Неискусственный интеллект

Компьют становится биржевым товаром Американский регулятор сделал первый шаг к появлению деривативов на вычислительные мощности. 19 августа CFTC — американский регулятор рынков фьючерсов и деривативов — открыл 60-дневный сбор комментариев о контрактах на compute. 🐷Регулятор спешит за рынком. CME Group, оператор Чикагской товарной биржи, уже планирует запустить вычислительные фьючерсы 5 октября. ICE, владелец Нью-Йоркской фондовой биржи и крупный оператор энергетических деривативов, готовит контракты на стоимость мощностей H100, H200 и B200. Ну а причина такой активности проста. Разработчики моделей бронируют миллионы GPU-часов и рискуют ростом ставок. Дата-центры заранее закупают ускорители и электричество, но к запуску кластера аренда может подешеветь, а оборудование — устареть. Фьючерс фиксирует расходы первым и выручку вторым. Главная трудность — цена базового товара. GPU-час зависит от ускорителя, памяти, сети, размера кластера, региона, срока аренды и доступности. Большинство крупных сделок закрыто, а предложение сосредоточено у нескольких облачных компаний. Фьючерсу нужен публичный индекс, но рынок почти не публикует цены, из которых этот индекс должен складываться. Американская модель превращает компьют в обычный товар: биржа определяет цену, участники передают друг другу ценовой риск. 📍Альтернативой остаётся централизованное управление вычмощностями. Государство или единая платформа собирает предложение, распределяет доступ и гарантирует часть спроса, снижая волатильность устройством самого рынка, а не фьючерсами. Дальше всех здесь продвинулся Китай. Он объединяет мощности разных операторов и регионов в национальную систему. В мае 2026 года через приложение China Southern Power Grid прошли первые сделки «электричество — углерод — компьют»: университет Гуйчжоу и компании из Шэньчжэня и Шаньдуна покупали простаивающие мощности China Unicom под конкретные задачи и платили за фактическое использование. Нагрузка переносилась с учётом цены электроэнергии. 💻Европа использует госзакупку и распределение доступа. ЕС финансирует сеть вычислительных центров, где стартапы и компании запрашивают GPU-часы: часть мощностей предоставляется бесплатно, часть — с оплатой по фактическому использованию. Для будущих крупных AI-центров ЕС и страны-участницы намерены заранее выкупать вычислительное время. Оператор получает гарантированный спрос, пользователь — доступ через общую систему, но биржевая цена не возникает. ❓В других регионах схема обычно оказывается смешанной. Так, Индия создаёт централизованную витрину: государственный портал IndiaAI собирает предложения провайдеров и показывает цены на конкретные ускорители при почасовой оплате и бронировании до года. В Сингапуре Национальный суперкомпьютерный центр сам назначает тариф — от S$0,98 до S$1,84 за час H100 — и распределяет мощности между одобренными проектами. США отделяют цену компьюта от поставки и выносят её на биржу. Другие страны связывают цену, доступ и распределение внутри централизованных платформ. Но итоговый спор всё равно идёт и о том, кто будет контролировать индекс стоимости вычислений. @anti_agi

Похоже, NZT подействовал не только на карту, но и на продавцов. По данным нашего источника на вторичном рынке, год к году продажи CMP 170HX в России выросли в шесть раз, а цены — втрое. За последний месяц продажи прибавили 162%, цены — в 3,5 раза. Впрочем, исходная база была небольшой: до разблокировки CMP 170HX оставалась штучным товаром для майнеров и энтузиастов. @anti_agi

Области тьмы, или NZT для майнинговой затычки В 2021 году Nvidia выпустила CMP 170HX для майнинга Ethereum. Внутри находился тот же чип GA100, что и в серверной A100, но с урезанными вычислениями, 8-10 ГБ доступной памяти и издевательски медленным PCIe. После смерти майнингового бума карты продавали примерно по $200-250. Энтузиасты задались вопросом: что можно сделать с этим куском обрезанного железа? В июне исследователь Джон Прай нашёл способ обмануть защищённый сопроцессор Falcon и заставить драйвер игнорировать часть ограничений Nvidia. Затем появился открытый CMP Unlocker: у 8-гигабайтной версии он открывает 64 ГБ HBM2e, возвращает полную скорость вычислительных блоков и переводит PCIe с Gen1 на Gen2. Оказалось, что лишнюю память Nvidia не вырезала физически, а лишь заблокировала на программном уровне — местами на карточках находили до 96 ГБ HBM. Сам взлом уже не новость: о нём писали ещё в июле. Зато теперь пошли практические тесты, показывающие, что получившийся Франкенштейн действительно умеет запускать современные модели. Автор с Reddit испытал четыре бывшие майнинговые карты, каждая из которых стабильно увидела 64 ГБ памяти. На одной CMP 170HX: ▪️ gpt-oss-120B выдаёт 78 токенов в секунду; ▪️ Qwen3.6-27B — 47 токенов в секунду с многотокенным предсказанием и 29 без него; ▪️ Gemma-4-31B — 23 токена в секунду; ▪️ одновременно помещаются генератор изображений и отдельная языковая модель. Четыре карты дают уже 256 ГБ памяти. На них удалось целиком запустить DeepSeek V4-Flash с контекстом в миллион токенов: скорость составила 29-33 токена в секунду. Причём все четыре ускорителя подключены через единственный слот x16 при помощи переходников. Большой объём и пропускная способность HBM позволяют запускать модели, которые не помещаются даже в более новые игровые GPU. Но бесплатной A100 не получилось. У карты нет ECC и NVLink, узкий PCIe замедляет загрузку моделей и обмен между ускорителями, нужен Linux с модифицированным драйвером, а разблокированная память некоторых экземпляров оказывается нестабильной. Особенно это касается 10-гигабайтной версии, у которой надёжно работают обычно лишь 40 ГБ. Да и цены на карточки уже подскочили до $700 и выше. Так что теперь это лотерея для особо обеспеченных энтузиастов; просто теперь в ней хотя бы можно выиграть 64 ГБ HBM. @anti_agi