21 млн долларов. Именно в такую сумму аналитики BofA Global Research оценили ИИ-стойку Nvidia Rubin Ultra. Для сравнения: стойка Blackwell Ultra, если верить тем же расчётам, стоит около 4 млн долларов, а Rubin без приставки Ultra — где-то в диапазоне 6-9 млн.
Самая тяжёлая строка в этой смете, в общем, ожидаемая. Только память HBM в составе Rubin Ultra, по оценке аналитиков, потянет примерно на 1,5 млн долларов на стойку. При этом цена памяти в пересчёте на 1 ГБ почти не отличается от обычной Rubin: 18,49 доллара против 18,4 доллара. Скачок даёт не сам гигабайт, а то, сколько этой памяти приходится ставить и в какую конфигурацию всё это собирается.
Вот тут и видно главное отличие Rubin Ultra. У Rubin на один GPU приходится 288 ГБ HBM, у Rubin Ultra — уже 576 ГБ. В сумме стойка набирает почти 83 ТБ HBM. Если перевести это в железо, получается примерно 144 ускорителя. Для обучения крупных ИИ-моделей это куда важнее красивого названия на шильдике: чем больше быстрой локальной памяти, тем реже система спотыкается об обмен данными между узлами.
Nvidia давно продаёт не просто ускорители, а готовые «фабрики ИИ» — с сетями, памятью и ПО в одном комплекте. По деньгам это тоже хорошо видно: выручка компании от дата-центров в финансовом 2025 году превысила 115 млрд долларов. На таком фоне стойка за 21 млн выглядит не выставочной диковиной, а обычным следующим шагом в сегменте, где гиперскейлеры считают уже не цену сервера, а стоимость обучения и запуска моделей за месяц работы кластера.
И у Nvidia здесь, похоже, появляется новый потолок рынка. Если оценка BofA близка к реальным ценам поставок, Rubin Ultra выйдет заметно дороже нынешних систем уровня GB200 NVL72 и ещё сильнее поднимет порог входа для тех, кто хочет строить ИИ-кластеры без облаков. В выигрыше окажется не только сама Nvidia, но и поставщики HBM — в первую очередь SK hynix, Samsung и Micron. В таких системах память уже стоит почти наравне с GPU.