Когда облако не вариант: зачем строить свой сервер для ИИ в 2026
Вы открываете ChatGPT, задаете вопрос про код своей компании – и через секунду понимаете, что только что отправил в OpenAI кусок внутренней архитектуры. Оплачиваете счет за API в конце месяца – цифра заставляет вздрогнуть. Ждете ответа от модели – а она уже уткнулась в лимит контекста.
Знакомо? В 2026 году это не проблемы. Это симптомы.
Симптомы того, что облачные LLM – это костыль. Удобный, доступный, но костыль. Настоящая работа начинается там, где ваши данные не покидают ваш сервер, где контекст измеряется сотнями тысяч токенов, а стоимость запроса – копейками электроэнергии.
Но вот загвоздка: собрать машину под локальные LLM в 2026 – это не про "купить самую дорогую видеокарту". Это про выбор между тремя разными философиями. И каждая из них подходит под конкретные задачи.
Цены в этом гайде актуальны на январь 2026. Рынок AI-железа меняется быстрее, чем вы успеваете прочитать эту статью. Проверяйте актуальность перед покупкой.
Три пути, одна цель: ваш персональный ИИ
Представьте, что вам нужен ассистент, который:
- Понимает контекст вашего проекта в 200к токенов
- Не отправляет ваши промпты в облако
- Работает 24/7 без лимитов на запросы
- Может анализировать вашу документацию через RAG
- Помогает с кодом на уровне Claude Code, но локально
Для этого есть три кандидата. И каждый из них решает задачу по-своему.
NVIDIA RTX Pro 6000: максимализм за $6500
48 ГБ VRAM. Просто вдумайтесь в эту цифру. Это значит, что вы можете запустить Llama 3.2 70B в 16-битном формате без единого компромисса. Или Qwen2.5 72B. Или даже DeepSeek-V2 236B в 4-битном квантовании.
| Что умеет RTX 6000 | Что не умеет |
|---|---|
| Запускать 70B модели без квантования | Дешево стоить (карта одна стоит как весь DGX Spark) |
| Работать с контекстом 200k+ токенов | Масштабироваться (одна карта – это потолок) |
| Обрабатывать RAG с тысячами документов | Эффективно работать с несколькими мелкими моделями одновременно |
Вот что происходит на практике: вы загружаете модель, она занимает 40 ГБ VRAM, остается 8 ГБ на контекст. Контекст в 200к токенов – это около 400 МБ. Вы вольны задавать сложные вопросы по огромной кодовой базе, и модель не забудет, о чем вы говорили пять минут назад.
AMD Halo Strix: темная лошадка за $3000
Halo Strix – это не просто процессор. Это система на кристалле с 24 ГБ HBM3 памяти. И это меняет правила игры.
Память HBM3 быстрее GDDR6 в 2-3 раза. Задержки ниже. Пропускная способность – под 1 ТБ/с. Для LLM это значит одно: даже если модель не помещается целиком в память, свопинг между RAM и VRAM происходит почти незаметно.
Но есть нюанс. Поддержка. В 2026 году ситуация улучшилась, но все еще:
- Ollama работает из коробки
- llama.cpp требует сборки с флагами
- Некоторые оптимизации под CUDA недоступны
- Сообщество меньше, гайдов меньше
Зато цена. За $3000 вы получаете не только процессор с памятью, но и материнскую плату, корпус, блок питания. Это почти готовый сервер.
NVIDIA DGX Spark: готовое решение за $4000
DGX Spark – это не железо. Это экосистема. Вы покупаете не видеокарту, а предустановленную систему с драйверами, контейнерами и оптимизированным ПО.
Внутри:
- 2× RTX 4090D с 24 ГБ каждая (всего 48 ГБ)
- Интегрированный NVLink
- Предустановленный NVIDIA AI Enterprise
- Поддержка многопользовательского доступа
Звучит идеально? Почти. NVLink между картами – это хорошо, но не панацея. Модель все равно нужно специально разбивать между картами. Не все фреймворки умеют это делать эффективно.
DGX Spark создавался для лабораторий и небольших команд. Если вы один – половина функций просто не пригодится. Но если планируете делиться сервером с коллегами – это лучший вариант.
Что на самом деле нужно вашему ассистенту?
Прежде чем смотреть на спецификации, задайте себе три вопроса:
1 Сколько контекста нужно?
Персональный ассистент для кодинга – это не чат-бот. Это инструмент, который должен помнить:
- Весь ваш проект (50-100к токенов)
- Историю обсуждения (еще 20-30к)
- Документацию и спецификации (50-100к)
Итого 150-200к токенов минимум. Для этого нужна память. Много памяти.
2 Какая модель будет работать?
В 2026 году выбор локальных моделей огромен. Но для кодинга и ассистента нужно не просто много параметров. Нужны:
- Поддержка tool calling (модель умеет вызывать функции)
- Длинный контекст (128k+ токенов)
- Хорошее понимание кода
- Возможность fine-tuning под ваши задачи
Самые интересные модели 2026 года:
| Модель | Размер | Нужно VRAM | Для чего |
|---|---|---|---|
| DeepSeek-Coder-V2 236B | 236B | 48 ГБ (4-bit) | Сложный кодинг, рефакторинг |
| Qwen2.5-Coder 72B | 72B | 42 ГБ (16-bit) | Баланс качества и скорости |
| Llama 3.2 70B | 70B | 40 ГБ (16-bit) | Универсальный ассистент |
| CodeLlama 34B | 34B | 20 ГБ (16-bit) | Быстрая помощь по коду |
3 Нужен ли RAG?
Retrieval-Augmented Generation – это когда модель ищет ответы в ваших документах перед генерацией. Для этого нужно:
- Память под векторную базу данных
- Мощность для эмбеддингов
- Быстрый доступ к хранилищу
Если ваш ассистент должен работать с внутренней документацией компании – RAG обязателен. И это добавляет требований к железу.
Сравнение в цифрах: что на что способно
Давайте посчитаем реальную производительность. Не в тестах, а в задачах, которые вы будете решать каждый день.
| Задача | RTX Pro 6000 | Halo Strix | DGX Spark |
|---|---|---|---|
| Llama 3.2 70B (16-bit) | 25 токенов/с | 18 токенов/с | 40 токенов/с |
| Контекст 200k токенов | Да (8 ГБ свободно) | Да (быстрый свопинг) | Да (разделено между картами) |
| Параллельные запросы | 1-2 | 3-4 | 4-6 (2 пользователя) |
| Энергопотребление | 350-400 Вт | 250 Вт | 600-700 Вт |
| Общая стоимость | $8000-9000 | $3500-4000 | $4500-5000 |
Заметили парадокс? DGX Spark показывает лучшую производительность на Llama 70B, но стоит дешевле RTX 6000. Потому что две RTX 4090D вместе быстрее одной RTX 6000. Но есть нюанс: не все модели умеют эффективно работать на двух картах.
Пошаговая сборка: от выбора до первого промпта
1 Определите бюджет и приоритеты
Сначала ответьте честно:
- Сколько вы готовы потратить? $3000, $5000 или $8000?
- Что важнее: максимальная скорость или возможность запускать большие модели?
- Будете ли вы делиться сервером с кем-то?
- Нужен ли RAG с вашими документами?
2 Выберите модель для запуска
Не начинайте с железа. Начните с модели. Решите, какая LLM будет вашим ассистентом. В 2026 году лучшие варианты:
- Для сложного кодинга: DeepSeek-Coder-V2 236B (4-bit) или Qwen2.5-Coder 72B
- Для универсального ассистента: Llama 3.2 70B или Command R+
- Для быстрых ответов: CodeLlama 34B или DeepSeek-Coder 33B
Каждая модель требует разного количества VRAM. И это определит ваш выбор железа.
3 Соберите конфигурацию под модель
Теперь подбирайте железо под выбранную модель. Мои рекомендации на январь 2026:
Вариант 1: Максимальная производительность (бюджет $8000)
- NVIDIA RTX Pro 6000 (48 ГБ)
- AMD Ryzen 9 7950X3D
- 64 ГБ DDR5-6000
- 2× NVMe 4.0 по 2 ТБ (одна для моделей, одна для системы)
- Блок питания 1000W 80+ Platinum
Вариант 2: Оптимальный баланс (бюджет $4000)
- AMD Halo Strix APU (24 ГБ HBM3)
- Материнская плата AM5
- 32 ГБ DDR5-5600 (для системы)
- NVMe 4.0 2 ТБ
- Блок питания 750W
Вариант 3: Готовое решение для команды (бюджет $5000)
- NVIDIA DGX Spark (2× RTX 4090D, 48 ГБ)
- Дополнительно: 64 ГБ RAM, 4 ТБ NVMe
4 Настройте ПО и запустите модель
Железо собрали. Теперь самое интересное – заставить его работать.
Для RTX 6000 и DGX Spark:
# Установка Ollama (самый простой способ)
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
# Загрузка модели
ollama pull llama3.2:70b
# Запуск с контекстом 200k
ollama run llama3.2:70b --num_ctx 200000Для Halo Strix процесс сложнее, но в 2026 году сообщество подготовило хорошие гайды:
# Установка ROCm и компиляция llama.cpp
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
make LLAMA_HIPBLAS=1
# Конвертация модели в GGUF
python3 convert.py --outfile llama-70b.Q4_K_M.gguf \
--outtype q4_K_M models/llama-3.2-70b/
# Запуск
./main -m llama-70b.Q4_K_M.gguf -n 512 -c 200000Ошибки, которые все совершают (и как их избежать)
Ошибка 1: Покупают RTX 6000 для запуска 7B моделей. Это как купить грузовик для поездки в магазин за хлебом. Для маленьких моделей хватит и RTX 4070.
Ошибка 2: Экономят на оперативной памяти. 64 ГБ RAM – это минимум в 2026 году. Модели кэшируют контекст, RAG индексы занимают место, система тоже хочет жить.
Ошибка 3: Берут медленный SSD. Чтение модели с диска в VRAM – это минуты ожидания. NVMe 4.0 читает 70B модель за 30-40 секунд. SATA SSD – за 2-3 минуты.
Ошибка 4: Не рассчитывают энергопотребление. RTX 6000 + процессор + система – это 500-600 Вт под нагрузкой. Блок питания на 750W – это не запас, это необходимость.
Что будет через год?
В 2027 году все изменится. Снова. Уже анонсированы:
- RTX 6000 Pro Blackwell с 96 ГБ HBM3e
- AMD Strix Halo 2 с 32 ГБ памяти
- Новые модели LLM с контекстом 1M токенов
Но самое важное произойдет не в железе, а в софте. Фреймворки для инференса станут умнее. Они научатся эффективнее использовать память, распределять вычисления между CPU и GPU, кэшировать промежуточные результаты.
Поэтому мой совет: не гонитесь за последним железом. Соберите систему, которая решает ваши задачи сегодня. А через год, когда появятся действительно прорывные технологии – продадите старое железо и купите новое.
Потому что в мире локальных LLM сегодняшний максимум – это завтрашний минимум. И единственное, что имеет значение – это возможность запускать модели, которые делают вашу работу эффективнее. Прямо сейчас.
FAQ: ответы на частые вопросы
Вопрос: Можно ли использовать RTX 4090 вместо RTX 6000?
Ответ: Можно, но для 70B моделей потребуется квантование до 4-бит. Это снижает качество ответов на 10-15%. Если готовы к компромиссу – да. Если нет – только RTX 6000.
Вопрос: Сколько стоит содержание такого сервера?
Ответ: Энергопотребление 500 Вт × 24 часа × 30 дней = 360 кВт·ч. По средней цене $0.15 за кВт·ч = $54 в месяц. Плюс охлаждение летом.
Вопрос: Насколько сложно настроить Halo Strix?
Ответ: В 2026 году стало проще. Ollama работает из коробки, llama.cpp требует сборки с ROCm. Если не боитесь командной строки – справитесь. Если хотите готовое решение – выбирайте DGX Spark.
Вопрос: Что лучше для RAG: одна мощная карта или две средние?
Ответ: Для RAG важна не только память под модель, но и скорость обработки запросов к векторной БД. Две карты в DGX Spark справятся лучше с параллельными запросами.
Вопрос: Стоит ли ждать RTX 5080?
Ответ: По слухам, RTX 5080 выйдет во второй половине 2026 с 32 ГБ памяти. Если можете подождать – ждите. Но текущие модели уже сейчас решают задачи. Ожидание идеального железа – лучший способ ничего не сделать.
