Кремниевый занавес
Эпоха цифрового изобилия, когда любой энтузиаст мог собрать дома сервер, способный конкурировать с мощностями небольшой фирмы, подходит к концу. Владение собственным прогрессивным «железом» все больше приобретает оттенок элитарности на фоне роста цен на чипы памяти и увеличения очереди предзаказа.
В новом материале ForkLog разобрался, почему видеокарты превратились в ресурс для ИИ-отрасли, Nvidia больше не любит геймеров, а фрилансерам-дизайнерам приходится арендовать мощность у облачных ЦОД. Но главный вопрос, на который мы попытались ответить: как дефицит чипов скажется на децентрализации блокчейна, где SSD и DRAM в большинстве случаев играют ключевую роль.
Технофеодализм или временные трудности
В последнее время, судя по выступлениям лидеров ИИ-индустрии и производителей микросхем памяти, складывается впечатление, что эпоха владения собственным мощным персональным компьютером (ПК) постепенно подходит к концу.
В инфополе активно обсуждают выступление основателя Amazon Джеффа Безоса от 2024 года, когда он сравнил использование ПК с электрогенератором во времена центральной подачи электричества в розетки. Часть сообщества считает его пророком в сложившейся ситуации.
Последние модели «железа» становятся главным вычислительным ресурсом для тренировки и обслуживания LLM. ИИ опустошает склады производителей HBM-микросхем, мощности которых раньше принадлежали пользовательскому сегменту SSD-накопителей и оперативной памяти. В результате роста цен на комплектующие рынок уже в этом году может потерять целый класс бюджетных устройств.
В начале февраля исследователи TrendForce повысили прогнозы стоимости чипов. Они ожидают скачок контрактов на пользовательскую память DRAM на 90–95% уже в I квартале 2026 года в связи с бумом ИИ-сегмента. Предыдущий прогноз был на уровне 55–60%.
Кроме того, обучение LLM требует колоссальных объемов данных. Корпоративный сектор выкупил запасы SSD-дисков объемом от 2 ТБ и с высоким ресурсом записи. Производители кремниевых чипов, которым обслуживание ИИ-отрасли обеспечивает более высокий доход, планируют реорганизацию мощностей.
В конце 2025 года лидер производства микросхем памяти Micron Technology — ранее один из самых активных сторонников сохранения десктопного сегмента — объявил о закрытии потребительской линейки Crucial. Производство остановят во II квартале 2026 года после почти 30 лет существования бренда.
Также в Micron намерены нарастить объемы производства HBM-микросхем. Компания инвестировала $9,6 млрд в строительство новых мощностей в Хиросиме (Япония).
12 февраля Samsung Electronics заявила о начале поставок передовых чипов HBM4 неназванным клиентам. Таким образом компания пытается сократить отставание от конкурентов в сфере критически важных компонентов для ИИ-ускорителей Nvidia, включая SK Hynix.
Крупнейший в мире производитель микросхем находится в сложной позиции: он главный поставщик памяти для Nvidia, и при этом лидер в сегменте смартфонов и потребительской электроники. Компании важно сохранить высокомаржинальные контракты в ИИ, не ослабляя свои позиции в производстве гаджетов.
В сентябре прошлого года руководство Samsung Semiconductor постаралось сбалансировать ситуацию. Компания подтвердила, что линии по производству памяти для топовых видеокарт — GDDR7 — способны обеспечить как геймеров и создателей контента, так и профессиональные рабочие станции.
Данные микросхемы используются в флагмане геймерской линейки Nvidia — GeForce RTX 5090. Представленная еще в январе 2025 года, видеокарта остается безоговорочным лидером, а заявленная год назад стоимость в $1999 на сегодняшний день не имеет ничего общего с реальностью. На момент написания статьи предложения колеблются в диапазоне $4000–5000.
Высокоадаптивный рынок Поднебесной как обычно использует возможности. По данным Nikkei Asia, крупнейшие китайские производители памяти CXMT и YMTC заинтересованы в значительном расширении мощностей.
В 2027 году они планируют запустить фабрики в Шанхае и Ухане, причем производство сфокусируется в первую очередь на DRAM и NAND, а не HBM, как это делают лидеры рынка.
Ex-CIO/CTO Bitfury group и сооснователь Hyperfusion Алекс Петров считает, что нет смысла надеяться, что подешевеет, лучше перераспределить затраты.
«Ждать не стоит, мы живем здесь и сейчас. Если вам нужно железо для работы, майнинга, узла — покупать лучше сейчас, мирясь с высокими ценами, и выделить то, без чего можно временно обойтись. Отложенный спрос к 2028 году может быть огромным и непредсказуемым, остается надеяться на старые DDR3/4 и выход новых DDR6», — поделился эксперт в комментарии ForkLog.
Почему видеокарты?
Почему видеокарты, позволявшие в 2000 году играть в Quake III Arena, а в 2015-м в Fallout 4, сперва забрал PoW-майнинг, а позднее поглотила ИИ-индустрия? Ответ кроется в специфике графических ускорителей, которую проще объяснить сравнив с центральным процессором (CPU).
CPU — это гений, который может решить любой вид программных задач: написать стихи, посчитать налоги, управлять операционной системой. Но действия выполняются последовательно на каждом ядре.
В отличие от него GPU — это завод с тысячами простых рабочих. Каждый из них глупее гения, но они умеют действовать одновременно.
Чтобы отрисовать кадр в игре, нужно рассчитать цвет миллионов пикселей. Это равно такому же количеству одинаковых математических операций в секунду. Графический чип был рожден для параллельных вычислений.
Похожая ситуация происходит при PoW-майнинге на видеокартах. Майнинг — это своего рода лотерея, где устройству нужно миллиарды раз в секунду подбирать случайное число, чтобы найти верный хеш. GPU идеально подходила для этих целей, что привело к первой волне их дефицита до перехода Ethereum на PoS в 2022 году.
Графические процессоры стали настоящей находкой для нужд ИИ-индустрии. Современные LLM вроде ChatGPT или Gemini, по сути, гигантские таблицы чисел (матрицы). Их обучение — это бесконечное перемножение этих матриц для подбора «весов» (связей между нейронами).
Оказалось, математика, создающая блики на воде в Cyberpunk 2077, — та же самая линейная алгебра, что лежит в основе обучения нейросетей. Но ИИ требует не только мощных вычислений, но и колоссальной скорости передачи данных. Обычной игровой видеопамяти для этого не хватает — ее место заняла дорогая и дефицитная HBM, за которую сегодня ведут борьбу все техгиганты.
В Nvidia вовремя поняли тренд и, начиная с архитектуры Volta, стали добавлять в видеокарты «тензорные ядра». Они способны одновременно перемножать матрицы, заточенные исключительно под ИИ-задачи.
GPU на час и потеря офлайна
В сложившейся ситуации следующие минимум два года производителям контента, видеорежиссерам, дизайнерам, геймерам, программистам, ИИ-архитекторам и всем, чья работа критически зависит от мощного «железа», предстоит сделать выбор. Отдать привилегию аренде онлайн-мощностей или существенно переплатить за апгрейд ПК.
Учитывая дефицит и очередь на отдельные комплектующие, спрос на подписку набирает силы, заставляя облачные ЦОД становиться более клиентоориентированными. Существуют компании, которые предоставляют гибкий доступ к вычислениям и GPU в аренду, например: Lambda Labs, Vast.ai, Hyperfusion, LeaderGPU, Hostkey и другие.
Сервис RunPod предлагает воспользоваться дефицитным флагманом RTX 5090 за $0,89/час.
Платформа Shadow предоставляет удаленный рабочий стол без ограничений на запуск игр и профессионального софта для инженеров и дизайнеров. Схожие сервисы GeForce Now или Xbox Cloud не дают такой свободы, но и отличаются прайсом.
Уже сейчас, при стабильной скорости соединения домашнее смарт-ТВ может превратиться в мощную рабочую станцию, достаточно заказать необходимое «железо». В таком случае для многих открываются ранее недоступные возможности, но вся ответственность за качество и бесперебойную работу переходит из рук пользователей владельцам технопарков, которые в свою очередь могут отдавать предпочтение более важным клиентам и выполнять санкционные запреты.
Петров отметил, что дата-центры гарантируют доступность 24/7, наличие резервного питания, дублирование подключений и надлежащее качество техобслуживания.
«При этом что-то вы вполне можете хранить дома, на работе. Просто зачастую это дороже и менее удобно», — добавил он.
По его словам, многих дизайнеров, видеомонтажеров, продюсеров и художников уже вытесняет искусственный интеллект. На определенном уровне им приходится обращаться к специализированным ИИ-приложениям, с которыми не справится «домашнее железо».
«В то время как требования LLM растут экспоненциально, держать в телефоне или дома можно только маленькие модели. Экспертные версии больших размеров требуют другого масштаба, мощностей и скоростей, которые как раз предоставляют облачные ЦОД», — объяснил Петров.
Биткоин снова впереди
Вся IT-сфера зависима от комплектующих, но для блокчейн-индустрии дефицит микросхем несет вполне реальную угрозу децентрализации и перераспределению сил.
«Рост цен на память — последствия решений отдельных коммерческих компаний. Ноды блокчейна — не единственные пострадавшие, в цене растут все устройства с новой памятью DDR5: смартфоны, ПК, все. Это также заставляет блокчейны становиться умнее и экономичнее, искать для этого разные пути и решения», — считает сооснователь Hyperfusion.
Он отметил парадокс сложившейся ситуации, в которой PoS-сетям приходится нелегко:
«Proof-of-Stake снизил энергопотребление майнинга, но переложил нагрузку с электричества на память и диски для бизнеса и пользователей. В условиях, когда комплектующие подорожали в 3–5 раз, PoS-цепи попали в "идеальный шторм" реальности».
В блокчейнах вроде Ethereum и Solana работает принцип — «легко создать, но крайне дорого проверять». Учитывая, что в сети много нод, а доказательства занимают семь-девять шагов, барьер входа валидаторам PoS-сети часто ниже для развертывания, но дороже в операционных расходах.
По словам Петрова, в Ethereum каждая нода должна держать в скором доступе всю базу данных аккаунтов, контрактов и балансов. Это десятки миллионов объектов, которые постоянно обновляются. Для быстрой работы нужна высокоскоростная RAM и NVMe SSD, объединенная в RAID-массив.
Ноды обязаны обрабатывать каждый блок. В сетях с высокой частотой (Solana — 400 мс, Ethereum — 12 с), для проверки подписи и выполнения транзакций необходим огромный ресурс. В таких системах требования к полным архивным нодам в разы выше: в Ethereum архивная нода запрашивает 128GB RAM/от 12ТБ SSD.
Снижение рентабельности валидаторов из-за удорожания комплектующих создает новый риск централизации блокчейнов. В январе ежедневное количество активных узлов в блокчейне Solana снизилось до 800 — самых низких значений с 2021 года. По мере сокращения поддержки мелким владельцам нод становится все сложнее покрывать издержки на голосование и инфраструктуру, если у них недостаточно делегированной доли.
На момент написания коэффициент Накамото сети снизился до значения 19 (в 2023 году он составлял 33).
В Ethereum Foundation уже обсуждают инициативы снижения инфраструктурного порога входа. В мае 2025 года Виталик Бутерин предложил обновление EIP-4444, способное существенно сократить требования к дисковому пространству. Предполагается, что ноды будут хранить историю транзакций лишь за последние 36 дней, сохраняя при этом актуальное состояние сети и структуру деревьев Меркла. Такой подход позволяет снизить объем хранилища без ущерба для верификации текущего состояния блокчейна.
В новых реалиях «кремниевого занавеса» биткоин остается «народным блокчейном».
«В биткоине нет проверки состояния, только UTXO, которые легко кэшируются. Этап создания PoW-майнинга требует ASIC-ферм, огромных энергооптимальных мощностей, но валидация остается сверхлегкой. Проверка результата в PoW чрезвычайно проста и быстра, в этом ее красота. Шаги на ноде-валидаторе: получить данные блока, проверить его хеш, одна или две операции хеширования, сравнить цель/сложность, и все понятно — да/нет», — объяснил Петров.
По этим причинам полная нода биткоина способна работать даже на легком сервере или десктопе, а иногда и на новых Raspberry Pi с 4–8 ГБ RAM. Влияние дефицита памяти на PoW-ноды минимальное. SSD растет в цене, но объемы до 1 ТБ все еще доступны, добавил специалист.
Что дальше?
Петров считает, что эпоха персонального железа не закончилась. Есть просто разные подходы и решения для определенных задач:
«Я люблю цитату "Cloud is someone else's computer" — "Облако — это просто чужой компьютер в сети"».
Индустрия поспешно ищет выход из кризиса микросхем, разрабатывая новые технологии:
- магниторезистивная память MRAM (Magnetoresistive RAM) достаточно энергонезависимая. Она примерно в 1000 раз быстрее SSD и надежнее обычной. К 2026 году начала заменять память в критических системах (авто, космос);
- CXL 3.1 (Compute Express Link). Позволяет серверам «делиться» своей оперативной памятью по сети. Это спасение для дата-центров, но более сильная привязка пользователя к облаку.
Текущий кризис — не первый в истории, но самый структурный. Ранее чипы памяти уже сталкивались с похожими вызовами:
- 1986 год. США навязали Японии соглашение, установившее «ценовой пол» на чипы памяти. Это привело к росту цен на DRAM в три раза за год. Американские производители ПК (Commodore, Apple) чуть не обанкротились, а Intel тогда ушла с рынка памяти, сосредоточившись на процессорах;
- 2011 год. Наводнение в Таиланде. Были затоплены заводы Western Digital, производящие 40% мировых HDD. Цены взлетели на 190% и не возвращались к норме два года.
Экспоненциальный рост ИИ не позволяет реально оценить будущее поведение рынка. Ожидаемый запуск новых мощностей позволит к 2028 году ослабить кризис в случае сохранения нынешнего темпа развития.
Если ИИ-агенты станут основой экономики, спрос на чипы будет расти быстрее, чем их производство. При таком раскладе владение мощным ПК станет таким же элитарным хобби, как владение коллекционной лошадью. Что бы ни готовило нам будущее, своевременно меняйте термопасту.