На рынке ИИ-вычислений наметился сдвиг: привычная модель оценки мощности через «GPU-часы» постепенно уступает более прикладной метрике — стоимости генерации текста. На этом фоне альтернативные решения начинают выглядеть заметно привлекательнее классических GPU от NVIDIA. По данным, озвученным представителем инфраструктурной компании Nebius, корпоративный спрос сегодня на 90–95 % состоит не из обучения моделей, а из инференса — то есть запуска уже готовых ИИ. Это изменило и подход к ценообразованию: всё чаще компании считают не часы работы оборудования, а стоимость за миллион обработанных токенов.
В этой системе чипы стартапа Groq выглядят значительно выгоднее и по оценкам, их использование обходится примерно в 5–10 центов за миллион токенов, тогда как решения NVIDIA на архитектуре Blackwell (B100, B200, B300) — около 25 центов. При этом Groq выигрывает не только по цене и производительность таких чипов может доходить до 800 токенов в секунду против примерно 450 у GPU NVIDIA, что даёт прирост скорости порядка 70–80 % в задачах генерации текста.
Может это поможет справиться с ИИ-бумом
Однако говорить о полноценной замене GPU пока рано, так как NVIDIA сохраняет ключевое преимущество в обучении моделей — это по-прежнему наиболее ресурсоёмкий этап, где специализированные решения вроде Groq пока не конкурируют.Фактически рынок начинает делиться на два сегмента: обучение остаётся за GPU, а инференс постепенно уходит к более узкоспециализированным чипам. Для понимания масштабов: аренда GPU NVIDIA остаётся дорогой даже на фоне новых метрик. Например, H100 на спотовом рынке стоит около $2,95 в час, H200 — $3,50, а Blackwell B200 — до $6,50. Любопытно, что в конце 2025 года NVIDIA и Groq заключили неэксклюзивное лицензионное соглашение по технологиям инференса. На тот момент эта сделка стала крупнейшей в истории стартапа и косвенно подтвердила, что у подхода Groq есть потенциал, который признают даже лидеры рынка.
Для геймеров эта ситуация тоже имеет значение и рост спроса на ИИ-вычисления напрямую влияет на цены и доступность видеокарт. Если часть нагрузки перейдёт на специализированные ускорители вроде Groq, давление на рынок GPU может снизиться, что способно стабилизировать цены на игровые видеокарты и улучшить их доступность.
Подвинут ли NVIDIA и вспомнит ли она о геймерах?
Пока же индустрия движется к разделению ролей: универсальные GPU остаются основой, но нишевые решения постепенно отбирают у них часть задач. Это делает рынок более конкурентным и может повлиять как на корпоративный сектор, так и на обычных пользователей.
Как вы считаете, приведёт ли развитие альтернативных ИИ-чипов к снижению цен на видеокарты, или GPU всё равно останутся главным инструментом и для ИИ, и для игр? Делитесь мнением в комментариях.
PC НовостиЖелезо и технологииNVIDIAвидеокартыискусственный интеллект
Источник: vgtimes.ru