По данным Bloomberg, Nvidia сообщила некоторым из своих крупнейших клиентов, что цены на серверы, содержащие ее чипы искусственного интеллекта, вырастут более чем на 15 процентов для систем, поставляемых с начала 2027 года, что является вторым крупным повышением цен менее чем за год, наложенным на повышение примерно на 30 процентов почти по всем линейкам продуктов в июле.

Предупреждение, переданное через производителей серверов, которые собирают системы для операторов крупных центров обработки данных, приходится на деликатный момент для индустрии искусственного интеллекта: предприятия борются со стоимостью масштабного строительства инфраструктуры, а рынок памяти — заявленный драйвер роста — не демонстрирует никаких признаков охлаждения. Nvidia планирует опубликовать квартальные результаты 26 августа, где аналитики ожидают свежих подробностей о спросе, предложении и затратах. Подробнее об этой истории — в нашем новости об ИИ.

Какие системы затронуты

Согласно сообщению, увеличение коснется серверов, построенных на базе флагманских платформ Nvidia Grace Blackwell и предстоящего поколения Vera Rubin. Повышение не будет одинаковым: размер корректировки зависит от поколения используемого чипа Nvidia, а также от объема и конфигурации памяти в каждой системе.

Сообщается, что производители серверов, обслуживающие крупные технологические компании, включая Microsoft, Google и Oracle, начали уведомлять клиентов о предстоящих изменениях цен на системы, поставляемые в начале 2027 года.

Память всему виной

Основной движущей силой является растущая стоимость памяти. Высокопроизводительные системы искусственного интеллекта требуют огромного количества памяти с высокой пропускной способностью, а спрос со стороны расширения центров обработки данных привел к росту цен на HBM и LPDDR5. Производители памяти Samsung Electronics, SK Hynix и Micron Technology сталкиваются с высоким спросом, поскольку полупроводниковые мощности все больше ориентируются на память с высокой пропускной способностью и другие передовые вычислительные продукты.

Гаурав Гупта, вице-президент и аналитик Gartner, сказал, что рост отражает давление на всю цепочку поставок ИИ, а не только на оперативную память. «Цены на память растут, особенно на HBM и LPDDR5, но есть и другие аспекты, такие как передовые литейные пластины, усовершенствованная упаковка и нехватка других компонентов», — сказал он CIO.com, добавив, что эти проблемы приводят к увеличению времени выполнения заказов, «что обычно приводит к более высоким ценам».

И он не ожидает скорого облегчения. «В нынешних условиях высокого спроса и ограниченного предложения мы ожидаем, что эта ситуация сохранится в ближайшей и среднесрочной перспективе», — сказал Гупта, имея в виду более высокие затраты как для организаций, развертывающих свои собственные серверы, так и для тех, кто арендует вычислительные мощности в облаке.

Маленький выбор для покупателей

Для ИТ-директоров такие расчеты непривлекательны. Консультанты и аналитики говорят, что у предприятий нет другого выбора, кроме как признать, что цены на инфраструктуру искусственного интеллекта будут продолжать расти, а смена поставщиков — даже если это возможно — не сможет избежать повышения, поскольку стоимость памяти и компонентов влияет на весь рынок.

Скотт Бикли, научный сотрудник Info-Tech Research Group, утверждает, что Nvidia фактически принимает на себя часть удара. Его расчеты показывают, что компания, вероятно, поглощает часть собственных растущих затрат и передает лишь часть своим крупнейшим клиентам. Но он был прямолинеен в отношении кредитного плеча, которое имеют покупатели: «Стоимость рабочей нагрузки снижается в расчете на один токен, в то время как затраты на базовое оборудование и инфраструктуру растут», — сказал он. «Если вы напрямую создаете свои собственные кластеры, это автоматический переход к и без того чрезвычайно дорогому решению. Если вы покупаете собственное оборудование, вам придется смириться с этим. Вы не собираетесь договариваться о том, как выйти из этой ситуации».

Есть один положительный момент, на который указал Бикли: цены за токен для моделей искусственного интеллекта, похоже, падают, что дает покупателям возможность сдержать инфляцию оборудования за счет разработки рабочих нагрузок, которые меньше полагаются на чистый объем памяти.

Выжимаем больше из того, что у вас уже есть

Эта стратегия — получение большей отдачи от существующего оборудования — является тем, в чем сходятся несколько аналитиков. Бикли указал на такие методы, как маршрутизация моделей, сжатие и пакетная обработка, как на способы повышения эффективности использования уже находящихся в эксплуатации кластеров.

Флавио Вилланустре, директор по информационной безопасности LexisNexis Risk Solutions Group, согласился с тем, что сжатие — это, по сути, проблема спроса и предложения, которая должна выйти на стадию, как только производство памяти начнет расти для удовлетворения спроса, обусловленного искусственным интеллектом, — но он не ожидает, что это произойдет в ближайшие несколько месяцев. Тем временем, отметил он, некоторые поставщики моделей искусственного интеллекта адаптируют свои модели для лучшей работы в средах с ограниченной памятью. Он указал на Gemma E4B от Google и подобные модели, которые используют иерархический многоуровневый подход, который помещает в память только необходимые части модели, а не хранит всю модель в оперативной памяти.

Майк Уилкс, директор по информационной безопасности компании Aikido Security, утверждает, что повышение цен может принести пользу, если приведет к созданию более дисциплинированной архитектуры. По его словам, предприятия последние несколько лет рассматривают токены пограничной модели как «бесконечно эластичную утилиту», направляя рабочие нагрузки на самую большую модель независимо от того, требует ли задача рассуждений на пограничном уровне. Правильная архитектура становится все более гибридной: примерно 10 процентов потребления резервируется для пограничных моделей для решения проблем, которые действительно в них нуждаются, в то время как классификация, извлечение, обобщение и рутинные действия агентов переходят на модели с небольшим языком и модели с открытым весом, работающие в инфраструктуре, контролируемой предприятием.

«Это дает ИТ-директорам возможность противостоять взвинчиванию цен или одностороннему установлению цен», — сказал Уилкс.

Сигнал инфляции для экономики ИИ

Это увеличение также является сигналом о том, куда движутся затраты на бум искусственного интеллекта. Поскольку память, пластины и упаковка дорожают, инфляция распространяется от производителей чипов к поставщикам серверов, облачным провайдерам и, в конечном итоге, к предприятиям, использующим ИИ. Поскольку отчет о прибылях Nvidia выйдет 26 августа, покупатели и инвесторы будут следить за тем, какую часть этого ценового давления компания поглотит — и какую часть оно перейдет вниз по течению.

---

Будьте в курсе ИИ

Последние новости, аналитика и прорывы в сфере ИИ — всё в одном месте.

Читать больше новостей об ИИ →