С выходом Ubuntu 26.04 LTS на базе GNOME 50 и Linux 7.0 Canonical уже обновила стабильную ветку, но параллельно продолжает работу над следующими релизами. В новом посте компания подтвердила: в Ubuntu 26.10 впервые появится встроенная поддержка локального ИИ. При этом Canonical не делает ставку на облачные сервисы — вместо этого используют локальные модели с открытыми весами. Первый релиз пройдет в формате opt-in: функции можно включить вручную, а при необходимости — просто удалить соответствующие Snap-пакеты.
По словам вице-президента по разработке Jon Seager, речь идет не о простом «десктопном ассистенте» вроде Microsoft Copilot, а о более глубокой интеграции. В планах — локальные модели для распознавания речи (важно для доступности), контекстные подсказки при ошибках и сложных задачах, а также автоматизация через агентные сценарии.
Часть инфраструктуры уже заложили в Ubuntu 26.04 LTS. Через стандартные репозитории можно установить ИИ-стек для GPU от NVIDIA и AMD — включая CUDA и ROCm. Дополнительно Canonical предлагает так называемые inference-snaps: через них локально разворачиваются модели вроде Qwen, DeepSeek, Gemma и Nemotron. Система автоматически подбирает оптимальную конфигурацию под конкретное железо, чтобы избежать перегрузки.
Практическая ценность такого подхода напрямую зависит от аппаратной платформы. На рабочих станциях с современной GPU локальный ИИ работает иначе, чем на старых ноутбуках или офисных ПК. В последних случаях приходится ограничиваться компактными моделями, которые уступают по возможностям крупным облачным решениям от Anthropic или OpenAI. Canonical учитывает это ограничение и делает ставку на модульность: модели поставляются в виде Snap-пакетов, работают в изолированной среде и получают строго ограниченный доступ к системе.
Такой подход заметно отличается от стратегии Microsoft и Apple, которые все глубже встраивают ИИ в операционные системы и приложения. Для Linux это все равно важный шаг. Локальные модели снижают зависимость от облака, но одновременно поднимают новые вопросы — от требований к вычислительным ресурсам до контроля доступа к данным.
Подписывайтесь на группу Hardwareluxx ВКонтакте и на наш канал в Telegram (@hardwareluxxrussia).