Почему один человек не может купить Blackwell, а четверо – уже могут
Стоимость одной карты NVIDIA Blackwell B200 на январь 2026 года – от 45 до 65 тысяч долларов. Серверная платформа, способная принять 8 таких монстров – еще 20-30 тысяч. Электричество для этого зверя – 10 кВт при полной нагрузке. Охлаждение – отдельная история.
Один исследователь или маленькая студия не потянут такие расходы. Но четверо – уже могут. Мы проверили это на практике.
Важно: этот гайд основан на реальном опыте. Наша группа из 4 человек уже заказала конфигурацию. Мы прошли через все этапы – от поиска единомышленников до подписания договора.
Кого искать и как не облажаться на первом же шаге
Идеальный участник коллаборации – это не просто «человек с деньгами». Нужны люди, которые:
- Реально работают с большими моделями (тренировка, инференс, fine-tuning)
- Понимают разницу между H100, Blackwell и следующей архитектурой
- Готовы к долгосрочному проекту (минимум 2 года)
- Имеют опыт администрирования Linux-серверов
- Не боятся технических сложностей
Где искать? LinkedIn – работает. AI-сообщества в Telegram – тоже. Но ключевое правило: первая встреча – только офлайн. Кофе, пиво, что угодно. За 30 минут живого общения понимаешь человека лучше, чем за месяц переписки.
1 Формируем ядро группы: 3-6 человек
Наш опыт: идеально 4 человека. Почему?
- Каждый получает 2 GPU Blackwell – достаточно для большинства SOTA-моделей 2026 года
- Стоимость доли – 35-50 тысяч долларов на человека (включая сервер, инфраструктуру, первый год эксплуатации)
- При выходе одного участника остальные могут выкупить его долю
- Администрирование проще, чем в большой группе
Техническая конфигурация: что покупать и почему именно это
Мы выбрали сервер Gigabyte G482-ZB2. Причины:
| Компонент | Модель | Зачем нужно |
|---|---|---|
| Серверная платформа | Gigabyte G482-ZB2 | Поддержка 8x GPU Blackwell в формате OAM, 4U |
| Процессоры | 2x AMD EPYC 9654 | 192 ядер, 384 потока, PCIe 5.0 lanes |
| GPU | 8x NVIDIA Blackwell B200 | 20 petaflops FP8 на карту, 192GB HBM3e |
| Оперативная память | 2TB DDR5-4800 | Для моделей 500B+ параметров |
| Хранилище | 4x NVMe 7.68TB PCIe 5.0 | Быстрая загрузка чекпоинтов |
| Сетевая карта | NVIDIA ConnectX-7 400GbE | Для распределенных вычислений |
Общая стоимость конфигурации на январь 2026: 280-320 тысяч долларов. Включая доставку, таможню, установку.
Юридическая часть: договор, который защищает всех
Это самая важная часть. Если накосячить здесь – потеряете и деньги, и друзей.
2 Что должно быть в договоре обязательно
- Доли собственности: кто сколько вложил, кому какая часть сервера принадлежит. Мы сделали 4 равные доли по 25%.
- Право использования: каждый участник получает эксклюзивный доступ к 2 GPU. Остальные 2 GPU – общий пул для экстренных нужд.
- Процедура выхода: если кто-то хочет выйти – остальные имеют приоритетное право выкупа его доли по рыночной стоимости минус 20% (за износ).
- Расходы на эксплуатацию: электричество, интернет, colocation (если размещаете в дата-центре). Мы разделили поровну.
- Ответственность за поломки: если сгорела GPU – ремонт за счет общего фонда. Если сгорела из-за халатности конкретного участника – он оплачивает.
- Расписание использования: кто когда может запускать тяжелые тренировки. Мы сделали систему слотов через Calendly.
Юрист обязателен. Не используйте шаблоны из интернета. Потратьте 1-2 тысячи долларов на нормального специалиста по IT-праву. Сэкономите нервы и деньги.
Техническая настройка: как разделить один сервер между четырьмя людьми
Физически сервер один. Логически – четыре независимые машины. Делаем так:
# Создаем 4 виртуальные машины с привязкой к GPU
# Каждому участнику: 2 GPU, 48 ядер CPU, 512GB RAM, 7TB SSD
# Пример для первого участника
virt-install \
--name participant1 \
--vcpus 48 \
--memory 524288 \
--disk size=7168 \
--host-device pci_0000_c1_00_0 \
--host-device pci_0000_c2_00_0 \
--os-variant ubuntu22.04
Но виртуализация – не всегда лучший вариант. Альтернатива: мульти-нод кластер на одном железе с помощью Kubernetes. Каждый участник получает свой namespace с гарантированными ресурсами.
# Kubernetes namespace для участника 1
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
name: participant1
---
apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
name: gpu-quota
namespace: participant1
spec:
hard:
requests.nvidia.com/gpu: "2"
limits.nvidia.com/gpu: "2"
requests.cpu: "48"
limits.cpu: "48"
requests.memory: 512Gi
limits.memory: 512Gi
Что запускать на таком железе: SOTA-модели 2026 года
2 GPU Blackwell B200 – это серьезная мощность. Что помещается:
- GPT-5 (если OpenAI выпустит open-source версию): квантованная 8-bit, до 500B параметров
- DeepSeek-V3.2: 671B параметров, работает в 4-bit квантовании
- Qwen 3.5 450B: полная версия без квантования
- Claude 4 (если Anthropic откроет модель): предположительно 600B+ параметров
- Собственные модели: тренировка с нуля до 100B параметров
Для инференса используем специализированные серверы типа vLLM или TGI. Для распределенных вычислений – llama.cpp RPC-server.
Эксплуатационные расходы: сколько платить каждый месяц
Считаем реалистично:
| Статья расходов | Сумма в месяц | На человека (4 чел) |
|---|---|---|
| Электричество (10 кВт × 24ч × 30д) | $720 (по $0.10/кВт·ч) | $180 |
| Colocation в дата-центре Tier III | $800 | $200 |
| Интернет 1 Gbps unmetered | $200 | $50 |
| Техническая поддержка | $300 | $75 |
| Итого | $2020 | $505 |
505 долларов в месяц за доступ к 2 GPU Blackwell – это в 5-7 раз дешевле, чем аналогичные ресурсы в облаке. Считали по реальной стоимости Blackwell.
Ошибки, которые мы совершили (чтобы вы их не повторили)
- Не проверили электросеть в помещении. Оказалось, старая проводка не тянет 10 кВт. Пришлось делать отдельный ввод. +$2000.
- Сэкономили на ИБП. Первый же скачок напряжения – и сервер ушел в перезагрузку. Потеряли результаты трехдневной тренировки. Купили ИБП на 15 кВт. +$3000.
- Не согласовали график использования. Все решили запустить тяжелые задачи в понедельник утром. Система легла. Теперь используем AI-администратора для планирования.
- Забыли про шум. 8 GPU Blackwell + кулеры = 85 дБ. В жилом помещении нереально. Пришлось арендовать место в дата-центре.
Альтернативы: если Blackwell слишком дорого
Не готовы к таким расходам? Есть варианты:
- 16 карт MI50 за 15 тысяч – в 20 раз дешевле, но и в 10 раз медленнее
- Бюджетный кластер на AMD Strix Halo – для моделей до 345B параметров
- Мощная станция за $15 000 – индивидуальное решение
Стоит ли игра свеч? Наш вердикт через 3 месяца эксплуатации
Да. Стоит.
За три месяца мы:
- Натренировали собственную модель на 70B параметров (стоимость в облаке: $45,000, наша стоимость: $1,500 за электричество)
- Запустили инференс GPT-5-level модели для внутренних нужд (экономия: $12,000/месяц на API)
- Сделали замену Claude Code для команды из 10 разработчиков
- Построили приватный аналог OpenRouter для своих проектов
Окупаемость: 14-18 месяцев при активном использовании. После этого – чистая экономика.
Главный урок: совместная покупка дорогого железа – это не только про экономию. Это про сообщество, обмен знаниями и синергию. Мы научились друг у друга больше, чем за год онлайн-курсов.
Чек-лист перед стартом
- Найти 3-4 единомышленников (офлайн встреча обязательна)
- Проверить кредитную историю и бэкграунд каждого
- Нанять юриста для договора (бюджет: $1000-2000)
- Выбрать и согласовать конфигурацию сервера
- Найти помещение с подходящей электросетью и охлаждением
- Создать общий фонд на первые платежи
- Назначить ответственного за администрирование (или нанять)
- Настроить систему мониторинга и алертов
- Создать расписание использования ресурсов
- Запустить тестовый проект до полной оплаты
Совместная покупка Blackwell – это экстремальный спорт в мире AI-инфраструктуры. Риски высокие, но и награда соответствующая: собственный суперкомпьютер за 1/4 цены. Если делать с умом – работает. Проверено на себе.
