Самые дешёвые TFLOPS и видеопамять в России: бюджетные сборки для нейросетей
Цены на ускорители в России на ноябрь 2026, рубли за гигабайт, терафлопс и ГБ/с, цена одного петафлопса восемью способами, скрытые расходы и шесть бюджетных сборок для локальных нейросетей — от стенда на MI50 до 256 ГБ видеопамяти.
Где в России в ноябре 2026 года дешевле всего взять гигабайты видеопамяти, терафлопсы и пропускную способность для нейросетей. Считаем рубли за единицу каждого ресурса и цену одного петафлопса разными способами, разбираем скрытые расходы и собираем шесть бюджетных конфигураций — от стенда за ~0,35 млн ₽ до 256 ГБ видеопамяти.
RTX 5060 Ti 16 ГБсамый дешёвый новый ГБ на CUDA
Radeon AI PRO R9700самый дешёвый терафлопс
GeForce RTX 5090самая быстрая память в рознице
RTX PRO 6000 Max-Q96 ГБ в двух слотах, 300 Вт
1. Цены на ускорители в России: сводная таблица
| Карта | Состояние | Ориентир, ₽ | Память, ГБ | ГБ/с | BF16 TFLOPS* | FP8 TFLOPS* | Вт |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AMD Instinct MI50 32GB | б/у, вторичный рынок | 45–70 тыс. | 32 | 1024 | 26,5** | — | 300 |
| GeForce RTX 3090 24GB | б/у | 100–135 тыс. | 24 | 936 | 71 | — | 350 |
| GeForce RTX 5060 Ti 16GB | новая | 80–95 тыс. | 16 | 448 | 47 | 95 | 180 |
| GeForce RTX 5070 Ti 16GB | новая | 140–165 тыс. | 16 | 896 | 88 | 176 | 300 |
| GeForce RTX 4090 24GB | б/у | 230–290 тыс. | 24 | 1008 | 165 | 330 | 450 |
| Radeon AI PRO R9700 32GB | новая | 200–270 тыс. | 32 | 640 | 191 | 383 | 300 |
| GeForce RTX 5090 32GB | новая | 600–900 тыс. | 32 | 1792 | 210 | 419 | 575 |
| NVIDIA L40S 48GB | новая | 1,0–1,1 млн | 48 | 864 | 362 | 733 | 350 |
| RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q 96GB | новая | 1,8–2,6 млн | 96 | 1792 | 440 | 880 | 300 |
| RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition 96GB | новая | 2,5–2,9 млн | 96 | 1597 | 500 | 1000 | 600 |
| NVIDIA H200 NVL 141GB | новая | 4,0–6,3 млн | 141 | 4800 | 835 | 1671 | 600 |
| AMD Instinct MI350P 144GB | новая, поставка под заказ | по запросу | 144 | 4000 | 1150 | 2300 | 450–600 |
* Плотные значения; для GeForce — с учётом вдвое меньшей скорости при FP32-накоплении. ** У MI50 нет матричных ядер, указана векторная FP16. Цены — открытые прайсы DNS, «Регард», «Ситилинк», KNS, ServerFlow, ServerMall и маркетплейсов на 1–8 ноября 2026 года; для б/у — пересчёт цен мирового вторичного рынка (eBay, октябрь–ноябрь 2026), у российских продавцов разброс шире. Разброс по H200 NVL особенно велик: от 4 млн ₽ в рознице до 6+ млн ₽ у серверных поставщиков с гарантией.
2. Рубли за гигабайт, за терафлопс и за ГБ/с
Разные задачи упираются в разные ресурсы, поэтому «самая выгодная карта» своя для каждого случая. Считаем по середине ценового диапазона. Зелёным выделены два лидера в каждой категории, тёмным — профессиональные карты.
Рублей за 1 ГБ видеопамяти — важно, чтобы модель поместилась
Рублей за 1 TFLOPS — важно для длинных запросов, RAG, пакетной обработки
FP8, если карта его поддерживает; для MI50 и RTX 3090 — FP16/BF16.
Рублей за 1 ГБ/с пропускной способности — важно для скорости ответа
3. Сколько стоит 1 петафлопс: восемь способов
Возьмём типичную потребность отдела на 100–300 человек — около 1 PFLOPS (1000 TFLOPS) в FP8 — и посмотрим, сколько стоят только карты, которые дают эту мощность. Расчёт по середине цен из таблицы выше.
| Сборка | FP8 TFLOPS | Память, ГБ | Карты, млн ₽ | Мощность карт, кВт | Где подвох |
|---|---|---|---|---|---|
| 3 × Radeon AI PRO R9700 | 1 149 | 96 | 0,70 | 0,9 | ROCm: новые модели и оптимизации появляются с задержкой |
| 6 × RTX 5070 Ti | 1 056 | 96 | 0,92 | 1,8 | Нужна платформа на 6 слотов; по 16 ГБ на карту — крупную модель придётся резать на 6 частей |
| 4 × RTX 4090 (б/у) | 1 320 | 96 | 1,04 | 1,8 | Б/у, 3+ слота каждая, без гарантии |
| 15 × RTX 3090 (б/у, BF16) | 1 065 | 360 | 1,76 | 5,2 | Нет FP8; 15 карт — это 2–3 сервера и 5 кВт |
| 2 × L40S | 1 466 | 96 | 2,15 | 0,7 | Поколение 2022 года, без FP4 |
| 3 × RTX 5090 | 1 257 | 96 | 2,25 | 1,7 | После подорожания — цена одной RTX PRO 6000 Max-Q |
| 1 × RTX PRO 6000 Server Ed. | 1 000 | 96 | 2,70 | 0,6 | Самый простой вариант: одна карта, серверная гарантия |
| 1 × H200 NVL | 1 671 | 141 | 5,15 | 0,6 | Дороже, но в 3 раза быстрее память (4,8 ТБ/с) |
Самый дешёвый петафлопс — три Radeon AI PRO R9700: ~0,7 млн ₽, в 4 раза дешевле одной RTX PRO 6000 Server Edition. Но на NVIDIA тот же петафлопс обходится от ~0,9–1 млн ₽ (шесть RTX 5070 Ti или четыре б/у RTX 4090), а с серверной гарантией и в одной карте — от 2,7 млн ₽. Подробнее о том, сколько TFLOPS нужно под конкретную задачу, — в статье «FLOPS для нейросетей».
4. Скрытые расходы дешёвых сборок
| Статья | Что происходит | Сколько стоит |
|---|---|---|
| Платформа | Каждой карте нужен слот PCIe x8–x16, место и питание. Для 4–8 карт нужна серверная или workstation-платформа с 64–128 линиями PCIe | б/у сервер на 8 GPU (PCIe 3.0/4.0) — от ~0,3–0,6 млн ₽; новая 4U-платформа на 8 GPU с процессорами, без памяти — от ~1,2–1,6 млн ₽ |
| Оперативная память | В 2026 году серверная DDR5 стала одной из самых дорогих позиций в спецификации: правило «ОЗУ не меньше видеопамяти» теперь заметно бьёт по бюджету | ~2–3,5 тыс. ₽ за 1 ГБ DDR5 RDIMM: 256 ГБ — 0,5–0,9 млн ₽, 768 ГБ — 1,5–2,7 млн ₽ |
| Электричество | 4 × RTX 3090 потребляют ~1,4 кВт против ~0,3 кВт у одной RTX PRO 6000 Max-Q с той же памятью | Разница ~1,1 кВт × 24/7 ≈ 9 600 кВт·ч/год ≈ 70–80 тыс. ₽/год при тарифе 7–8 ₽/кВт·ч |
| Охлаждение и шум | Игровые карты в стойке перегреваются; в офисе — 60+ дБ | Отдельное помещение, кондиционирование, турбинные версии карт |
| Б/у риски | Карты 2020–2022 годов часто прошли майнинг: деградация термопрокладок и памяти | Замена прокладок 3–5 тыс. ₽ на карту; запасная карта на 8 рабочих |
| Масштабирование | Модель на 4–8 картах без NVLink теряет 20–40 % скорости на обмене через PCIe | Нужно больше карт под ту же нагрузку |
| ПО | MI50 официально выведена из поддержки свежих версий ROCm; RDNA4 (R9700) поддерживается, но новые модели и оптимизации появляются позже, чем для NVIDIA | Время инженера на сборку и проверку стека |
| Гарантия | На б/у карты — 0–3 месяца; на игровые карты в серверной эксплуатации — спорные случаи; лицензия драйвера GeForce не разрешает размещение в ЦОД | Простой бизнес-сервиса при отказе |
5. Шесть бюджетных сборок под конкретные модели
Сборка 1. «Стенд за ~0,35 млн ₽»: 2 × MI50 32GB
плюс минимальная цена за гигабайт и ГБ/с на рынке. минус нет матричных ядер и FP8 — длинные документы читаются медленно; ПО только через llama.cpp/Vulkan и сборки сообщества. За 2026 год MI50 на вторичном рынке подорожали в 2–3 раза, поэтому выгода уже не так велика. Подходит для R&D, обучения сотрудников и пилота на 1–3 пользователя.
Сборка 2. «48 ГБ на CUDA за ~0,5–0,65 млн ₽»: 2 × RTX 3090
2 × RTX 3090 б/у (~0,24 млн ₽) + настольная платформа (2 слота x8/x8, 64–128 ГБ DDR5, блок питания 1600 Вт). Полноценная экосистема NVIDIA: vLLM, llama.cpp, обучение. Модели до 33 млрд параметров в 8 битах на 5–15 пользователей, QLoRA-дообучение 27–33B. Генерация Qwen3.8-27B в 4 битах — порядка 40–60 ток/с на поток. Новая альтернатива с гарантией — 3 × RTX 5060 Ti 16 ГБ (~0,26 млн ₽ за карты), но с вдвое более медленной памятью.
Сборка 3. «96 ГБ памяти»: четыре пути к одной цифре
6 × RTX 5060 Ti 16 ГБновые карты, 96 ГБ за ~0,53 млн ₽
3 × Radeon AI PRO R970096 ГБ и 1,15 PFLOPS FP8
1 × RTX PRO 6000 Max-Q96 ГБ в одной карте
| Вариант | Карты, ₽ | С платформой, ₽ | ГБ/с на карту | FP8 всего | Мощность | Комментарий |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 4 × RTX 3090 (б/у) | ~0,47 млн | ~0,9–1,1 млн | 936 | — (BF16 284) | ~1,6 кВт | Самый дешёвый, без гарантии, шумный |
| 6 × RTX 5060 Ti 16 ГБ | ~0,53 млн | ~1–1,2 млн | 448 | ~570 | ~1,2 кВт | Новые карты с гарантией, но медленная память и 6 слотов |
| 3 × Radeon AI PRO R9700 | ~0,7 млн | ~1,1–1,3 млн | 640 | ~1150 | ~1,1 кВт | Новые карты с турбиной, экосистема AMD |
| 1 × RTX PRO 6000 Max-Q | ~2,2 млн | ~2,6–2,9 млн | 1792 | ~880 | ~0,6 кВт | Одна карта: проще, тише, легко расширить |
Все четыре варианта запускают gpt-oss-120b и Qwen3.5-122B в 4 битах. Вариант «3 × RTX 5090», который ещё весной был самым быстрым бюджетным, после подорожания стоит ~2,1 млн ₽ только за карты — столько же, сколько одна RTX PRO 6000 Max-Q, поэтому мы его больше не рекомендуем. Для отдела на 20–50 человек выбираем вариант 3 или 4: без промышленного обслуживания вариант 1 станет дороже из-за простоев.
Сборка 4. «128 ГБ в коробке»: мини-ПК с общей памятью
GMKtec EVO-X2 (Ryzen AI Max+ 395, 128 ГБ)~256 ГБ/с, до 96 ГБ под GPU
ASUS GX10 и другие системы на NVIDIA GB10128 ГБ, 273 ГБ/с, экосистема CUDA
Компьютеры на AMD Ryzen AI Max+ 395 и NVIDIA GB10 — самый дешёвый способ получить ~100–128 ГБ памяти, доступной модели, в корпусе размером с книгу и с потреблением 150–250 Вт. Пропускная способность низкая (256–273 ГБ/с), поэтому они хороши для MoE-моделей с малым числом активных параметров: gpt-oss-120b даёт порядка 30–50 ток/с на одного пользователя. Это решение для пилота, разработчика или небольшой команды, но не для отдела. С октября 2026 года похожая платформа (процессор Grace + GPU Blackwell, до 128 ГБ общей памяти) продаётся и в Windows-ПК под маркой NVIDIA RTX Spark.
Сборка 5. «Гигантская MoE без гигантского бюджета»: процессор + 1 GPU
Сервер на одном AMD EPYC 9005 с 12 каналами DDR5 (768 ГБ ОЗУ) и одной картой RTX 5090 или RTX PRO 6000. Движки KTransformers и llama.cpp держат «общую» часть модели и кеш в видеопамяти, а экспертов — в оперативной памяти. Так запускаются DeepSeek V4 Flash, GLM-5.3-Flash и даже GigaChat 3.5 Ultra в 4 битах со скоростью порядка 10–25 ток/с на поток.
Сборка 6. «256 ГБ видеопамяти за ~4 млн ₽»: 8 × R9700
8 × Radeon AI PRO R9700 (турбинные, двухслотовые, 300 Вт; ~1,9 млн ₽ за карты) в 4U-сервере на 8 GPU. Supermicro, например, включает серверную версию R9700S в список совместимости платформы AS-4125GS-TNRT. Итого 256 ГБ, ~3 PFLOPS FP8, ~2,4 кВт на карты. С платформой и 256 ГБ ОЗУ — около 4 млн ₽. Запускает DeepSeek V4 Flash в родном формате и Qwen3.5-397B / GLM-5.3-Flash в 4 битах.
Для сравнения: 8 × RTX 3090 б/у (192 ГБ) на б/у платформе с PCIe 3.0 обойдутся в ~1,5–2 млн ₽, но без FP8, с PCIe 3.0 и рисками б/у. А 4 × RTX PRO 6000 Max-Q (384 ГБ) — от ~8,8 млн ₽ только за карты, но с серверной гарантией и в 1,5 раза большей памятью.
6. Когда дешёвое становится дорогим
пилот и проверка гипотезы; R&D и обучение команды; пакетная обработка без жёстких сроков; бюджет до 1 млн ₽; есть свой инженер.
сервис для сотрудников или клиентов с SLA; размещение в ЦОД; работа 24/7; требования к гарантии и поддержке; рост до 50+ пользователей; финансирование через лизинг или аренду.
Рабочая стратегия, которую мы предлагаем клиентам: начать с недорогого стенда или аренды GPU-сервера, проверить модель на реальных данных, посчитать нагрузку и только потом покупать промышленный сервер. Как превратить нагрузку в TFLOPS — в статье «FLOPS для нейросетей», какое железо нужно конкретной модели — в обзоре «Железо для популярных нейросетей», как выбрать платформу — в руководстве по сборке сервера.
Сравним 2–3 варианта: бюджетный, оптимальный и с запасом на рост — с ценами и сроками поставки.
Нейросеть под ключВидеокарты для нейросетей