวลาที่ "Edge AI" เป็นจุดสนใจหลักของอุตสาหกรรม คู่แข่งอย่าง NVIDIA นำเสนอโซลูชันที่มีประสิทธิภาพแต่ราคาแพง เช่น DGX Spark ซึ่งมีราคาประมาณ 4,000 ดอลลาร์สหรัฐ Pocket Lab ซึ่งยังไม่ได้เปิดเผยราคา นำเสนอตัวเองเป็นทางเลือกที่เข้าถึงได้ง่ายกว่าและพกพาสะดวกกว่าอย่างมีศักยภาพ หากการอ้างอ้างสมรรถนะของมันเป็นจริงในการทดสอบในโลกแห่งความเป็นจริง มันอาจลดอุปสรรคในการเข้าถึงการทดลองและติดตั้ง LLMs ที่ซับซ้อนในเครื่องได้อย่างมีนัยสำคัญ การเปลี่ยนแปลงไปสู่ฮาร์ดแวร์ AI ส่วนบุคคลที่มีประสิทธิภาพนี้อาจส่งเสริมแอปพลิเคชันใหม่ๆ และทำให้การเข้าถึงเทคโนโลยีที่ก่อนหน้านี้จำกัดอยู่เฉพาะเซิร์ฟเวอร์หรือเวิร์กสเตชันระดับไฮเอนด์เป็นประชาธิปไตยมากขึ้น
รอการยืนยันในโลกแห่งความเป็นจริง
แม้สเปกและสถิติโลกกินเนสส์จะน่าประทับใจบนกระดาษ การทดสอบที่แท้จริงสำหรับ Tiiny AI Pocket Lab จะอยู่ที่การทดสอบประสิทธิภาพโดยอิสระ ราคาสุดท้าย และความพร้อมใช้งานทั่วไป ซึ่งเป็นรายละเอียดที่ยังรออยู่ คำสัญญาของสมรรถนะ AI ระดับเซิร์ฟเวอร์ในอุปกรณ์ขนาดพกพา เป็นส่วนตัว และทำงานออฟไลน์ได้นั้นน่าดึงดูดใจ ชุมชนเทคโนโลยีจะจับตามองอย่างใกล้ชิดเมื่อ Tiiny AI สาธิต Pocket Lab ในงาน CES 2026 ต้นปีหน้า ด้วยความกระตือรือร้นที่จะดูว่าซูเปอร์คอมพิวเตอร์ขนาดพกพานี้จะสามารถทำตามวิสัยทัศน์อันทะเยอทะยานและกลายเป็นเครื่องมือที่เปลี่ยนแปลงโฉมหน้าภูมิทัศน์ของปัญญาประดิษฐ์ส่วนบุคคลที่กำลังพัฒนาอยู่ได้หรือไม่