Мировой рынок компьютерной памяти переживает очередной кризис. По данным отраслевых источников, стоимость DRAM-чипов начала меняться буквально каждый час, поскольку производители не успевают удовлетворять стремительно растущий спрос. Основной драйвер — бурное развитие искусственного интеллекта, облачных дата-центров и высокопроизводительных вычислений.

Растущие потребности в памяти приводят к тому, что крупные технологические компании получают приоритетные поставки, а мелкие производители электроники вынуждены покупать чипы по постоянно растущим ценам. Это уже влияет на стоимость серверов, ПК, смартфонов и другой техники.

В этой статье разберёмся, почему цены на DRAM растут столь стремительно, какие факторы стоят за дефицитом памяти и что это означает для рынка электроники в ближайшие годы.

Почему цены на DRAM растут так быстро

Главная причина — взрывной рост спроса на память, который связан прежде всего с развитием искусственного интеллекта и масштабированием облачных инфраструктур. Многие компании активно строят дата-центры для обработки ИИ-нагрузок, а такие системы требуют огромного количества оперативной памяти.

В результате поставщики памяти столкнулись с ситуацией, когда спрос значительно превышает предложение.

К ключевым факторам роста цен относятся:

• масштабное строительство дата-центров для ИИ;
• рост спроса на серверную память DDR5;
• перераспределение производственных мощностей в пользу HBM-памяти для ускорителей ИИ;
• ограниченные производственные мощности фабрик;
• долгосрочные контракты крупных технологических компаний.

Из-за этого некоторые поставщики начали динамически менять цены на память, а небольшие компании могут получать новые предложения буквально через несколько минут после предыдущего.

Приоритет получают крупнейшие технологические компании

На рынке памяти сформировалась новая модель распределения ресурсов.

Крупнейшие клиенты — облачные провайдеры, производители смартфонов и автоконцерны — имеют финансовые возможности для заключения долгосрочных контрактов. Это позволяет им получать стабильные поставки даже в условиях дефицита.

В то же время производители чипов, такие как Samsung, SK Hynix и Micron, стремятся поддерживать отношения с крупнейшими покупателями, поскольку именно они обеспечивают основной объём заказов.

Для небольших производителей электроники ситуация намного сложнее:

• им приходится покупать память на спотовом рынке;
• цены могут меняться в течение дня;
• поставщики требуют предоплату или оплату наличными;
• иногда доступный объём поставок ограничен.

По оценкам отраслевых источников, сотни тысяч небольших компаний фактически борются за оставшиеся объёмы DRAM.

Как ИИ меняет рынок памяти

Развитие генеративного искусственного интеллекта кардинально изменило структуру спроса на полупроводниковую память.

Сегодня значительная часть производственных мощностей переключается на выпуск HBM (High Bandwidth Memory) — сверхбыстрой памяти, используемой в ИИ-ускорителях и GPU для дата-центров.

Это приводит к двум последствиям:

1. Производство традиционной DRAM (DDR4/DDR5) сокращается.
2. Поставки для потребительской электроники уменьшаются.

Согласно отраслевым оценкам, ИИ-инфраструктура может потреблять большую часть мировой памяти, что усиливает дефицит для других сегментов рынка.

Какие устройства могут подорожать

Дефицит DRAM влияет практически на весь рынок электроники. Уже сейчас рост цен на память приводит к удорожанию:

• серверов и дата-центров;
• игровых ПК;
• ноутбуков;
• смартфонов;
• мини-ПК и встраиваемых систем;
• сетевого оборудования.

Если ситуация не изменится, производители техники могут увеличить цены на конечные устройства или сократить объёмы выпуска.

Что нового на рынке памяти

В последние месяцы рынок DRAM развивается особенно динамично:

• цены на память могут пересматриваться каждый час из-за нехватки предложения;
• поставщики всё чаще требуют предоплату за заказы;
• крупные дата-центры и ИИ-компании получают приоритетные поставки;
• производство всё больше смещается в сторону HBM-памяти для ИИ-ускорителей;
• дефицит DRAM может сохраняться несколько лет, пока не будут запущены новые фабрики.

Возможен ли спад цен

Некоторые аналитики считают, что рынок может стабилизироваться после запуска новых производственных линий и расширения мощностей фабрик. Однако это долгий процесс — строительство полупроводниковых предприятий занимает годы.

Кроме того, спрос со стороны ИИ-компаний продолжает расти быстрее, чем увеличивается производство. Поэтому в краткосрочной перспективе падения цен ждать не стоит.

Выводы

Рынок оперативной памяти переживает один из самых серьёзных кризисов за последние годы.

Основные выводы:

• спрос на DRAM стремительно растёт из-за развития ИИ и облачных сервисов;
• поставщики памяти отдают приоритет крупным клиентам;
• цены на чипы могут меняться буквально каждый час;
• дефицит памяти влияет на стоимость компьютеров, серверов и смартфонов;
• стабилизация рынка может занять несколько лет.

Если тенденция сохранится, оперативная память станет одним из ключевых факторов стоимости современной электроники.

FAQ

Почему DRAM дорожает так быстро?

Главная причина — резкий рост спроса на память со стороны искусственного интеллекта, дата-центров и облачных сервисов. Производственные мощности не успевают за спросом, что приводит к дефициту и росту цен.

Какие компании производят большую часть DRAM?

Крупнейшими производителями памяти являются Samsung, SK Hynix и Micron. Именно они контролируют значительную часть мирового рынка DRAM.

Повлияет ли дефицит памяти на цены ПК?

Да. Поскольку оперативная память является ключевым компонентом компьютеров и серверов, её удорожание неизбежно повышает стоимость готовых устройств.

Когда цены на оперативную память могут снизиться?

Снижение возможно только после увеличения производственных мощностей и стабилизации спроса со стороны ИИ-инфраструктуры. По мнению аналитиков, это может занять несколько лет.

LSI-ключи: цены на DRAM, дефицит оперативной памяти, рынок RAM 2026, рост цен на DDR5, память для ИИ, HBM память, производители DRAM, дефицит чипов памяти, стоимость RAM, рынок полупроводников.

Сообщение Цены на DRAM растут «каждый час» дефицит памяти усиливается на фоне бума ИИ появились сначала на Новости технологий, игр и гаджетов — AndreyEx News | Всё о IT, железе и инновациях.

Компания Toshiba Electronics Europe объявила о выпуске своих новых жестких дисков S300 AI, специально разработанных для приложений видеонаблюдения с использованием искусственного интеллекта.

Toshiba S300 AI оптимизированы для захвата, анализа и хранения видео в высоком разрешении и обещают расширенные возможности, улучшенную производительность и долговечность корпоративного уровня для удовлетворения потребностей рабочих нагрузок видеонаблюдения с искусственным интеллектом, быстрорастущий сегмент. как объясняет в анонсе Ларри Мартинес-Паломо, вице-президент и директор подразделения продуктов хранения данных Toshiba Electronics Europe GmbH:

«Рынок видеонаблюдения быстро развивается, а аналитика на основе искусственного интеллекта предъявляет новые требования к производительности, емкости и надежности хранилища… Toshiba продолжает расширять и адаптировать свой ассортимент жестких дисков для удовлетворения этих потребностей и предлагает увеличенные емкости, улучшенную производительность и долговечность корпоративного уровня, разработанные специально для рабочих нагрузок с искусственным интеллектом», — добавляет руководитель.

Toshiba S300 AI, возможности

Доступны новые диски Toshiba емкостью от 8 до 24 ТБАЙТ. Они поддерживают крупномасштабную и непрерывную запись и хранение для серверов и решений для хранения видеоанализа с искусственным интеллектом, централизованных систем хранения данных видеонаблюдения, инфраструктуры архивирования и восстановления видео, а также конфигураций RAID с несколькими отсеками.

Такое сочетание масштаба, скорости и прочности делает эти накопители эффективным решением для хранения и обработки огромных объемов видео и аналитических данных, генерируемых системами видеонаблюдения с искусственным интеллектом. Приводы S300 AI сконфигурированы для управления дополнительным произвольным доступом, создаваемым рабочими нагрузками с искусственным интеллектом, что обеспечивает быстрое извлечение видеоданных для точного анализа с помощью искусственного интеллекта в режиме реального времени.

Кроме того, Toshiba S300 AI поддерживает до 64 потоков с камер высокого разрешения и до 32 дополнительных потоков искусственного интеллекта, что позволяет легко масштабировать их в соответствии с меняющимися требованиями видеонаблюдения на базе искусственного интеллекта. Благодаря своим большим возможностям и оптимизированной конструкции эти накопители являются подходящим выбором для непрерывной записи в самых разных секторах и инфраструктурах, таких как транспорт, промышленность, проекты «умных городов», здравоохранение и гериатрия, финансы и логистика.

Жесткие диски S300 AI предназначены для круглосуточной работы в критически важных средах благодаря годовой рабочей нагрузке 550 ТБ и среднему времени безотказной работы (MTTF) до 2,5 миллионов часов. Компания Toshiba предоставляет на накопители ограниченную 5-летнюю гарантию, повышающую их долговечность и пригодность для самых требовательных приложений видеонаблюдения.

Жесткие диски по-прежнему играют важную роль во многих сегментах рынка, и Toshiba S300 AI емкостью 8 и 10 ТБ будут доступны с ноября этого года, а накопители большей емкости появятся в первом квартале 2026 года.

Сообщение Toshiba анонсирует жесткие диски S300 AI для видеонаблюдения появились сначала на Новости технологий, игр и гаджетов — AndreyEx News | Всё о IT, железе и инновациях.

Возможно, вас ждал неприятный сюрприз, если вы недавно пытались собрать новый компьютер или обновить оперативную память. В начале этого года обновление оперативной памяти с 16 ГБ до 32 ГБ обошлось бы вам почти в символическую сумму — около 45 фунтов стерлингов, но теперь тот же двухканальный комплект стоит более чем в два раза дороже, и в нём даже нет модной RGB-подсветки. В последние несколько месяцев стоимость памяти продолжает расти, и, похоже, этому не будет конца. Что происходит?

Цены на оперативную память, конечно, всегда были крайне нестабильными. Я помню несколько периодов за последние три десятилетия, когда из-за заводских пожаров или неожиданно высокого спроса цены взлетали и падали, как на йо-йо. В историческом контексте то, что память так долго оставалась сравнительно дешёвой, является чем-то новым, в то время как в заголовках доминирует невероятная инфляция на рынке графических процессоров.

Но сейчас, к сожалению, снова наблюдается бум в сфере памяти, и на этот раз огромный спрос со стороны центров обработки данных ИИ выходит на первый план. Проблема в том, что только три основные компании производят чипы DRAM в больших объёмах — SK Hynix, Micron и Samsung. И хотя технологическая отрасль ожидала, что ИИ станет популярным, никто не ожидал, что он станет настолько популярным так быстро, и что другие компании не смогут удовлетворить спрос. Центры обработки данных на базе искусственного интеллекта строятся с невероятной скоростью, и всем им в огромных масштабах требуется DRAM в различных формах.

По сути, производственных мощностей не хватает. Это означает, что, во-первых, предложение уже ограничено, а во-вторых, производство продуктов с заканчивающимся сроком службы, таких как память DDR4, прекращается, поскольку производители стремятся увеличить производственные мощности для выпуска DDR5.

Это, в свою очередь, привело к тому, что аналитическая компания TrendForce назвала «активным пополнением запасов продуктов устаревшего поколения» в отчёте: https://www.trendforce.com/presscenter/news/20250707-12633.html, опубликованном в июле, что ещё больше усилило инфляцию. TrendForce также отмечает, что сокращающиеся производственные мощности по выпуску памяти DDR4 в основном используются для серверов, а не для ПК, из-за чего у таких компаний, как Corsair, остаётся мало запасов для производства игровых модулей. Цены на все виды памяти растут, но темпы инфляции для DDR4 выше, чем для DDR5, как видно на скриншоте от CamelCamelCamel ниже.

Но традиционные модули памяти для ПК — это лишь малая часть общей картины. В конце концов, почти все вычислительные устройства в мире в той или иной форме используют DRAM: от памяти в смартфонах и портативных устройствах до высокоскоростной видеопамяти в видеокартах.

Что касается последнего, то, по данным TrendForce, производители отказываются от более медленной и старой памяти GDDR6 в пользу более быстрой памяти GDDR7, при этом стоимость памяти GDDR6 возрастает на 33 %. Это потенциально плохая новость в долгосрочной перспективе для цен на видеокарты с памятью GDDR6, в том числе на новые бюджетные видеокарты, такие как RTX 5050, а также на все новейшие графические процессоры AMD RDNA 4, такие как Radeon RX 9070 XT.

Такой невероятный спрос на DRAM оказал серьёзное влияние на технологическую отрасль. DigiTimes только что сообщила: https://www.digitimes.com/news/a20251103PD207/ddr5-price-dram-memory-demand-samsung.html, что Samsung, по всей видимости, откладывает ценообразование по контрактам на DDR5 до середины ноября для своих партнёров, поскольку цены выросли в три раза. Между тем в октябре председатель правления производителя памяти для ПК Adata Саймон Чен в комментариях: https://www.digitimes.com/news/a20251014PD209/dram-hdd-nand-price-capacity-production-adata.html, опубликованных DigiTimes, заявил о «серьёзном дефиците» памяти. Чен говорит, что Adata проинструктировала своих сотрудников «экономно продавать и поддерживать ключевых клиентов”, описывая при этом огромный сдвиг в динамике рынка, когда “нашими конкурентами в борьбе за поставки являются уже не наши аналоги, а гигантские CSP [поставщики облачных услуг]”.

Когда память станет более доступной? Не хочу быть вестником беды и уныния, но я не думаю, что это произойдёт в ближайшее время. Даже если бум в сфере ИИ замедлится, спрос на DRAM всё равно будет намного выше, чем кто-либо мог предположить несколько лет назад, а создание дополнительных производственных мощностей занимает много времени.

Если бум ИИ окажется мыльным пузырём, который лопнет с катастрофическими последствиями, ситуация, скорее всего, изменится, но до тех пор или пока производственные мощности не будут значительно увеличены, нам, к сожалению, придётся смириться с тем, что за память придётся платить больше.

Сообщение Цены на оперативную память для ПК взлетели до небес и в ближайшее время не снизятся появились сначала на Новости технологий, игр и гаджетов — AndreyEx News | Всё о IT, железе и инновациях.

Несмотря на то, что Nvidia, возможно, хочет убедить вас в обратном, не каждый геймер на ПК включает трассировку лучей в своих играх и повышает частоту кадров с помощью DLSS. Например, Nvidia GeForce GTX 1650 в настоящее время является пятым по популярности графическим процессором по результатам последнего опроса в Steam, его доля составляет 3,21 %. Это вызвало у нас любопытство. Сколько ещё геймеров не используют искусственный интеллект и работают только с растеризацией? Как оказалось, таких много.

Чтобы получить представление о ситуации, мы проанализировали данные последнего опроса в Steam. Напомню вкратце, что GTX был основным брендом графических процессоров Nvidia до того, как RTX привнесла в игры аппаратную трассировку лучей и специализированные тензорные ядра искусственного интеллекта. Когда Nvidia выпустила свои первые графические процессоры серии RTX 2000 с архитектурой Turing, она также выпустила линейку сверхдешёвых графических процессоров GTX на той же архитектуре, но без трассировки лучей и тензорных ядер. Самой дешёвой из них была вышеупомянутая GTX 1650.

Между тем AMD представила аппаратные ядра для трассировки лучей только в архитектуре RDNA 2, выпущенной более года спустя, а специализированные ядра для искусственного интеллекта появились только в архитектуре RDNA 3. Конечно, многие графические процессоры, перечисленные в Steam Survey, представляют собой интегрированные графические системы Intel. В некоторых списках Steam Survey есть некоторая двусмысленность: например, AMD Radeon(TM) Graphics и Intel Iris Xe Graphics технически могут относиться как к чипам с аппаратной трассировкой лучей, так и к чипам без неё.

Поэтому мы не включили эти термины в свои расчёты, так что они в любом случае являются консервативными. Вместо этого мы суммировали доли всех графических процессоров, которые, как нам известно, не поддерживают трассировку лучей или аппаратное обеспечение для искусственного интеллекта. Сюда входят все графические процессоры Nvidia GTX и GT, все графические процессоры AMD до RDNA 2 и все графические процессоры Intel до Iris Xe и Arc. В сумме получается 21,22 %, и здесь тоже есть несколько неожиданных результатов.

Например, в опросе по-прежнему участвуют несколько графических процессоров, которые уже давно устарели, в том числе GeForce GTX 750 Ti — графический процессор на базе устаревшей архитектуры Maxwell, выпущенный в начале 2014 года. В настоящее время его доля в опросе Steam составляет 0,22 %, что делает его более популярным, чем AMD Radeon RX 6500 XT, 6800 и 6900 XT. В последнем исследовании также упоминаются несколько графических процессоров серии GTX 900 — GTX 970 и GTX 960. Между тем ни один графический процессор AMD RDNA 4, такой как Radeon RX 9070 XT, не попал в список, а GTX 1060 на базе архитектуры Pascal по-прежнему пользуется удивительной популярностью, занимая 1,95 % рынка.

Однако что действительно поражает, так это то, что многие геймеры до сих пор используют графические процессоры без поддержки трассировки лучей или искусственного интеллекта. Nvidia выпустила свой первый графический процессор RTX, RTX 2080, более семи лет назад, с тех пор сменилось несколько поколений графических процессоров, но более пятой части геймеров, принявших участие в последнем опросе Steam, до сих пор не убедились в преимуществах трассировки лучей или DLSS.

Лично нам нравится трассировка лучей — она придаёт игровому процессу невероятную реалистичность, но я предпочитаю играть в одиночку, когда всё это визуальное великолепие включено. Если бы моей главной целью было играть в Fortnite, Roblox или Minecraft, то у меня не было бы веских причин для обновления. Возможно, в будущем ситуация изменится, особенно сейчас, когда для некоторых игр, таких как Indiana Jones и The Great Circle, трассировка лучей требуется на базовом уровне. Однако сейчас значительная часть геймеров на ПК вообще не использует оборудование для трассировки лучей.

Сообщение Согласно опросу Steam, более пятой части геймеров на ПК используют графические процессоры без поддержки трассировки лучей или искусственного интеллекта появились сначала на Новости технологий, игр и гаджетов — AndreyEx News | Всё о IT, железе и инновациях.

До недавнего времени работа с моделями искусственного интеллекта означала зависимость от удаленных облаков, удаленных центров обработки данных и непосильных счетов за вычисления. Сегодня этот барьер начинает ослабевать. Новый компактный настольный суперкомпьютер GIGABYTE AI TOP ATOM объявляет о том, что эра локального ИИ больше не многообещающая, а настоящая. Его мощь не замаскирована под футуризм: он доступен, ощутим и готов к установке на любой рабочий стол.

Это устройство знаменует собой официальный старт новой категории оборудования: персонального суперкомпьютера, ориентированного на рабочие нагрузки с искусственным интеллектом. Представленный GIGABYTE и уже доступный в Испании, AI TOP ATOM предназначен для разработчиков, исследователей и практиков, которым необходимо развертывать крупномасштабные модели, не полагаясь на облачную инфраструктуру. Система предлагает необычное сочетание: производительность центра обработки данных и дизайн настольных компьютеров. И все это с особым упором на генеративный искусственный интеллект, машинное обучение и точную настройку продвинутых моделей.

В основе AI TOP ATOM лежит чип NVIDIA Grace Blackwell GB10, процессор, воплощающий переход от искусственного интеллекта к локальному. Оборудование включает 128 ГБ унифицированной памяти и поддерживает до 4 ТБ твердотельного накопителя. Его вычислительная мощность достигает 1 петафлопса, что позволяет ему обрабатывать языковые модели с до 200 миллиардами параметров без необходимости внешнего подключения. Если два устройства соединены друг с другом, эта цифра возрастает до 405 миллиардов параметров, что приближается к нынешним пределам крупномасштабного обучения.

Но грубая мощность — это еще не все. AI TOP ATOM интегрирован со стеком программного обеспечения NVIDIA для искусственного интеллекта, пакетом, который предоставляет библиотеки, среды разработки и инструменты, оптимизированные для ускорения каждой фазы жизненного цикла модели: от создания до вывода. Кроме того, GIGABYTE включает собственный интерфейс AI TOP, графическую среду, разработанную для упрощения точной настройки, тестирования и реализации больших языковых моделей (LLM) и мультимодальных моделей (LMM) простым и эффективным способом.

Целевая аудитория этой машины широка и амбициозна. Он предназначен не только для исследовательских центров или крупных технических отделов, но и для продвинутых студентов, специалистов в этой области, небольших стартапов в области искусственного интеллекта и университетских лабораторий, которые до сих пор не могли получить доступ к этому уровню вычислений. С точки зрения стоимости и масштабируемости он представляет собой стратегическую альтернативу интенсивному использованию облачных платформ, особенно для тех, кому нужны контролируемые, постоянные среды без задержек.

Помимо своей производительности, AI TOP ATOM поднимает фундаментальный вопрос: что означает разработка искусственного интеллекта на местном уровне? Возможность обучения, тестирования или доработки моделей без отправки данных на внешние серверы подразумевает явные преимущества с точки зрения конфиденциальности, безопасности и автономности. Кроме того, он позволяет выполнять итерации с большей скоростью и снижает периодические затраты на использование облачных сервисов. Эта децентрализация вычислительной мощности не только расширяет возможности пользователя, но и может переопределить темпы и направление инноваций в области искусственного интеллекта.

С моей точки зрения, AI TOP ATOM — это больше, чем просто мощное оборудование: это декларация принципов. В то время, когда ИИ становится критически важной инфраструктурой, GIGABYTE предлагает вернуть контроль тем, кто его использует. Будущее разработки моделей будет определяться не только в центрах обработки данных: оно также будет записываться с отдельных настольных компьютеров, мощность которых находится в пределах досягаемости.

Сообщение GIGABYTE AI TOP ATOM: суперкомпьютеры с искусственным интеллектом на рабочий стол появились сначала на Новости технологий, игр и гаджетов — AndreyEx News | Всё о IT, железе и инновациях.

Компания Nvidia выпустила долгожданную DGX Spark — компактную платформу для обучения и логического вывода моделей ИИ, которую рекламируют как самый маленький в мире суперкомпьютер для ИИ. Утверждается, что благодаря графическому процессору GB10 с 128 ГБ унифицированной памяти LPDDR5x эта платформа позволяет использовать ИИ в локальных средах, как в центрах обработки данных. Возможность подключения к другому DGX Spark через высокоскоростные порты QSFP делает его особенно универсальным для локальной тонкой настройки больших моделей без использования облачных технологий.

Рецензенты высоко оценили объем памяти Spark, поддержку кластеризации и программное обеспечение, ориентированное на разработчиков, а также удобство использования и потенциал для удаленной работы. Как и ожидалось, эта крошечная машина отлично справляется с выводом данных и экспериментами с большими моделями, но за это приходится платить. Розничная цена DGX Spark составит от 3000 до 4000 долларов, что немало для системы на базе Arm в сочетании с графическим процессором, эквивалентным RTX 5070; но за это вы получаете 128 ГБ памяти и мощный программный стек.

• ServeTheHome был в восторге, назвав его «чертовски крутым», и отметил потенциал кластера, возможности подключения к сети, архитектуру памяти и компактность, но при этом указал на высокую цену.

«Однако я не могу избавиться от ощущения, что это меняет правила игры. У нас есть 128 ГБ объединённой памяти для запуска больших моделей; … Вместо того чтобы собирать недорогую сеть Thunderbolt или что-то в этом роде, вы можете просто использовать высокопроизводительную сетевую карту 200GbE RDMA». И добавил: «Хотя сейчас в студии у нас больше одной GB10, если бы у меня была возможность купить ещё одну, я бы сделал это немедленно».

• HotHardware высказался более сдержанно, похвалив удобство использования программного обеспечения, унифицированную память и возможности подключения, но отметив проблемы с производительностью и ценой, что делает его скорее дополнительным инструментом для разработчиков, чем заменой высокопроизводительных графических процессоров.

«Однако программное обеспечение — это то, что действительно делает устройство востребованным. Документация для разработчиков и руководства на портале NVIDIA Build для Spark подробны и просты в использовании. Даже у новичков, не имеющих опыта разработки в сфере ИИ, не возникнет проблем с выполнением множества различных задач».

• Level One Tech на YouTube также положительно отозвался о компактном форм-факторе, 128 ГБ объединённой памяти и кластеризации для больших моделей ИИ. Венделл также отметил скромную производительность по сравнению с полноразмерными DGX и высокопроизводительными графическими процессорами.

«Это самое компактное устройство, которое позволит вам выполнять практически все задачи, связанные с любыми инструментами DevOps, которые вам могут понадобиться; … Если вы хотите поэкспериментировать с собственными большими моделями, чтобы протестировать новый формат NVFP4, вы можете сделать это прямо на этом устройстве». Он добавил, что «навыки, которые вы приобретёте, пригодятся вам в работе с большими кластерами».

• The Register был осторожен в своих оценках, признавая высокие технические характеристики устройства, но ставя под сомнение его реальную ценность, особенно по сравнению с другим оборудованием Nvidia.

«Если вам нужна небольшая платформа для разработки ИИ с низким энергопотреблением, которая может выполнять двойную функцию: обеспечивать продуктивность, создавать контент или работать в качестве игровой системы, то DGX Spark, скорее всего, не для вас. Вам лучше инвестировать в что-то вроде AMD Strix Halo или Mac Studio или подождать несколько месяцев, пока не появится суперчип Nvidia GB10; … Но если вы в основном занимаетесь машинным обучением и ищете относительно доступную рабочую станцию для ИИ, то есть несколько вариантов, которые подходят вам так же, как Spark».

• LMSYS был очень доволен, высоко оценил дизайн, память и кластеризацию, подчеркнув, что это мощный инструмент для локального ИИ-вывода.

«NVIDIA DGX Spark — это захватывающий взгляд в будущее персональных ИИ-вычислений. Он сочетает в себе то, что раньше было доступно только в центрах обработки данных: большой объём памяти, высокоскоростные Ethernet-соединения и производительность уровня Blackwell, — и всё это в компактном, прекрасно спроектированном форм-факторе для настольного компьютера. Хотя он не может сравниться с полноразмерными серверами DGX или дискретными графическими процессорами RTX по чистой пропускной способности, он выделяется доступностью, эффективностью и универсальностью».

В целом DGX Spark выглядит как специализированный нишевый продукт, который отлично подходит для разработки ИИ благодаря большому объёму памяти и возможности кластеризации. Всё это заключено в компактный форм-фактор, который незаметно впишется в любой рабочий стол. Однако, несмотря на то, что это шаг в сторону доступной локальной инфраструктуры ИИ, она не заменит высокопроизводительные графические процессоры.

Сообщение Nvidia DGX Spark — компактного специализированного инструмента для разработки ИИ появились сначала на Новости технологий, игр и гаджетов — AndreyEx News | Всё о IT, железе и инновациях.

AMD и OpenAI объявили о стратегическом альянсе для создания инфраструктуры искусственного интеллекта следующего поколения. Соглашение, рассчитанное на несколько лет и рассчитанное на несколько поколений, предусматривает общую мощность 6 гигаватт за счет развертывания ускорителей AMD. Кроме того, он оставляет открытой возможность приобретения OpenAI 10% акций AMD.

Мы уже неоднократно говорили о том, что для развития искусственного интеллекта необходимы колоссальные инфраструктуры, особенно кластер гиперскалеров, ненасытных в потреблении ресурсов. Хотя немало аналитиков видят симптомы ‘пузыря’ перед лицом обрабатываемых данных, инвестиции не перестают расти.

Среди оборудования, необходимого для такого рода инфраструктур, следует отметить ускорители. Предпочтительный компонент при проектировании серверов и центров обработки данных для искусственного интеллекта благодаря его способности эффективно управлять несколькими операциями одновременно, что является фундаментальной особенностью при разработке моделей глубокого обучения. Чтобы понять его важность, достаточно взглянуть на рекорд выручки и прибыли лидера отрасли, NVIDIA.

Хотя NVIDIA и OpenAI уже подписали соглашения о поставках чипов, в том числе о финансовом участии первого, мировой гигант в области искусственного интеллекта хочет обеспечить себя инфраструктурой и теперь объявляет о стратегическом альянсе со своим основным конкурентом., на что обратили внимание руководители OpenAI:

«Этот альянс является фундаментальным шагом в развитии вычислительных мощностей, необходимых для полной реализации потенциала ИИ», — говорит Сэм Альтман, соучредитель и генеральный директор OpenAI. «Лидерство AMD в области высокопроизводительных чипов позволит нам ускорить прогресс и быстрее донести преимущества передового искусственного интеллекта до всех».

AMD и OpenAI

Сделка представляет собой крупный триумф для AMD и должна гарантировать ей привилегированное положение на рынке полупроводников для искусственного интеллекта, о чем свидетельствует почти 30% -ный рост стоимости ее акций за один день. «Мы рады сотрудничеству с OpenAI для предоставления крупномасштабных вычислений с использованием искусственного интеллекта», — прокомментировала Лиза Су, президент и главный исполнительный директор AMD. «Этот альянс объединяет все лучшее, что есть у AMD и OpenAI, чтобы создать действительно беспроигрышную ситуацию, которая позволит обеспечить самое масштабное в мире развитие искусственного интеллекта и продвижение всей экосистемы искусственного интеллекта».

Повышение котировок акций не влияет на ту часть соглашения, которая предусматривает предложение OpenAI о покупке до 10% акций производителя микросхем. В целях дальнейшего согласования стратегических интересов AMD выдала OpenAI ордер на покупку до 160 миллионов обыкновенных акций AMD, который рассчитан на начисление по мере достижения определенных этапов.

Тысячи и тысячи чипов

Технически соглашение предусматривает поэтапное развертывание со второй половины 2026 года инфраструктуры, мощность которой будет начинаться с 1 гигаватта на ускорителях Instinct серии MI450 и увеличится до 6 гигаватт в течение следующих пяти лет с помощью ускорителей AMD нового поколения.

Решение измерять транзакции с оборудованием искусственного интеллекта в гигаваттах, а не в вычислительной мощности или даже в их денежной стоимости (которая оценивается в десятки миллиардов долларов) имеет смысл в настоящее время колоссальные потребности в искусственном интеллекте. Для сравнения: в 2023 году центры обработки данных по всему миру потребляли около 7,4 ГВт. И к этому мы должны добавить 10 ГВт, которые NVIDIA планирует предоставить OpenAI.

Эти данные согласуются с предыдущими исследованиями, согласно которым к концу 2025 года на ИИ может приходиться почти половина потребления электроэнергии мировыми центрами обработки данных. Прогнозы исследования показывают, что оборудование для искусственного интеллекта вскоре может потреблять столько же электроэнергии, сколько целые страны. Международное энергетическое агентство уже выпустило предупреждение, в котором заверило, что мировой спрос на электроэнергию в центрах обработки данных может удвоиться к 2026 году, достигнув уровня, сопоставимого с годовым потреблением в таких странах, как Япония. Не говоря уже о потреблении основных природных ресурсов, таких как вода, для охлаждения.

В любом случае очень важный альянс, особенно для AMD, в качестве поддержки возможностей компании, поскольку она конкурирует с NVIDIA за доминирование на рынке микросхем искусственного интеллекта. Руководители AMD прогнозируют, что сделка принесет более 100 миллиардов долларов новых доходов за четыре года благодаря OpenAI и другим клиентам, которые могут последовать ее примеру.

Сообщение AMD и OpenAI объявили о стратегическом партнерстве в области поставок чипов появились сначала на Новости технологий, игр и гаджетов — AndreyEx News | Всё о IT, железе и инновациях.

Влияние искусственного интеллекта на производство аппаратного обеспечения огромно, и компании стремятся получить конкурентное преимущество за счёт новейших компонентов. Хотя в СМИ много внимания уделяется спросу на графические процессоры для ИИ, центры обработки данных также испытывают большую нагрузку на поставки NAND-памяти.

На самом деле мы можем столкнуться с десятилетним дефицитом флеш-памяти NAND. Так считает генеральный директор Phison Electronics Пуа Хейн-Сенг. Если их прогноз сбудется, ожидайте, что цены на потребительскую оперативную память и твердотельные накопители останутся высокими, а дальнейший рост цен будет вполне вероятен.

В беседе с тайваньским журналом CommonWealth Magazine Пуа подчеркнул, что облачные провайдеры не могут полагаться только на графические процессоры. «Чтобы зарабатывать деньги, нужны пользователи. Пользователи создают данные. Данные нужно хранить. Это значит, что в следующем десятилетии центры обработки данных должны будут расширить свои хранилища. В конце концов, основная функция центра обработки данных — хранение данных».

Хотя центры обработки данных используют как жёсткие диски, так и твердотельные накопители для хранения данных, технологические требования и цены подталкивают их к использованию последних. Это, естественно, усиливает давление на поставщиков NAND-памяти по мере роста спроса.

По данным Pua, доля твердотельных накопителей в центрах обработки данных выросла с нескольких процентов в 2020 году до целых 20 % в 2025 году. Они считают, что в конечном итоге доля твердотельных накопителей составит «80–100 %», предположительно в течение короткого промежутка времени, учитывая стремительный рост их популярности за последние пять лет.

Неудивительно, что усилия по выводу накопителей PCIe 6.0 на рынок сосредоточены почти исключительно в корпоративном сегменте и, скорее всего, останутся там в обозримом будущем. И Micron, и Samsung представили профессиональные твердотельные накопители с этим интерфейсом, и у AMD и Intel пока нет особого желания добавлять поддержку на потребительские материнские платы.

Есть люди, которые не согласны с мнением Пуа. Например, компания Western Digital полностью отказалась от производства твердотельных накопителей и сосредоточилась исключительно на производстве жестких дисков, особо отметив, что одной из причин такого решения является спрос на рынке искусственного интеллекта.

Прогнозы не всегда точны, особенно если речь идёт о десятилетиях. Тем не менее точка зрения Пуа как минимум указывает на то, что и компаниям, и потребителям следует готовиться к изменениям на рынке оперативной и твердотельной памяти в ближайшие годы, которые будут происходить под руководством ИИ.

Сообщение По словам генерального директора Phison, дефицит NAND-памяти может продлиться десять лет из-за спроса на центры обработки данных ИИ появились сначала на Новости технологий, игр и гаджетов — AndreyEx News | Всё о IT, железе и инновациях.

Решение для охлаждения, вдохновлённое природой, которое использует возможности искусственного интеллекта для индивидуальной настройки конструкции под внутреннюю компоновку каждого чипа.

Компания Microsoft представила собственное решение для охлаждения чипов в серверах и центрах обработки данных, в котором микрожидкостные каналы вытравлены непосредственно на кремнии для улучшения теплопередачи. Компания утверждает, что её разработка в определённых условиях в три раза повышает эффективность охлаждения, открывая путь к более компактным и высокопроизводительным центральным и графическим процессорам для удовлетворения растущего спроса на искусственный интеллект.

Современные охлаждающие пластины уже достигли предела по отводу тепла, что затрудняет разработку потенциальных чипов, в которых необходимо учитывать такие аспекты, как плотность тепла и «горячие точки», как никогда раньше. Это, безусловно, проблема для всех процессоров на основе кремния, но особенно для тех, которые используются в сфере искусственного интеллекта.

Чтобы решить эту проблему, вместо двухфазного решения, как у AMD, Microsoft разработала систему охлаждения, в которой микрожидкостные каналы напрямую интегрированы в кремний чипа. Эти крошечные канавки, сравнимые по диаметру с человеческим волосом, проходят через тепловыделяющие области чипа и обеспечивают более эффективное отведение тепла. Поскольку охлаждающая жидкость находится в непосредственном контакте с кремнием, для обеспечения такого же потенциала охлаждения, как при использовании традиционных методов, не требуется экстремально высокая температура жидкости, что позволяет экономить энергию и эксплуатационные расходы.

Команда использовала искусственный интеллект для проектирования этих каналов, настроив их таким образом, чтобы они соответствовали тепловому режиму каждого чипа. Это обеспечивает более эффективную теплоотдачу, что, в свою очередь, позволяет размещать серверы с большей плотностью, поскольку плотность теплового потока становится менее значимым фактором. Это также открывает возможности для более продвинутых архитектур, таких как трёхмерная укладка, где отвод тепла особенно затруднён.

Microsoft утверждает, что её микрофлюидная конструкция может рассеивать более 1 кВт/см², что позволяет ей справляться с тепловым потоком в два или три раза большим, чем у стандартных охлаждающих пластин. Кроме того, утверждается, что максимальный нагрев кремния снижается на 65 %. Хотя основное внимание в этой инновации уделяется охлаждению главного чипа, который может потреблять до 900 Вт в случае с суперчипом Nvidia GH200 Grace Hopper, память HBM также может выиграть от этого. Это должно повысить скорость работы памяти при выполнении самых ресурсоёмких задач.

Тем не менее у этих микрожидкостных каналов есть свои недостатки. Например, из-за их чрезвычайно малого размера точность имеет решающее значение, поскольку размеры каждого канала должны соответствовать скорости потока и механической прочности. Не говоря уже о необходимости изменения химического состава охлаждающей жидкости, чтобы избежать образования отложений или других проблем, которые могут препятствовать циркуляции жидкости. Из-за отсутствия большого теплоотвода, поглощающего тепло, любое засорение может привести к катастрофическому перегреву.

Microsoft планирует изучить возможность интеграции микрофлюидного охлаждения в свои чипы следующего поколения и сотрудничает со своими партнёрами в области производства и кремниевых технологий, чтобы масштабировать эту технологию. Цель состоит в том, чтобы стандартизировать её, чтобы отрасль могла использовать свой опыт и совершенствовать её.

Сообщение Microsoft протравливает жидкие каналы в кремнии, чтобы улучшить охлаждение в три раза появились сначала на Новости технологий, игр и гаджетов — AndreyEx News | Всё о IT, железе и инновациях.

NVIDIA вернула искусственный интеллект в центр своей стратегии, в очередной раз продемонстрировав свои сильные стороны в этой области, и на этот раз она делает это с предложением, которое смотрит прямо в мир цифрового творчества. В рамках IFA 2025 компания представила AI Blueprint, рабочий процесс, разработанный таким образом, чтобы художники и разработчики могли создавать трехмерные объекты, готовые к использованию в своих проектах, за считанные секунды. Еще раз, подпись Дженсена Хуанга показывает, как ИИ может стать незаменимым союзником в творческих процессах.

Концепция проста в объяснении, но мощна по своим масштабам. AI Blueprint позволяет создавать до 20 3D-объектов из простой текстовой подсказки, что до сих пор требовало времени, технических знаний и сложных инструментов. Цель состоит в том, чтобы предложить создателям быстрое прототипирование, которое ускорит начальную фазу любого проекта, от видеоигры до аудиовизуального производства или архитектурного проектирования.

Механика основана на нескольких технологических уровнях. Языковая модель под названием 3.1 8B NIM генерирует первые идеи и определяет объекты. Затем в игру вступает фреймворк NVIDIA SANA, отвечающий за создание превью в высоком качестве, которое художник может оценить. Поток не ограничивается одним результатом: каждый объект можно регенерировать, редактировать или отбрасывать, что дает возможность поэкспериментировать и доработать дизайн перед переходом к производственной фазе.

Следующим шагом является Microsoft TRELLIS NVIDIA NIM, которая превращает эти предварительные просмотры в окончательные 3D-модели. По словам NVIDIA, этот процесс на 20% быстрее, чем у аналогичных собственных приложений, что имеет важное значение в профессиональных средах, где важна каждая минута. Кроме того, модели можно напрямую экспортировать в Blender и другие 3D-приложения, легко интегрируя их в обычные рабочие процессы.

На техническом уровне AI Blueprint призван использовать преимущества последних поколений видеокарт компании. Для графических процессоров RTX серий 40 и 50 требуется не менее 16 ГБ памяти, и в нем используются преимущества оптимизации с помощью PyTorch, которые сокращают время сборки. На RTX 5090 каждый объект создается примерно на шесть секунд быстрее, чем в стандартном приложении, и эта деталь может показаться незначительной, но в крупномасштабных проектах она возрастает многократно.

Приложения очевидны. В видеоиграх прототипы объектов можно создавать за считанные минуты, а не дни, что устраняет необходимость в предварительном моделировании. В архитектуре и кино система позволяет быстро изучить различные версии дизайна, прежде чем выбрать окончательную. А для художников, менее знакомых с техническим языком подсказок, AI Blueprint предлагает более доступные и последовательные результаты, сокращая время обучения.

Трудно не задуматься о символичности этого объявления. NVIDIA не только представляет новый продукт, но и указывает путь в будущее, в котором начальный этап творчества будет все больше зависеть от искусственного интеллекта. То, что раньше было черновиком, сделанным вручную в блокноте, теперь может быть преобразовано в трехмерный предварительный просмотр, созданный за считанные секунды.

Сообщение NVIDIA представляет AI Blueprint для создания 3D-объектов за секунды появились сначала на Новости технологий, игр и гаджетов — AndreyEx News | Всё о IT, железе и инновациях.