🛒 0

Supermicro Super AI Station GB300

Chip NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Superchip
Memorie coerentă 748 GB unificat: 496 GB LPDDR5X + 252 GB HBM3e
Performanță AI 20 PetaFLOPS (FP4)
Scalabilitate până la Cluster de 8 unități și mai mult
521.140 RON
Configurație Cluster

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 521.140 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)

4× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe

Factor de formă

Turn desktop convertibil sau montaj rack 5U, design de șasiu partajat

Dimensiuni

21,5 x 48 x 49 cm

Rețele & Scalare Cluster

Rețele de mare viteză

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

Scalare Cluster

Până la 8 unități într-un singur cluster coerent prin 400GbE, extensibil ulterior la infrastructura HGX B300 (8 GPU) sau GB300 NVL72 (72 GPU)

Expansiune PCIe

PCIe 5.0, 1× slot x16 cu lățime dublă + sloturi x8 suplimentare

Alimentare & Răcire

Sursă de Alimentare

Sursă de alimentare 1600 W, eficiență Titanium, priză standard de birou

Sistem de Răcire

Răcire cu lichid în circuit închis, serviceabil, funcționare continuă aproape silențioasă

Management și software

Management la Distanță

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

Stivă Software

Mediu Linux preîncărcat cu uneltele NVIDIA AI Enterprise, pregătit pentru implementarea agentului NVIDIA NemoClaw

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

Supermicro a lansat Super AI Station GB300 pe 28 octombrie 2025, ca sistem de birou bazat pe platforma NVIDIA GB300 Grace Blackwell Superchip — un sistem construit să ruleze modele cu trilioane de parametri local, oferind în același timp o cale documentată pentru extinderea progresivă și eficientă din punct de vedere al costurilor către capacități de AI la nivel de data center.

Specificații hardware

Super AI Station este construită în jurul unui singur NVIDIA Grace CPU Superchip — 72 de nuclee Arm Neoverse V2 și memorie LPDDR5X de 496 GB — asociat cu un NVIDIA Blackwell Ultra GPU cu memorie GPU HBM3e de 252 GB, unit prin NVLink-C2C într-un pool de memorie coerent de 748 GB. Până la 7 partiții MIG izolate permit unei singure stații să deservească mai multe echipe sau sarcini simultan fără conflicte. Sistemul oferă 4× stocare NVMe M.2 2280 PCIe 5.0 x4 și un NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC dual-port de 400G — aceeași infrastructură de rețea folosită pentru conectarea stațiilor suplimentare pe măsură ce implementarea se extinde.

Server AI local pentru uz profesional

Super AI Station este proiectată să funcționeze ca resursă AI locală partajată. Mai mulți angajați pot trimite sarcini de procesare documentară — revizuire contracte, extragere facturi, întocmire rapoarte, triere emailuri — pe parcursul zilei de lucru, cu sarcini gestionate central la fața locului în loc să fie direcționate prin servicii cloud externe.

Prin NVIDIA NemoClaw, agenți autonomi pot rula continuu pe sistem, gestionând sarcini recurente precum monitorizarea inboxului sau generarea de rapoarte programate fără a necesita o persoană să inițieze fiecare cerere. Acest lucru permite Super AI Station să funcționeze ca infrastructură AI permanentă pentru afacere, susținând volume constante de lucru cu documente.

Construită pentru scalare: de la o stație la o fabrică AI

O singură Super AI Station este un sistem complet și autonom, dar reprezintă și unitatea de bază a unei implementări mai mari. Până la 7 stații suplimentare pot fi adăugate progresiv — până la 8 unități — comunicând prin aceeași infrastructură dual-port de 400G, fără a reproiecta infrastructura sau fluxurile de lucru existente. Fiecare unitate adăugată contribuie cu propriul său pool de 748 GB memorie coerentă și putere de calcul, oferind organizațiilor în creștere o metodă simplă și incrementală de extindere a capacității pe măsură ce adoptarea crește.

Când cererea depășește în cele din urmă un cluster de 8 unități, aceeași fundație de rețea de 400G se extinde în platformele Supermicro NVIDIA HGX B300 și NVIDIA GB300 NVL72. Stațiile achiziționate anterior continuă să funcționeze în producție în loc să fie retrase sau înlocuite — investiția inițială rămâne parte a implementării în fiecare etapă de creștere.

1 Stație unică
2 Cluster 2 unități
4 Cluster 4 unități
8 Rack 8 unități
+ HGX B300 / GB300 NVL72

Fiecare stație adăugată pe această cale continuă să funcționeze — nimic achiziționat anterior nu este înlocuit.

Costuri și capacitate estimate pe stadiu de scalare
StadiuMemorie coerentăCost indicativSemnificație
Stație unică748 GB521K RONPunct de pornire; funcționează complet autonom.
Cluster 2 unități1,5 TB990K RONAdaugă 1 stație prin aceeași infrastructură 400GbE.
Cluster 4 unități3 TB1,9M RONAdaugă 3 stații; nu sunt necesare modificări la configurația existentă.
Cluster 8 unități6 TB3,7M RONCapacitate maximă de cluster unic pe hardware Super AI Station.
Extindere HGX B3009+ TB combinați~1,7M RON (suplimentar)Stațiile existente continuă să funcționeze; se adaugă capacitate de antrenare multi-nod densă.
Extindere GB300 NVL7220+ TB combinați~3,7M RON (suplimentar)Nivel unificat la nivel de rack pentru inferență la exascală; stațiile anterioare rămân în producție.

Cifrele HGX B300 și GB300 NVL72 sunt prețuri indicative de pornire pentru infrastructura suplimentară conectată la o implementare existentă Super AI Station, nu o înlocuire a acesteia.

Comparație costuri: on-premises scalabil vs. API-uri AI cloud

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

API-uri AI cloud
~1,4M - ~3,5M RON
pe 3 ani, volum de lucru susținut
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.
Super AI Station, 1 unitate
~590K RON
pe 3 ani, costuri fixe hardware + operaționale
Costuri hardware unice per etapă plus costuri predictibile pentru energie și întreținere.
Estimare costuri pe 3 ani: unitate unică Supermicro AI Station vs. API-uri AI cloud
Categorie costAPI-uri AI cloudSupermicro (On-Premises)
Investiție inițială hardwareNiciunul521K RON (unică)
Cost operațional anul 1~0,5M - ~1,2M RON~22K RON (energie & întreținere)
Cost operațional anul 2~0,5M - ~1,2M RON~22K RON (energie & întreținere)
Cost operațional anul 3~0,5M - ~1,2M RON~22K RON (energie & întreținere)
Cost cumulat 3 ani~1,4M - ~3,5M RON~590K RON

Deoarece procesarea are loc integral la fața locului, documentele și datele de afaceri nu sunt transmise către servere terțe. Aceasta este o considerație relevantă pentru organizațiile din sectoarele juridice, financiare sau alte domenii sensibile la date.

Rezumat

Super AI Station GB300 oferă acces la AI local capabil să proceseze trilioane de parametri, la costuri limitate, cu posibilitatea de a crește treptat prin adăugarea de stații și, în final, de a integra infrastructura HGX B300 sau GB300 NVL72. Pentru IMM-uri cu sarcini de lucru AI în creștere, poate reprezenta o alternativă mai ieftină la cheltuielile cu AI-ul în cloud.

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🇻🇳