
И вот самый свежий пример компьютера индивидуальной сборки специально для работы с искусственным интеллектом.

Сборка реализована на базе премиальной материнской платы Asus ProArt X670E Creator Wi-Fi, которая предназначена как раз для профессиональных рабочих станций, я подробно писал о ней здесь. Процессор 12-ядерный AMD Ryzen 9 7900 со встроенной графикой AMD Radeon Graphics. Оперативная память DDR5 96 ГБ двумя планками по 48 ГБ, работает со скоростью 6000 МТ/с. Система установлена на твердотельном диске с высокоскоростным интерфейсом PCIe 5.0, с него также грузятся модели LLM. Для долговременного хранения предназначен современный гелиевый жёсткий диск на 18 ТБ.
Основной вычислительный инструмент комплекса – флагманская видеокарта NVIDIA GeForce RTX 5090 32 ГБ в одной из лучших её версий Asus TUF Gaming. Эта видеокарта куплена самим заказчиком заранее, по моей рекомендации, с учётом поставленных им задач. Тогда она стоила полмиллиона, а теперь такая версия продаётся за 700 т.р. и выше.

Здесь я должен напомнить один принципиальный момент, его часто упускают или что-то путают. Многим кажется, что если они купят дорогущую видеокарту, большие языковые модели будут давать более качественные ответы. И очень расстраиваются, когда бюджета на такую карту не хватает.
Но расстраиваться не стоит. Видеокарта (GPU) нужна не для КАЧЕСТВА, а для СКОРОСТИ. Флагман NVIDIA RTX 5090 обеспечивает фантастическую скорость работы моделей. Быстрее, чем любой облачный сервис! Но только тех моделей, которые полностью умещаются в его видеопамяти (32 ГБ) вместе с кэшем и контекстом. Чем модель «умнее», тем, при прочих равных, больше её размер, и если она не умещается в видеопамять, то часть её работает в оперативной памяти, а это может быть намного медленнее. Но даже теперь, когда цены на оперативку сильно взлетели, она остаётся в среднем в десять раз (!) дешевле видеопамяти.
Поэтому я всегда рекомендую подходить к вопросу выбора компонентов для ИИ взвешенно и дифференцированно. Современные нейросетевые модели отлично работают как с видеокартой, в задачах, где нужна высокая скорость инференса (генерации ответов), так и без неё, на процессоре и памяти, в задачах, где важнее качество. А лучше всего – комбинировать, как в данной сборке.
При этом, вновь скажу, отталкиваться всегда стоит от реальных задач. Может быть, ваши задачи не требуют от ИИ высокой скорости, а требуют лучшего качества (как у меня). Или наоборот. Алгоритм тут простой и проверенный временем: вы называете свои задачи, пожелания и бюджет – я подбираю под них оптимальную конфигурацию ПК. Таков самый верный способ не переплачивать за то, без чего вполне можно обойтись, и заплатить вменяемую цену за то, что действительно необходимо. Своим заказчикам я помогаю сэкономить тысячи, а то и десятки тысяч рублей – или даже сотни тысяч, как в данном случае.
Несмотря на то, что по своим возможностям сборка серверного класса, она выполнена полностью на современном потребительском «железе». Это намного дешевле – ведь от цен на новые комплектующие для серверов волосы просто встают дыбом! Крутой внедорожник дешевле.
ИИ всеяден, как медведь, ему без разницы, какое железо, – серверное или потребительское, старое или новое, шумное или тихое, – для ИИ важно, чтобы оно соответствовало определённым требованиям или превосходило их. Как только вы скормите ему такое железо, он скажет вам спасибо и будет работать на вас хоть круглые сутки. Причём совершенно бесплатно, без каких-либо лимитов или блокировок.
В отличие от нативной серверной, которая обычно шумит как самолёт, эта сборка очень тихая. В ней 9 вентиляторов, но все подобраны и настроены так, что их не слышно. В 2026 году для работы с ИИ – и вообще для работы на персональном компьютере – отдельная комната с шумоизоляцией не обязательна. Нужен лишь грамотный подбор компонентов. И их сборка в единое целое, в новый ПК.
Компьютер, собранный мной в сентябре, уже у заказчика. Все фото реальные, без ИИ и фотошопа. Видео снял он сам (публикуется с его согласия).


