Читацькі дописи
IT Community

Засновник і генеральний директор NVIDIA Дженсен Хуанг на CES 2026 зробив заяви, що звучать як початок нової ери: штучний інтелект масштабується в кожну галузь і кожен пристрій. Те, що ще вчора здавалося фантастикою, сьогодні стає реальністю, а завтра перетвориться на повсякденність. Принаймні, так нам обіцяють.

Звучить гучно, але давайте будемо чесними, ця революція має свою ціну, і платимо за неї не лише ми, звичайні користувачі, а й наші гаманці.

Платформа, що змінює правила гри та ціни на залізо

Центральною подією презентації став анонс платформи Rubin. Це перша шестичіпова платформа для штучного інтелекту від NVIDIA, яка вже запущена у повномасштабне виробництво. Rubin стає наступником Blackwell і обіцяє зробити великомасштабний ШІ набагато економніший у впровадженні.

Платформа Rubin обіцяє генерувати токени ШІ приблизно за одну десяту вартості попередньої платформи.

ШІ з’їдає вашу оперативку

Поки Хуанг розповідає про майбутнє з персональними агентами на кожному столі, реальність виявляється менш райдужною. ШІ-бум останніх років призвів до катастрофічної нестачі оперативної пам’яті на ринку. Дата-центри, які тренують ці чудові моделі, споживають RAM у неймовірних обсягах, а виробники просто не встигають задовольнити попит.

Результат? Ціни на оперативну пам’ять злетіли до небес. Те, що ще рік-два тому коштувало адекватних грошей, тепер вимагає серйозних інвестицій. І виглядає, що це не тимчасовий стрибок, а стійка тенденція. Виробники пам’яті переорієнтовують свої потужності на серверні рішення для ШІ, бо там маржа вища, а звичайні геймери та ентузіасти залишаються з носом.

SSD-накопичувачі теж потрапили під роздачу. Моделі штучного інтелекту потребують величезних обсягів даних для тренування, а це означає попит на швидкі та ємні сховища. Ціни на SSD вже тепер зросли колосально, особливо на моделі з високою швидкістю читання та запису. Якщо раніше можна було зібрати пристойний ПК без проблем, то зараз навіть базова конфігурація б’є по кишені.

Відкриті моделі для всіх, ну майже

NVIDIA позиціює себе як будівельника передових моделей ШІ, що тренуються на власних суперкомп’ютерах компанії. Чого нам тільки не показали. Clara для охорони здоров’я, Earth-2 для кліматичної науки, Nemotron для міркувань і мультимодального ШІ, Cosmos для робототехніки та симуляцій, GR00T для втіленого інтелекту та Alpamayo для автономного водіння.

Хуанг продемонстрував персоналізованого агента ШІ, який працює локально на настільному і втілюється через робота Reachy Mini з використанням моделей Hugging Face.

Але чи потрібен нам персональний агент ШІ на кожному столі? Чи це справжня необхідність, чи штучно створений попит? Поки що більшість застосувань ШІ виглядають як рішення в пошуках проблеми. Так, це круто, так, це технологічно, але чи варте воно тих грошей, які ми витрачаємо на апгрейд заліза?

Дороге майбутнє

Отож, Дженсен Хуанг малює картину майбутнього, поблискуючи своєю курткою з RTX. З його слів нас чекають рожеві єдинороги далекі горизонти з персональних асистентів та автономні автомобілі, а також ШІ медицина та звісно ж куди без кліматичних досліджень.

Але чи готові ми до цього майбутнього? Чи варте воно тих витрат, які ми приносимо вже тепер? Нестача оперативної пам’яті, захмарні ціни на SSD, постійна гонитва за новим залізом. ШІ-революція відбувається, але вона коштує дорого. І поки корпорації заробляють мільярди на цьому буму доткомів, звичайні користувачі змушені платити все більше.