Это самая большая трансформация за последние годы - мировая серверная индустрия проходит через масштабную трансформацию. Это самая большой рост за последние лет десять! Мировые аналитики фиксируют не просто банальный рост продаж, а фундаментальное изменение в том, как мировой бизнес воспринимает ресурсы вычислительного оборудования. В начале 2025 года мировой рынок показал рост более чем на 13%, но за этими цифрами скрывается глобальный сдвиг от простого наращивания мощности, к изменению к новым подходам к ведению бизнеса.
Серверное оборудование объединяется!
От одиночных серверов к комплексным решениям: кластерам, основанным на производительности GPU и Rack-систем, которые способны масштабироваться под потребности ИИ, а также Bid Data. IT компании стали массово закупать оборудование и компоненты которые могут «расти» с увеличением из потребностей. Именно этот принцип построения и внедрения масштабируемого оборудования может обеспечивать беспрерывную работу нейросетей у удовлетворять из мощности.
Конечно же вся эта гонка вооружений из-за ИИ.
К примеру, для обучения колоссальных потребностей языковых моделей и аналитики, происходящей в реальном времени, требуются огромные мощности. Всё это привело к просто взрывному спросу на гибридные IT системы CPU и GPU, а также модульные системы. Встаёт вопрос об энергоэффективности: всё оборудование, которое создаётся на данный момент (2025-2026 годы), проектируется с учетом минимизации тепловыделения и это критически важный аспект для уменьшения финансовых затрат Data-центров. В тот же момент, сейчас набирают востребованность так называемые edge-серверы. Это компактные системы обрабатывающие данные, так сказать «на местах», и необходимы для систем IoT и систем телекома.
Вывод от Q7:
Современный рынок определяет то, как мы в Q7 наблюдаем за продажами собранных нами рабочих станций: эпоха заниженных компромиссов закончилась. Растёт спрос на системы с преобладанием GPU-вычислений и гибридных систем. Это значит, что корпоративным клиентам, а также одиночкам-профессионалам необходимы мощности с производительностью с максимальной плотностью. В Q7 мы создаём наши рабочие станции и серверные решения так, чтобы они могли справляться с задачами машинного обучения ИИ и рендеринга в условиях современного вызова, а также имели запас производительности на годы вперед.
12.11.2025
36