Разговоры об ИИ-буме постепенно сменяются конкретикой: компании ищут, под какие реальные задачи арендовать GPU-мощности. Спрос в 2026 году определят не абстрактные технологии, а несколько четких направлений, где облачные видеокарты дают бизнесу понятное преимущество в скорости, масштабе и экономике, — собрали их в карточках ⬆️
💡 На что смотреть при выборе конфигурации:
👉 Для генеративного видео и 3D критична высокая производительность и большой объем видеопамяти, чтобы помещались модели и сцены. Подойдут карты уровня NVIDIA L40S с 48 ГБ памяти и выше, тензорными ядрами 4-го поколения, ускорением генеративного ИИ и рендеринга.
👉 Для инженерных рабочих станций (CAD/CAE) ключевая технология — vGPU для разделения ресурсов одной карты между десятками пользователей без потери отклика. Здесь эталон по производительности и экономике в расчете на одно рабочее место — NVIDIA A16. Это четырехчиповая карта на архитектуре Ampere, оптимизированная под высокоплотный VDI и удаленную работу в CAD.
👉 Для инференса моделей особенно важна эффективность и цена за токен/запрос. Хороший баланс производительности и энергоэффективности дает NVIDIA L4 с 24 ГБ GDDR6.
👉 Для обучения моделей требуется максимум ресурсов, высокая производительность в вычислениях с плавающей запятой FP32/FP16 и увеличенная пропускная способность. Здесь в ход идут флагманские ускорители NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell с памятью GDDR7 96 ГБ — уже в предзаказе!
Под какие из этих задач планируете брать GPU в 2026-м? Делитесь в комментариях — обсудим, какая конфигурация подойдет именно вам.
