От «ИИ в ОС» к «ИИ для ОС»: openKylin встраивает искусственный интеллект в ядро Linux
openKylin 2.0 превращается в операционную систему на основе искусственного интеллекта, интегрируя его в базовую архитектуру, а не рассматривая как дополнительное приложение.
Фундаментальный стратегический сдвиг от «ИИ в ОС» к «ИИ для ОС» превращает операционную систему openKylin из пассивного менеджера ресурсов в активную интеллектуальную систему.
Создав собственную подсистему искусственного интеллекта для Linux, openKylin предоставляет унифицированный интерфейс, который позволяет разработчикам получать доступ к возможностям искусственного интеллекта без необходимости управлять сложной базовой инфраструктурой или различными фреймворками для работы с моделями.
Для решения проблемы фрагментации аппаратного обеспечения на таких платформах, как ARM и RISC-V, используется трёхуровневая подсистема (Inference Framework, Runtime и SDK) и гибридная модель логического вывода, которая динамически распределяет задачи между локальным оборудованием и облаком в зависимости от требований к производительности и конфиденциальности.
Введение
В большинстве операционных систем искусственный интеллект выступает в роли гостя. Вы устанавливаете чат-бота здесь, голосового помощника — там. Сама операционная система ничего не знает об этом и не заботится об этом — она просто запускает приложения.
openKylin хочет это изменить. На саммите FOSSASIA 2026 в Бангкоке, Таиланд (8–10 марта), команда представила архитектуру, в которой искусственный интеллект не является приложением, работающим поверх операционной системы.
Вместо этого openKylin интегрирует искусственный интеллект непосредственно в ядро Linux — в процесс загрузки, управления аппаратным обеспечением и предоставления возможностей разработчикам.
Саммит FOSSASIA 2026: openKylin создает архитектуру операционной системы на основе искусственного интеллекта
При традиционном подходе «ИИ на ОС» операционная система выступает в роли пассивной платформы для управления ресурсами, которая просто предоставляет среду для работы автономного программного обеспечения с искусственным интеллектом.
Концепция будущего от openKylin под названием «ИИ для ОС» предполагает полномасштабную реконструкцию с использованием ИИ, при которой интеллект интегрируется как фундаментальная, встроенная функция системной архитектуры.
Смелое заявление. А теперь давайте посмотрим, что они на самом деле создали.
Проблема, которую пытается решить openKylin
У каждой аппаратной платформы есть свои особенности. Процессор Intel обрабатывает логические выводы иначе, чем нейронный процессор на базе ARM. У ускорителей RISC-V есть собственные наборы инструкций. Форматы моделей (ONNX, TensorFlow Lite, GGUF) не всегда хорошо сочетаются друг с другом.
К чему это приводит? Разработчики в итоге пишут связующий код для конкретной платформы. Одну и ту же функцию искусственного интеллекта приходится переписывать для каждого устройства, на котором она работает. Это проблема фрагментации, которая замедляет развитие всей экосистемы.
Ответ openKylin — это трёхслойная автономная архитектура, которая отделяет аппаратные сложности от удобства работы разработчиков.
Представьте, что вы создаете чистый стек абстракций: подобно тому, как веб-браузер скрывает операционную систему от веб-приложений, эта архитектура скрывает аппаратное обеспечение от систем искусственного интеллекта.
Трехуровневая архитектура
Архитектура была публично представлена на технических сессиях саммита FOSSASIA.
Инфографика: трехуровневая архитектура openKylin
Вот как работает каждый слой:
Уровень SDK для искусственного интеллекта (уровень 3): то, с чем работают разработчики
Чистый набор программных интерфейсов для обработки естественного языка, распознавания изображений и голосового взаимодействия. Разработчики вызывают эти API, не зная, какое оборудование используется.
Уровень среды выполнения ИИ (уровень 2): исполнительная система
Управляет полным жизненным циклом моделей искусственного интеллекта: их загрузкой, работой и выгрузкой. Он также принимает динамические решения о том, выполнять ли задачи локально или в облаке.
Унифицированная система логического вывода (уровень 1): мост между гетерогенными вычислительными системами
Абстрагирует различия между архитектурами x86, ARM, RISC-V и LoongArch. Нормализует форматы моделей и наборы инструкций, чтобы вышележащие уровни не обращали на них внимания.
Ключевое слово здесь — децентрализованность. Моделям не нужно знать, на каком оборудовании они работают. Приложениям не нужно знать, какие модели загружены. Каждый уровень взаимодействует только с уровнем выше и уровнем ниже. Меняете оборудование? Обновлять нужно только нижний уровень. Выпускаете новый формат модели? То же самое.
Это стандартное инженерное мышление в области разработки программного обеспечения. Новизна заключается в его применении на уровне операционной системы, а не на уровне приложений.
Умная часть: решение о том, где выполнять задачи ИИ
Одна из наиболее интересных с практической точки зрения функций — это модуль AI Engine, компонент уровня выполнения ИИ, который в режиме реального времени определяет, где выполнять ту или иную задачу ИИ.
Когда приложение запрашивает услугу искусственного интеллекта, система учитывает три фактора:
- Доступные вычислительные ресурсы на локальном устройстве в данный момент
- Состояние сети — достаточно ли быстрое и стабильное соединение для разгрузки?
- Требования к конфиденциальности для конкретной задачи
Вывод осуществляется автоматически. Запрос на обобщение личного документа обрабатывается локально, и ваши данные остаются на вашем устройстве.
Запрос на создание изображения с высоким разрешением с нуля, требующий больших вычислительных мощностей и не содержащий конфиденциальных данных, может быть отправлен в облако, если у вас хорошее подключение к сети.
Разработчик приложения не прописывает эту логику. Этим занимается операционная система.
Это важно, потому что конфиденциальность — один из самых острых вопросов при внедрении искусственного интеллекта. Многие пользователи не хотят, чтобы их данные покидали устройство даже для выполнения базовых задач.
В openKylin это рассматривается как проблема маршрутизации, а не политики. По умолчанию система выполняет конфиденциальные операции локально.
Что изменилось на пользовательском уровне
В openKylin 2.0 подсистема искусственного интеллекта стала полноценной частью настольной среды, а не просто инфраструктурой для разработчиков. В этом выпуске появились:
- ИИ-помощник, интегрированный прямо в рабочий стол
- Общесистемная функция преобразования текста в изображение, доступная из любой точки ОС
- Интеллектуальный нечеткий поиск, который учитывает семантическое значение, а не только точные совпадения по ключевым словам
- Интеллектуальный буфер обмена — буфер обмена может преобразовывать скопированный контент в зависимости от контекста
Это не отдельные приложения. Это возможности системного уровня, предоставляемые через уровень AI SDK. Любое приложение может обращаться к ним через те же API, которые разработчики используют для создания собственных функций искусственного интеллекта. Это и есть концепция «ИИ для ОС» на практике: сама операционная система становится общей платформой для ИИ, а не просто платформой для запуска приложений с ИИ.
Чем это отличается от других разработок в области искусственного интеллекта для операционных систем
openKylin не единственная компания, внедряющая искусственный интеллект на уровне операционной системы.
Windows Copilot+ уже глубоко интегрирует искусственный интеллект в операционную систему, сочетая локальный вывод данных с выборочной поддержкой облачных технологий.
В отличие от Ubuntu, поддерживаемой компанией Canonical, которая фокусируется на искусственном интеллекте на уровне приложений и инфраструктуры с помощью таких инструментов, как контейнеры и стеки MLOps, а не встраивает его в основные системные уровни.
Отличительной особенностью openKylin является акцент на аппаратной гибкости. В то время как Copilot+ в настоящее время оптимизирован для графических процессоров Arm64 (особенно на платформах Qualcomm) и не имеет сопоставимой поддержки новых архитектур, таких как RISC-V, openKylin разрабатывается с учетом гетерогенных вычислений.
Унифицированная система логического вывода призвана обеспечить абстрагирование от центральных, графических и нейронных процессоров, в том числе от менее зрелых архитектур.
Это отражает более масштабную стратегическую идею: будущее вычислительной техники будет определяться не одной архитектурой, а более разнообразной и фрагментированной экосистемой аппаратного обеспечения.
На что обратить внимание в будущем
В ходе саммита также были обозначены несколько направлений, в которых openKylin работает над расширением текущей архитектуры:
- Мультиагентное взаимодействие: ИИ-агенты, которые могут передавать задачи друг другу на уровне операционной системы
- Легковесные модели для устройств: модели меньшего размера, оптимизированные для работы на маломощном оборудовании
- Интерфейсы ИИ на системном уровне: более тесная связь между возможностями ИИ и основными функциями операционной системы
Ни одна из этих функций пока не реализована. Это планы на будущее, а планы меняются. Но логика последовательна: рассматривайте операционную систему как платформу для искусственного интеллекта, а не просто как среду для запуска ИИ-приложений.
Ресурс:
- Китайские проекты с открытым исходным кодом в Бангкоке
Редактор: AndreyEx
