В дополнение к обычным планам развития продуктов и технологий, AMD в 2025 году представила инициативу «20x2030», которая обещала увеличить энергоэффективность стоечных решений для ИИ в 20 раз к 2030 году. AMD исходила из предположения, что её стоечные системы 2026 года будут в три раза производительнее, чем поколение 2024 года. На практике, они оказались эффективнее в четыре раза, что позволяет рассчитывать на перевыполнение планов AMD к 2030 году.

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

В помощь студенту: обзор российских ИИ-сервисов для учёбы и закрепления знаний

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

Компьютер месяца — сентябрь 2026 года

Обзор смартфона Google Pixel 11 Pro: когда надо выпустить хоть что-то

Источник изображения: AMD

Стоит оговориться, что AMD оценивает свой прогресс на уровне стоек, а не на уровне процессоров и ускорителей ИИ, что, очевидно, даёт компании большую свободу в оптимизации производительности. Компания учитывает улучшения в вычислительной производительности, технологическом процессе, пропускной способности памяти, перемещении данных, интерконнектах, программном обеспечении и совместном проектировании на системном уровне.

По словам AMD, три основные характеристики оборудования определяют производительность системы ИИ: вычислительные возможности, пропускная способность памяти и пропускная способность интерконнекта. Новые технологические процессы и архитектуры повышают производительность вычислений с плавающей запятой на ватт, а улучшения в интеграции памяти и высокоскоростные интерконнекты увеличивают пропускную способность, доступную чипам. AMD ожидает, что эти разработки в совокупности обеспечат в 20 раз более высокую производительность ИИ на ватт к 2030 году по сравнению с базовым показателем 2024 года.

Память и интерконнекты играют особенно важную роль, поскольку современные системы ИИ, как правило, перемещают огромные объёмы данных. AMD заявляет, что более высокая пропускная способность памяти, большая плотность полосы пропускания, улучшенная пропускная способность на ватт, большие кеши и более тесная интеграция памяти и вычислительных ресурсов могут снизить потери энергии и повысить эффективность работы.

Более быстрые масштабируемые интерконнекты могут улучшить связь между ускорителями, центральными процессорами и другими компонентами, что также повышает эффективность работы. Оптимизация ПО AMD — ещё одна часть усилий, поскольку более высокая производительность, достигаемая благодаря оптимизации, в конечном итоге означает меньшее энергопотребление, необходимое для достижения ожидаемого результата.

Четырёхкратное улучшение энергоэффективности (и, соответственно, производительности) следует рассматривать как оценку AMD, а не как прямое сравнение двух коммерчески доступных стоечных систем. AMD измеряет прогресс, сравнивая ежегодные репрезентативные стоечные конфигурации с базовым уровнем 2024 года, используя методологию расчёта производительности на ватт.

Кроме того, в расчёте на 2026 год используются данные измерений реальных продуктов и результаты моделирования в тех случаях, когда окончательные показатели производительности были недоступны, что, по сути, означает, что AMD не использует свои новейшие ускорители Instinct MI455X для этих оценок.

В случае успеха инициативы «20x2030» две будущие стойки AMD 2030 года смогут обеспечить тот же объем вычислительных ресурсов, что и 570 стоек 2024 года на базе процессора Instinct MI300X. Это, по сути, означает в 20 раз меньшее энергопотребление или в 20 раз более высокую производительность при том же энергопотреблении к 2030 году.

Одна серверная стойка Nvidia VR200 NVL72 нового поколения на архитектуре Vera Rubin обойдётся облачному оператору примерно в $7,8 млн, подчитали в Morgan Stanley. Для сравнения, GB300 NVL72 стоит около $4 млн. Стойка нового поколения VR200 NVL72 содержит больше DRAM и NAND — на память приходятся около 25 % общей стоимости.

Компьютер месяца — сентябрь 2026 года

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

Обзор смартфона Google Pixel 11 Pro: когда надо выпустить хоть что-то

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

В помощь студенту: обзор российских ИИ-сервисов для учёбы и закрепления знаний

Источник изображения: Nvidia

В корпусах VR200 NVL72 компания Nvidia намеревается продавать процессоры Vera по $5000 и ускорители искусственного интеллекта Rubin по $55 000 за штуку. В стойках используются уже знакомые клиентам корпуса Oberon, но внутри установлены более сложные компоненты коммутации, сетевых подключений, печатные платы, системы охлаждения, изменились даже технологии упаковки чипов — всё это влияет на стоимость систем и складывается в ценник $7,8 млн за стойку. Только компоненты памяти в стойке VR200 NVL72 обходятся около $2 млн или на 435 % больше, чем в GB300 NVL72.

Источник изображения: x.com/Aaronwei3n

На каждую стойку нового поколения приходятся 54 Тбайт памяти LPDDR5X — втрое больше, чем 17 Тбайт у GB200 NVL72. Nvidia, по оценкам SemiAnalysis, в I квартале платила по $8 за 1 Гбайт LPDDR5X, и дальше этот показатель может только вырасти, особенно если речь идёт о дорогих в производстве и тестировании модулях SOCAMM2. Таким образом, память для GB200 NVL72 обходится в $136 000 на каждую машину; в случае VR200 NVL72 это уже $408 000, а при росте цены до $10 за 1 Гбайт это будут уже $540 000 — даже без учёта наценки самой Nvidia.

Кроме того, в каждой стойке VR200 NVL72 содержится память 3D NAND на сумму не менее $1 млн, тогда как в GB200 NVL72 её практически не было. В результате $2 млн за память на стойку Vera Rubin NVL72 представляется вполне предсказуемым показателем: здесь есть большие объёмы LPDDR5X и 3D NAND, не говоря уже о высокоскоростной HBM4 на самих ускорителях Rubin — и это в условиях дефицита и колоссальных цен на чипы памяти.