Il settore degli AI PC ha finora navigato fra annunci roboanti e dimostrazioni spesso ancorate ai servizi cloud. AMD intende capovolgere questa tendenza presentando il progetto "Agent Computer", una visione tecnica e operativa che sposta l'elaborazione dell'intelligenza artificiale dal cloud all'hardware locale del singolo utente. Non è marketing, bensì un vero e proprio blueprint accompagnato da una guida pratica già disponibile, che traccia due distinti percorsi tecnologici basati sul silicio dell'azienda.
Il razionale dietro questa scelta risponde a problematiche concrete che sviluppatori e professionisti lamentano da tempo: la necessità di proteggere i dati sensibili, l'eliminazione dei costi ricorrenti legati al cloud, la garanzia di accesso continuo ai modelli di intelligenza artificiale e la possibilità di controllare completamente l'intera elaborazione in locale. L'architettura proposta da AMD fa ricorso a OpenClaw eseguito tramite WSL2 su Windows, con LM Studio e llama.cpp che gestiscono l'inferenza locale dei grandi modelli linguistici. La gestione della memoria contestuale passa attraverso Memory.md con incorporamenti generati localmente, assicurando così un ecosistema completamente autonomo. AMD stima che l'installazione richieda meno di sessanta minuti, indicatore che la mira è puntata su sviluppatori, appassionati tecnologici e early adopter, non sul grande pubblico.
La prima soluzione, battezzata RyzenClaw, si costruisce sulla piattaforma Ryzen AI Max+ e offre 128 gigabyte di memoria unificata, con raccomandazione di destinare 96 gigabyte come memoria grafica dedicata ai compiti legati all'intelligenza artificiale. Utilizzando il modello Qwen 3.5 35B A3B, AMD dichiara una velocità di generazione pari a circa 45 token al secondo, elaborando diecimila token di input in diciannove secondi e mezzo circa. Il dato più significativo riguarda però la profondità: questa configurazione supporta una finestra contestuale di duecentosessantamila token e consente l'esecuzione simultanea di sei agenti, rendendola ideale per chi vuole sperimentare workflow che coinvolgono più agenti contemporaneamente, dove la disponibilità di memoria e il parallelismo contano più della velocità grezza.
RadeonClaw rappresenta invece una strategia opposta. Abbandona il vasto pool di memoria unificata per abbracciare la Radeon AI PRO R9700, una scheda grafica pensata per ambienti professionali dotata di trentadue gigabyte di VRAM. Con lo stesso modello Qwen, i numeri salgono: circa centovent token al secondo, con tempi di elaborazione intorno ai quattro secondi e mezzo per diecimila token di input. Il trade-off è palese: la finestra contestuale scende a centnovantamila token e il supporto limita a due agenti simultanei. Chi sceglie questa strada privilegia la pura velocità computazionale, accettando il costo di una minore ampiezza di contesto e parallelismo.
La proposta di AMD rompe con la retorica degli AI PC finora diffusa dai competitor, spostando il focus dalla promessa generica all'implementazione pratica. Due hardware path, filosofie diverse, specifici trade-off: tutto documentato e già disponibile per chi desideri costruire il proprio Agent Computer oggi.
