Вот это отличная новость: Ghost открыла заказы на Core — персональный компьютер для ИИ за $3 499, без подписки. Первую партию обещают отправить 31 октября.

Core стоит у вас дома и круглосуточно запускает локальные модели. Агент накапливает контекст из подключённых приложений, файлов и устройств. Общаться с ним можно с ноутбука, через мобильное приложение или iMessage.

У компьютера есть собственная файловая система, браузер и инструменты для действий. В демонстрациях основателя агент связывает данные сна из браслета Whoop с поздними встречами в календаре. В другом примере ищет компании для переезда в Сан-Франциско и звонит им, чтобы узнать цены и доступность.

Внутри — NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell SFF с 24 ГБ видеопамяти, AMD Ryzen 5 7600, 64 ГБ оперативной памяти и SSD на 1 ТБ. По уточнению автора в комментариях, программная часть работает поверх модифицированной Ubuntu, а модели уже установлены и настроены.

Core можно использовать для вычислений в других агентных системах, включая OpenCode, OpenClaw и Hermes. В обсуждении основатель называет примерно 70–80 токенов/с для Qwen3.8-27B и 30–35 для Qwen3.8-Next. Это цифры автора; подробной методики замеров в посте нет.

В политике приватности Ghost есть существенное уточнение. Обработка разговоров и памяти идёт локально. Но поиск в интернете и телефонные звонки передают необходимые для задачи данные внешним сервисам. Ghost обещает не сохранять содержимое запросов на своём шлюзе; у внешних провайдеров действуют собственные правила.

Мне нравится это направление: готовый домашний компьютер, где личный контекст накапливается рядом с вами, а к локальным моделям можно подключать свои инструменты. Теперь интересно посмотреть, как заявленные сценарии будут работать у первых владельцев.

Следующий шаг

Перед выбором отдельного компьютера полезно проверить, как локальная модель справляется с вашими задачами.

Как сравнить локальные модели на своих задачах

Локальный ИИ может пригодиться, если вы хотите работать с личными документами и подключать к агенту собственные инструменты.

Если захотите обсудить, как это применить у себя или в команде — пишите в Telegram @pimenov