AMD, 온디바이스 AI용 ‘라이젠클로(RyzenClaw)’ 및 ‘라데온클로(RadeonClaw)’ 레퍼런스 디자인 공개
AMD는 오픈소스 프레임워크인 OpenClaw를 공식 출시했으며, 이와 함께 RyzenClaw와 RadeonClaw라는 두 가지 하드웨어 레퍼런스 디자인을 선보였습니다. 이번 프로젝트는 AMD의 ‘에이전트 컴퓨터(Agent Computer)’ 비전을 한 단계 발전시켜, 개발자들이 대규모 언어 모델과 다중 에이전트 워크플로를 로컬 PC에서 직접 실행할 수 있도록 지원합니다. 이러한 접근 방식은 데이터의 개인정보 보호 및 보안을 강화하는 동시에 클라우드 연결 및 구독 서비스에 대한 의존도를 줄여줍니다.

현재 OpenClaw는 주로 WSL2를 통해 Windows에서 작동합니다. 이 프레임워크는 로컬 추론을 위해 llama.cpp 백엔드를 사용하는 LM Studio를 활용합니다. 또한 Qwen3.5 35B와 같은 고급 모델의 실행을 지원하며, 컨텍스트 정보를 로컬 하드웨어에 직접 안전하게 저장하는 Memory.md라는 내장 메모리 시스템을 통합하고 있습니다.
다양한 컴퓨팅 요구 사항을 해결하기 위해 AMD는 두 가지 서로 다른 기술적 경로를 제공합니다. RyzenClaw 솔루션은 128GB의 통합 메모리를 갖춘 Ryzen AI Max+ 프로세서를 기반으로 구축되었습니다. 이 솔루션은 최대 6개의 로컬 AI 에이전트를 동시에 지원할 수 있으며, 약 260,000 토큰 규모의 확장된 컨텍스트 윈도우를 제공합니다. RadeonClaw 솔루션은 추론 속도를 최우선으로 하며, 32GB VRAM을 탑재한 Radeon AI PRO R9700 그래픽 카드를 활용해 단 4.4초 만에 10,000개의 토큰을 처리합니다.
현재 이러한 구성의 초기 가격은 다소 높은 편입니다(엔지니어와 얼리 어답터를 겨냥한 RyzenClaw 시스템의 시작 가격은 약 2,700달러 수준). 하지만 AMD의 전략은 분명한 메시지를 전달합니다. 개인용 컴퓨팅의 미래는 단순한 정보 처리 허브를 넘어 자율적이고 제어 가능한 AI 에이전트 플랫폼으로 진화하고 있습니다. AMD는 데이터 센터 수준의 AI 기능을 데스크톱에 도입함으로써, 새롭게 부상하는 분산형 AI 생태계에서 핵심적인 역할을 수행할 것으로 자리매김하고 있습니다.
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현재 OpenClaw는 주로 WSL2를 통해 Windows에서 작동합니다. 이 프레임워크는 로컬 추론을 위해 llama.cpp 백엔드를 사용하는 LM Studio를 활용합니다. 또한 Qwen3.5 35B와 같은 고급 모델의 실행을 지원하며, 컨텍스트 정보를 로컬 하드웨어에 직접 안전하게 저장하는 Memory.md라는 내장 메모리 시스템을 통합하고 있습니다.
다양한 컴퓨팅 요구 사항을 해결하기 위해 AMD는 두 가지 서로 다른 기술적 경로를 제공합니다. RyzenClaw 솔루션은 128GB의 통합 메모리를 갖춘 Ryzen AI Max+ 프로세서를 기반으로 구축되었습니다. 이 솔루션은 최대 6개의 로컬 AI 에이전트를 동시에 지원할 수 있으며, 약 260,000 토큰 규모의 확장된 컨텍스트 윈도우를 제공합니다. RadeonClaw 솔루션은 추론 속도를 최우선으로 하며, 32GB VRAM을 탑재한 Radeon AI PRO R9700 그래픽 카드를 활용해 단 4.4초 만에 10,000개의 토큰을 처리합니다.
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