Видеокарты GPU

Раньше выбор видеокарты был болезненным, но понятным: смотришь тесты, смотришь цену, выбираешь лучшее соотношение. Теперь к этому добавился ещё один слой абсурда — нужно проверять, не улетела ли конкретная модель за ночь из-за дефицита памяти, перекоса поставок или очередной волны спроса.

В калькуляторе Seasonic появились неанонсированные RTX 5070 Super, RTX 5070 Ti Super и RTX 5080 Super с более высоким TGP.

Nvidia объясняет Vera не как обычный серверный процессор с максимумом ядер, а как Arm CPU с сильной однопоточной производительностью для ИИ-агентов.

Видеокарты сейчас стоят так, что шутка «соберу свою» уже почти звучит как инженерное задание. Энтузиаст Matthias Balwierz, известный как Bitluni, решил проверить эту мысль буквально: вместо одного графического чипа он собрал стенд из 8192 дешёвых RISC-V-микроконтроллеров. Но называть результат конкурентом GeForce или Radeon было бы неправильно. Это скорее огромный экспериментальный дисплей, в котором каждый микроконтроллер отвечает за собственную светящуюся точку.

Huawei решила зайти туда, где Nvidia особенно сильна: на рынок ИИ-ускорителей Южной Кореи. План громкий — кластеры Atlas SuperPod на 8192 чипа Ascend 950, цена ниже Nvidia и заявления о почти трёхкратном преимуществе над H20. Но в таких новостях самая важная часть обычно прячется не в цифре производительности, а в том, с чем именно её сравнивают.

В гонке ИИ-ускорителей уже мало просто сделать новый GPU. Его ещё нужно суметь соединить с сотней соседей так, чтобы стойка не превратилась в очень дорогой обогреватель с тысячами кабелей. И именно на этом месте, если верить SemiAnalysis, Nvidia сейчас споткнулась с Kyber — стойкой для Rubin Ultra.

Локальный ИИ упирается не только в слова «нейросеть» и «ускоритель». Пока модель не помещается в память, она либо не запускается вовсе, либо начинает мучительно выгружать куски данных на SSD. А когда модель наконец влезла, выясняется второй сюрприз: собрать рабочее окружение из ROCm, драйверов, контейнеров, Python-зависимостей и случайных инструкций с GitHub — это отдельный квест. AMD Ryzen AI Halo пытается решить именно эту проблему. Перед нами не просто мини-ПК на Strix Halo, а готовая коробка для локальных LLM, генерации изображений и экспериментов с ИИ.

Звучит правильно. Тут 128 ГБ общей памяти, 16-ядерный Ryzen AI Max+ 395, встроенная Radeon 8060S, 2 ТБ SSD и официальный набор программ от AMD. Но есть неприятный вопрос: зачем платить $3999 за систему, которая почти вплотную подошла по цене к NVIDIA GB10, а в тяжёлых ИИ-задачах всё равно чаще ждёт дольше? Вот с этим и разберёмся без рекламного тумана.

Razer Blade 18 (2026) — это один из тех ноутбуков, которые называют портативными только потому, что их всё ещё можно закрыть крышкой и перенести в другое место. Весит он 3,2 кг, а к нему добавляется 400-ваттный блок питания. То есть в рюкзак положить можно, но после этого вопрос «зачем я вообще не взял системный блок?» начинает звучать уже не так глупо.

С другой стороны, именно для таких людей Razer Blade 18 и делают. Это не 14-дюймовый ноутбук для кафе и не компромиссный игровой аппарат, в котором производитель сначала поставил мощную видеокарту, а потом задушил её охлаждением. Здесь всё построено вокруг одной идеи: дать большой экран, RTX 5090 на 175 Вт, нормальный набор портов, много памяти, доступ к внутренностям и возможность играть или работать там, где полноценный настольный компьютер поставить неудобно.

Но есть один важный нюанс. За тестовую версию с Core Ultra 9 290HX Plus, RTX 5090, 32 ГБ памяти и SSD на 2 ТБ просят 5399 долларов. Базовая модель начинается примерно с 4000 долларов, а максимальная с 128 ГБ ОЗУ доходит до 7000. И когда за ноутбук просят столько, хочется, чтобы в нём было всё идеально. А вот с этим у Razer получилось не совсем без вопросов.