🛒 0

Gigabyte W775-V10-L01 AI-робоча станція

Чіп NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Superchip
Когерентна пам'ять 748 ГБ об'єднаної: 496 ГБ LPDDR5X + 252 ГБ HBM3e
Продуктивність ШІ 20 Петафлопс (FP4)
Сховище 2× PCIe Gen6 M.2 NVMe
5 081 074 ₴

Наша команда надішле вам індивідуальну пропозицію ціни.

Використовуйте це, щоб розрізняти різні конфігурації у кошику — зручно при замовленні одного товару з різними опціями.

Загальна вартість 5 081 074 ₴

Повні технічні характеристики

Обчислення та пам'ять

Суперчип

NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip

Процесор

NVIDIA Grace CPU Superchip, 72 ядра Arm Neoverse V2

Графічний процесор

1× NVIDIA Blackwell Ultra GPU

Когерентна пам'ять

748 ГБ об'єднаної: 496 ГБ LPDDR5X + 252 ГБ HBM3e

Продуктивність ШІ

20 Петафлопс (FP4)

Сховище та фізичні параметри

Накопичувачі (слоти)

2× M.2 2280 PCIe 6.0 x4 NVMe + 2× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe, захисні кришки слотів

Форм-фактор

Баштовий корпус для розміщення біля столу, перемикання між серверним та робочим режимами

Розміри

21,8 x 51,95 x 72,63 см

Мережа та розширення

Високошвидкісна мережа

2× порти 400G QSFP112 через NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC

Розширення PCIe

PCIe 5.0, додаткові слоти x16 та x8, підтримка опціональних відеокарт NVIDIA RTX PRO Blackwell

Живлення та тепловий режим

Блок живлення

Блок живлення ATX 1600 Вт, ефективність Titanium

Охолодження

Замкнена система рідкісного охолодження з інтегрованим лотком для виявлення витоку та автоматичним вимкненням

Управління та програмне забезпечення

BMC

ASPEED AST2600

Дистанційне управління

IPMI 2.0 та Redfish API, моніторинг та керування у стилі дата-центру

Режими роботи

Можливість перемикання між серверним режимом під керуванням BMC та робочим режимом з прямим доступом

Віддаєте перевагу швидкому підсумку за допомогою ШІ? Пропустіть читання — дослідіть повні технічні характеристики товару та його придатність для вашого сценарію за допомогою вибраного помічника ШІ.

Gigabyte представила W775-V10-L01 12 січня 2026 року, позиціонуючи її в екосистемі NVIDIA GB300 Grace Blackwell Superchip як настільну AI-робочу станцію, розроблену для локального запуску трильйонних параметричних моделей, з особливою інженерною увагою до безперервної роботи без оператора.

Технічні характеристики

W775-V10-L01 побудована на базі єдиного NVIDIA Grace CPU Superchip — 72 ядра Arm Neoverse V2 та 496 ГБ пам'яті LPDDR5X — у парі з NVIDIA Blackwell Ultra GPU з 252 ГБ HBM3e пам'яті GPU, об'єднаних через NVLink-C2C в єдиний пул пам'яті об'ємом 748 ГБ. Накопичувачі підключаються через чотири слоти M.2 2280 — два PCIe 6.0 x4 та два PCIe 5.0 x4 — кожен з захисною кришкою, а також двопортовою NVIDIA ConnectX-8 400G SuperNIC для високошвидкісних мережевих підключень.

Локальний AI-сервер для бізнесу

W775-V10-L01 розроблена як спільний локальний AI-ресурс. Кілька співробітників можуть надсилати завдання обробки документів — перевірка договорів, витяг даних з рахунків, складання звітів, сортування листів — протягом робочого дня, причому завдання обробляються централізовано на місці, а не через зовнішні хмарні сервіси.

Завдяки NVIDIA NemoClaw автономні агенти можуть безперервно працювати в системі, виконуючи повторювані завдання, такі як моніторинг вхідних листів або планове створення звітів, без необхідності людського втручання для кожного запиту. Це дозволяє W775-V10-L01 функціонувати як постійна AI-інфраструктура для бізнесу, підтримуючи стабільне навантаження на обробку документів.

Розроблено для безперервної роботи без оператора

Gigabyte поєднує замкнену рідкісну систему охолодження W775-V10-L01 з інтегрованим лотком виявлення витоку, розташованим під з'єднувачами теплоносія. При виявленні вологи системна прошивка ініціює автоматичне впорядковане вимкнення до того, як витік досягне навколишнього обладнання.

Шасі також можна налаштувати для двох різних режимів. Кероване через вбудований BMC за допомогою IPMI 2.0 та Redfish, воно працює як централізовано керований сервер з віддаленим моніторингом. Його слоти PCIe підтримують NVIDIA RTX PRO Blackwell GPU для використання як графічної робочої станції.

Порівняння витрат: локальне рішення vs. хмарні AI-API

Для малих та середніх підприємств (МСП), які щодня обробляють великі обсяги документів, різниця між локальною системою та хмарною AI-оплатою з часом суттєво зростає.

Хмарні AI-API
~13.5M–33.5M ₴
за 3 роки, стале навантаження
Оплата за користування зростає з обсягом. Витрати збільшуються лінійно (або швидше) із зростанням навантаження на документи/агенти без обмежень.
Gigabyte W775-V10-L01 AI-робоча станція
~5,75 млн ₴
за 3 роки, фіксована вартість обладнання + експлуатації
Одноразова вартість обладнання плюс передбачувані витрати на енергію та обслуговування. Витрати залишаються незмінними незалежно від інтенсивності використання системи.
Розподіл орієнтовних витрат за 3 роки: W775-V10-L01 vs. Хмарні AI-API
Категорія витратХмарні AI-APIW775-V10-L01 (локальне рішення)
Початкові інвестиції в обладнанняВідсутні5,08 млн ₴ (одноразово)
Експлуатаційні витрати за 1-й рік~4.5M–11M ₴~225K ₴ (енергія & обслуговування)
Експлуатаційні витрати за 2-й рік~4.5M–11M ₴~225K ₴ (енергія & обслуговування)
Експлуатаційні витрати за 3-й рік~4.5M–11M ₴~225K ₴ (енергія & обслуговування)
Сумарні витрати за 3 роки~13.5M–33.5M ₴~5,75 млн ₴

Оскільки обробка відбувається повністю на місці, документи та бізнес-дані не передаються на сервери третіх сторін. Це важливий фактор для організацій у юридичній, фінансовій чи інших сферах, чутливих до даних.

Висновок

W775-V10-L01 надає єдину систему з фіксованою вартістю, здатну підтримувати безперервну AI-обробку документів, поєднану з архітектурою для локального запуску великих AI-моделей та технічними заходами безпеки для роботи без оператора. Для МСП із сталим AI-навантаженням це пропонує вигіднішу альтернативу постійним витратам на хмарні AI-рішення.

українськаУкраїнськаua🇺🇦EnglishАнглійськаen🇪🇺БеларускаяБілоруськаby🇧🇾българскиБолгарськаbg🇧🇬bosanskiБоснійськаba🇧🇦ΕλληνικάГрецькаgr🇬🇷danskДанськаdk🇩🇰EestiЕстонськаee🇪🇪EspañolІспанськаes🇪🇸ItalianoІталійськаit🇮🇹latviešuЛатиськаlv🇱🇻LietuviųЛитовськаlt🇱🇹NederlandsНідерландськаnl🇳🇱DeutschНімецькаde🇩🇪BokmålНорвезькаno🇳🇴PolerowaćПольськаpl🇵🇱PortuguêsПортугальськаpt🇵🇹românăРумунськаro🇷🇴СрпскиСербськаrs🇷🇸slovenčinaСловацькаsk🇸🇰SlovenecСловенськаsi🇸🇮magyarУгорськаhu🇭🇺suomiФінськаfi🇫🇮FrançaisФранцузькаfr🇫🇷hrvatskiХорватськаhr🇭🇷češtinaЧеськаcz🇨🇿svenskaШведськаse🇸🇪العربيةАрабськаar🇸🇦বাংলাБенгальськаbd🇧🇩မြန်မာБірманськаmm🇲🇲Tiếng ViệtВʼєтнамськаvn🇻🇳हिंदीГіндіhi🇮🇳ქართულიГрузинськаge🇬🇪עבריתІвритil🇮🇱BahasaІндонезійськаid🇮🇩ҚазақКазахськаkz🇰🇿简体Китайськаcn🇨🇳繁體Трад. китайськаhk🇭🇰한국어Корейськаkr🇰🇷MelayuМалайськаmy🇲🇾मराठीМаратхіmr🇮🇳नेपालीНепальськаnp🇳🇵ਪੰਜਾਬੀПенджабіpa🇮🇳فارسیПерськаir🇮🇷РусскийРосійськаru🇷🇺සිංහලСингальськаlk🇱🇰TagalogТагальськаph🇵🇭ไทยТайськаth🇹🇭தமிழ்Тамільськаta🇱🇰తెలుగుТелугуte🇮🇳TürkçeТурецькаtr🇹🇷O'zbekУзбецькаuz🇺🇿اردوУрдуpk🇵🇰日本語Японськаjp🇯🇵