🛒 0

Gigabyte W775-V10-L01 Stație de lucru AI

Chip NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Superchip
Memorie coerentă 748 GB unificat: 496 GB LPDDR5X + 252 GB HBM3e
Performanță AI 20 PetaFLOPS (FP4)
Stocare 2× PCIe Gen6 M.2 NVMe
523.754 RON

Echipa noastră vă va trimite o ofertă de preț personalizată.

Folosiți această opțiune pentru a diferenția configurațiile în coș – util dacă comandați același produs cu opțiuni diferite.

Preț total 523.754 RON

Specificații complete

Calcul & Memorie

Superchip

NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip

CPU

NVIDIA Grace CPU Superchip, 72 de nuclee Arm Neoverse V2

GPU

1× NVIDIA Blackwell Ultra GPU

Memorie coerentă

748 GB unificat: 496 GB LPDDR5X + 252 GB HBM3e

Performanță AI

20 PetaFLOPS (FP4)

Stocare & Componentă Fizică

Stocare (Sloturi)

2× M.2 2280 PCIe 6.0 x4 NVMe + 2× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe, capace de protecție pentru sloturi

Factor de formă

Tower de birou, funcționare comutabilă server / stație de lucru

Dimensiuni

21,8 x 51,95 x 72,63 cm

Rețele și expansiune

Rețele de mare viteză

2× porturi QSFP112 de 400G via NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC

Expansiune PCIe

PCIe 5.0, sloturi suplimentare x16 și x8, suportă GPU-uri opționale NVIDIA RTX PRO Blackwell

Alimentare & Răcire

Sursă de Alimentare

Sursă de alimentare ATX 1600 W, eficiență Titanium

Sistem de Răcire

Răcire cu lichid în circuit închis cu tavă integrată de detectare a scurgerilor și oprire automată

Management și software

BMC

ASPEED AST2600

Management la Distanță

IPMI 2.0 și Redfish API, monitorizare și control în stil datacenter

Moduri de operare

Comutabilă între funcționare server gestionat de BMC și funcționare stație de lucru cu acces direct

Preferați un rezumat rapid cu IA? Săriți cititul – analizați specificațiile complete și potrivirea pentru cazul dvs. cu un asistent AI la alegere.

Gigabyte a lansat W775-V10-L01 pe 12 ianuarie 2026, poziționându-l în ecosistemul NVIDIA GB300 Grace Blackwell Superchip ca stație de lucru AI de tip tafel, construită pentru a rula local modele cu trilioane de parametri, cu o atenție de inginerie deosebită pentru funcționare continuă și fără supraveghere.

Specificații Hardware

W775-V10-L01 este construită în jurul unui singur NVIDIA Grace CPU Superchip — 72 de nuclee Arm Neoverse V2 și 496 GB memorie LPDDR5X — asociat cu un NVIDIA Blackwell Ultra GPU cu 252 GB memorie GPU HBM3e, unificate prin NVLink-C2C într-un pool de memorie coerent de 748 GB. Stocarea este gestionată de patru sloturi M.2 2280 — două PCIe 6.0 x4 și două PCIe 5.0 x4 — fiecare echipată cu capac de protecție, alături de un NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC dual-port 400G pentru rețele de mare viteză.

Server AI Local pentru Uz Business

W775-V10-L01 este proiectat să funcționeze ca resursă AI locală partajată. Mai mulți angajați pot trimite sarcini de procesare documentară — revizuire contracte, extragere facturi, redactare rapoarte, triaj email — pe parcursul zilei de lucru, cu sarcini gestionate central on-site în loc de rutate prin servicii cloud externe.

Prin NVIDIA NemoClaw, agenți autonomi pot rula continuu pe sistem, gestionând sarcini recurente precum monitorizarea inbox-ului sau generarea de rapoarte programate fără a necesita o persoană să inițieze fiecare cerere. Acest lucru permite W775-V10-L01 să opereze ca infrastructură AI permanentă pentru business, suportând volume constante de lucru cu documente.

Proiectat pentru Funcționare Continuă și Fără Supraveghere

Gigabyte combină răcirea cu lichid în circuit închis a W775-V10-L01 cu o tavă integrată de detectare a scurgerilor, poziționată sub conectorii lichidului de răcire. Dacă se detectează umiditate, firmware-ul sistemului inițiază o oprire automată și ordonată înainte ca o scurgere să poată ajunge la echipamentele din jur.

Șasiul poate fi configurat și pentru două roluri distincte. Gestionat prin BMC-ul său onboard prin IPMI 2.0 și Redfish, funcționează ca server monitorizat de la distanță și administrat central. Sloturile sale PCIe acceptă plăci grafice NVIDIA RTX PRO Blackwell pentru utilizare ca stație de lucru cu cerințe grafice intensive.

Comparație Costuri: On-Premises vs. Cloud AI APIs

Pentru IMM-uri care procesează volume mari de documente zilnic, diferența dintre un sistem on-premises și facturarea cloud AI crește semnificativ în timp.

Cloud AI APIs
~1,4M - ~3,5M RON
pe 3 ani, volum susținut de lucru
Facturarea bazată pe utilizare se scalează cu volumul. Costurile cresc liniar (sau mai rapid) pe măsură ce volumul de lucru cu documente/agenți crește, fără plafon.
Gigabyte W775-V10-L01 Stație de lucru AI
~595k RON
pe 3 ani, costuri fixe hardware + operare
Cost hardware unic plus costuri predictibile pentru energie și întreținere. Costul rămâne constant indiferent de cât de mult este utilizat sistemul.
Estimare Costuri pe 3 Ani: W775-V10-L01 vs. Cloud AI APIs
Categorie CostCloud AI APIsW775-V10-L01 (On-Premises)
Investiție inițială hardwareNicio524k RON (unică)
Costuri operare Anul 1~0,5M - ~1,2M RON~22K RON (energie & întreținere)
Costuri operare Anul 2~0,5M - ~1,2M RON~22K RON (energie & întreținere)
Costuri operare Anul 3~0,5M - ~1,2M RON~22K RON (energie & întreținere)
Cost cumulat 3 ani~1,4M - ~3,5M RON~595k RON

Deoarece procesarea are loc în totalitate on-site, documentele și datele de business nu sunt transmise către servere terțe. Aceasta este o considerație relevantă pentru organizațiile din sectoarele juridice, financiare sau alte domenii sensibile la date.

Rezumat

W775-V10-L01 oferă un sistem unic cu cost fix capabil să susțină procesarea continuă de documente prin AI, combinat cu arhitectura de rulare locală a modelelor AI mari și măsuri de siguranță inginerești pentru funcționare fără supraveghere. Pentru IMM-uri cu volume susținute de lucru AI, reprezintă o alternativă mai ieftină la cheltuielile recurente pentru cloud AI.

românăRomânăro🇷🇴EnglishEnglezăen🇪🇺БеларускаяBelarusăby🇧🇾bosanskiBosniacăba🇧🇦българскиBulgarăbg🇧🇬češtinaCehăcz🇨🇿hrvatskiCroatăhr🇭🇷danskDanezădk🇩🇰EestiEstonăee🇪🇪suomiFinlandezăfi🇫🇮FrançaisFrancezăfr🇫🇷DeutschGermanăde🇩🇪ΕλληνικάGreacăgr🇬🇷ItalianoItalianăit🇮🇹latviešuLetonălv🇱🇻LietuviųLituanianălt🇱🇹magyarMaghiarăhu🇭🇺BokmålNorvegianăno🇳🇴NederlandsOlandezănl🇳🇱PolerowaćPolonezăpl🇵🇱PortuguêsPortughezăpt🇵🇹СрпскиSârbărs🇷🇸slovenčinaSlovacăsk🇸🇰SlovenecSlovenăsi🇸🇮EspañolSpaniolăes🇪🇸svenskaSuedezăse🇸🇪українськаUcraineanăua🇺🇦العربيةArabăar🇸🇦বাংলাBengalibd🇧🇩မြန်မာBirmanămm🇲🇲简体Chinezăcn🇨🇳繁體Trad. Chinezăhk🇭🇰한국어Coreeanăkr🇰🇷עבריתEbraicăil🇮🇱ქართულიGeorgianăge🇬🇪हिंदीHindihi🇮🇳BahasaIndonezianăid🇮🇩日本語Japonezăjp🇯🇵ҚазақKazahăkz🇰🇿MelayuMalaezămy🇲🇾मराठीMarathimr🇮🇳नेपालीNepalezănp🇳🇵فارسیPersanăir🇮🇷ਪੰਜਾਬੀPunjabipa🇮🇳РусскийRusăru🇷🇺සිංහලSingalezălk🇱🇰TagalogTagalogph🇵🇭ไทยThailandezăth🇹🇭தமிழ்Tamilta🇱🇰తెలుగుTelugute🇮🇳TürkçeTurcătr🇹🇷اردوUrdupk🇵🇰O'zbekUzbecăuz🇺🇿Tiếng ViệtVietnamezăvn🇻🇳