Часто спрашивают в поддержку: «есть что-то под AI, чтобы не собирать свой сервер и не переплачивать за облако каждый месяц?»
Собрали честную подборку доступных GPU-серверов, которые можно использовать под инференс, тесты моделей, ML-пайплайны, ботов, API и локальные AI-сервисы. Это не маркетинговый список «самого дорогого железа», а то, что реально имеет смысл смотреть под разные AI-задачи.
#1 SAGPU-128 — NVIDIA RTX 6000 Ada 48GB
Intel Xeon Gold 5412U [24c-48t] 3.9GHz / 128 GB DDR5 ECC / 2×1.92 TB NVMe SSD / 1 Gbps безлимит / DE — €960/мес, установка бесплатно
Самый сильный вариант в подборке по балансу мощности, памяти GPU и отсутствия setup fee. 48 GB видеопамяти уже позволяют комфортно запускать более серьёзные LLM, работать с inference-нагрузкой, embedding-сервисами, AI-агентами и задачами генерации.
Подойдёт тем, кому нужен не «поиграться с нейросетями», а нормальный production-сервер под AI.
#2 GEX131 — NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q 96GB
Intel Xeon Gold 5412U [24c-48t] 3.9GHz / 256 GB DDR5 ECC / 2×960 GB NVMe SSD / 1 Gbps безлимит / DE · FI — €1319/мес, установка €1555
Тяжёлая артиллерия. 96 GB VRAM — это уже сервер для задач, где обычные GPU быстро упираются в память: крупные модели, сложный inference, RAG-системы, batch-обработка, ML-эксперименты и корпоративные AI-сервисы.
Да, установка заметная, но если сервер нужен надолго и под серьёзную нагрузку — это один из самых интересных вариантов в списке.
#3 GEX44 — NVIDIA RTX 4000 SFF Ada 20GB
Intel Core i5-13500 [14c-20t] 4.8GHz / 64 GB DDR4 / 2×1.92 TB NVMe SSD / 1 Gbps безлимит / DE — €343/мес, установка €264
Хороший средний класс для AI. 20 GB VRAM — уже заметно комфортнее, чем 8–12 GB, а два NVMe по 1.92 TB дают нормальный запас под датасеты, модели, Docker-образы и логи.
Подойдёт для inference API, Telegram/Discord AI-ботов, тестирования моделей, векторных баз, RAG и небольших ML-пайплайнов.
#4 CL26G-NVMe — NVIDIA Tesla T4 16GB
Intel Core i3-14100 [4c-8t] 4.7GHz / 32 GB DDR5 / 2×1000 GB NVMe M.2 / 1 Gbps безлимит / RU: Санкт-Петербург · Москва — €220/мес, установка бесплатно
Один из самых практичных бюджетных вариантов под AI-инференс. Tesla T4 — не новая, но всё ещё полезная карта для задач, где важна стабильность, 16 GB VRAM и адекватная цена входа.
Хорошо подойдёт для AI-ботов, небольших API, классификации, embeddings, OCR, speech-to-text, тестовых RAG-сервисов и лёгких моделей.
#5 CL23G-NVMe — NVIDIA RTX 2080 Ti 11GB
Intel Core i5-12600 [6c-12t] 4.8GHz / 32 GB DDR4 / 2×1000 GB NVMe M.2 / 1 Gbps безлимит / RU: Санкт-Петербург — €275/мес, установка бесплатно
Вариант для тех, кому нужен недорогой GPU-сервер для экспериментов, CUDA-задач, прототипов и локальных AI-инструментов. 11 GB VRAM — не для самых больших моделей, но для тестов, dev-среды и прикладных задач этого достаточно.
Плюс — быстрые NVMe и бесплатная установка.
Для каких задач можно использовать?
#1 и #2 — серьёзный AI-инференс, LLM, RAG, корпоративные AI-сервисы, обработка больших объёмов данных, production-нагрузка.
#3 — лучший баланс для команд, которым нужен GPU-сервер под API, ботов, embeddings, тесты моделей, Docker и ML-инфраструктуру без бюджета уровня enterprise.
#4 — бюджетный вход в AI-инференс. Хороший вариант, если нужно запустить рабочий AI-сервис, но без переплаты за топовые GPU.
#5 — лаборатория, dev-сервер, эксперименты, прототипы, обучение на небольших датасетах и задачи, где важнее выделенный GPU, чем максимальная видеопамять.
У нас есть и более дешёвые серверы со встроенной графикой Intel/AMD или RTX A2000 6GB. Для видео, QuickSync, тестов и лёгких задач они могут быть полезны, но в основной AI-топ мы их не включили — для нейросетей видеопамять и класс GPU решают слишком многое.
Заказать выделенный сервер можно на сайте ABCD.HOST в разделе «Выделенные серверы».
Если нужно подобрать конфигурацию под конкретную модель, RAG, бота, inference API или ML-пайплайн — напишите нам в поддержку в Telegram или через личный кабинет.
Добавить комментарий