Вот вам и вся магия «железа для AI»: **два GPU, одна задача, £200**.

Вот вам и вся магия «железа для AI»: **два GPU, одна задача, £200**.

Парень уже сидел на `RTX 4080` с 16 ГБ VRAM — для игр жирно, для локальных моделей уже тесновато. Вместо того чтобы идти в магазин за картой за космические деньги, он взял серверную видеокарту для датацентра, у которой даже нормального PCIe-коннектора нет. Да, подключил её через адаптер. Да, это звучит как инженерный треш-пати.

Итог: **32 ГБ VRAM в одной системе**, модель на `27B` параметров работает локально и выдаёт около `32 токенов в секунду`. Не «почти работает», не «в демке красиво» — а реально тянет.

Что здесь важно для рынка? Порог входа в AI-инфраструктуру снова ломают кустарные решения. Не обязательно покупать «официально правильный» сетап, если задача — просто получить вычисления. Для селлеров и брендов это намёк простой: иногда конкурент не строит красивую систему, а **собирает рабочую из того, что дешевле и быстрее**.