Нейро новости. GPT технологии. Нейросети и искусственный интеллект (AI - ИИ). Новости технологий. Медиа про интернет, технологии и финансы. Факты и события. Интересные GPT и нейро видео. Кибернетика
Новости · 10 июля 2026 г.
🚀 Дженсен Хуанг представил суперкомпьютер за $3 000, который может заменить облачные G... — 10 июля 2026 г. в 11:00:07
🚀 Дженсен Хуанг представил суперкомпьютер за $3 000, который может заменить облачные GPU стоимостью $1 900 в месяц и помещается прямо на рабочем столе. По словам одного из разработчиков, он ежемесячно тратил около $1 900 на аренду GPU A100 и H100 в облаке. После покупки NVIDIA DGX Spark устройство было настроено за один вечер, а ежемесячные расходы сократились до примерно $2 на электроэнергию. Что предлагает DGX Spark: 128 ГБ унифицированной памяти; до 1 PFLOPS вычислений для ИИ; возможность запускать модели уровня 70B в полном качестве; поддержку моделей до 200B параметров благодаря большой общей памяти. Для сравнения, популярная NVIDIA GeForce RTX 4090 имеет 24 ГБ видеопамяти, что серьёзно ограничивает запуск крупных LLM без квантования и дополнительных оптимизаций. Особенно привлекательно выглядит экономика: стоимость устройства — около $3 000; экономия по сравнению с облаком — около $1 900 ежемесячно; окупаемость — примерно 6 недель; за первый год потенциальная экономия может превысить $20 000. Для локального запуска достаточно установить Ollama и заменить адрес API с облачного сервиса на localhost. После этого модели работают локально, данные не покидают устройство, а стоимость каждого запроса фактически сводится к потреблению электроэнергии. Для команд, работающих с агентами, RAG-системами, локальными LLM или робототехникой, тренд выглядит весьма заметным: по мере роста цен на облачные GPU и ужесточения лимитов всё больше вычислений будет возвращаться на локальные рабочие станции. Если тенденция сохранится, то компании, которые начали переносить AI-нагрузки на собственное железо в 2026 году, могут получить серьёзное преимущество уже через несколько лет. 🤖💻⚡️