#nvidiaaiserverpricesriseover15%
🚨
NVIDIA ПОВЫСИТ ЦЕНЫ НА AI-СЕРВЕРЫ
БОЛЕЕ ЧЕМ НА 15 ПРОЦЕНТОВ.
САН-ФРАНЦИСКО, США —
Nvidia сообщила крупным клиентам, что стоимость серверов, собранных на базе ее новейшего аппаратного обеспечения для искусственного интеллекта, вырастет
более чем на 15 процентов; изменения вступят в силу на системах, которые будут поставлены в начале следующего года. Корректировка затрагивает машины, настроенные на фирменные платформы Vera Rubin и Grace Blackwell, обе из которых играют ключевую роль в быстром расширении масштабных вычислений для ИИ.
Повышение цен связано с резким ростом затрат на высокопропускную память — критически важный компонент современных систем ИИ. Поставщики вроде Samsung, SK Hynix и Micron испытывали трудности с тем, чтобы угнаться за спросом, что приводит к удорожанию компонентов и не позволяет даже Nvidia перекрывать эти увеличения за свой счет. Контрактные производители, собирающие серверы для операторов облачных сервисов, уже начали уведомлять клиентов о новых расценках.
Изменения происходят на фоне того, как гипермасштабируемые компании (hyperscalers) наращивают строительство огромных ИИ- датацентров. Компании, включая Microsoft, Google, Amazon и Oracle, во многом опираются на ускорители Nvidia, которые могут стоить десятки тысяч долларов за один чип. Поскольку память составляет все большую долю в общей стоимости системы, новая ценовая политика может усложнить планы расширения — и без того ограниченные дефицитом электроэнергии, задержками строительства и давлением со стороны финансирования.
Vera Rubin, которая должна выйти на широкое развертывание в 2026 году, предназначена для обеспечения значительно большей эффективности по сравнению с текущим поколением Blackwell. Однако обе системы требуют больших объемов DRAM и высокопропускной памяти, а дефицит ощущается по всей отрасли. Даже когда производители увеличивают выпуск, спрос со стороны ИИ-нагрузок продолжает опережать предложение.
Повышение цен добавляет еще одну точку давления для компаний, наращивающих масштабные модели (frontier models). Многие разрабатывают c
$T
$TA
$YB
🚨
NVIDIA ПОВЫСИТ ЦЕНЫ НА AI-СЕРВЕРЫ
БОЛЕЕ ЧЕМ НА 15 ПРОЦЕНТОВ.
САН-ФРАНЦИСКО, США —
Nvidia сообщила крупным клиентам, что стоимость серверов, собранных на базе ее новейшего аппаратного обеспечения для искусственного интеллекта, вырастет
более чем на 15 процентов; изменения вступят в силу на системах, которые будут поставлены в начале следующего года. Корректировка затрагивает машины, настроенные на фирменные платформы Vera Rubin и Grace Blackwell, обе из которых играют ключевую роль в быстром расширении масштабных вычислений для ИИ.
Повышение цен связано с резким ростом затрат на высокопропускную память — критически важный компонент современных систем ИИ. Поставщики вроде Samsung, SK Hynix и Micron испытывали трудности с тем, чтобы угнаться за спросом, что приводит к удорожанию компонентов и не позволяет даже Nvidia перекрывать эти увеличения за свой счет. Контрактные производители, собирающие серверы для операторов облачных сервисов, уже начали уведомлять клиентов о новых расценках.
Изменения происходят на фоне того, как гипермасштабируемые компании (hyperscalers) наращивают строительство огромных ИИ- датацентров. Компании, включая Microsoft, Google, Amazon и Oracle, во многом опираются на ускорители Nvidia, которые могут стоить десятки тысяч долларов за один чип. Поскольку память составляет все большую долю в общей стоимости системы, новая ценовая политика может усложнить планы расширения — и без того ограниченные дефицитом электроэнергии, задержками строительства и давлением со стороны финансирования.
Vera Rubin, которая должна выйти на широкое развертывание в 2026 году, предназначена для обеспечения значительно большей эффективности по сравнению с текущим поколением Blackwell. Однако обе системы требуют больших объемов DRAM и высокопропускной памяти, а дефицит ощущается по всей отрасли. Даже когда производители увеличивают выпуск, спрос со стороны ИИ-нагрузок продолжает опережать предложение.
Повышение цен добавляет еще одну точку давления для компаний, наращивающих масштабные модели (frontier models). Многие разрабатывают c
$T
$TA
$YB