На недавней технологической выставке в Лас-Вегасе южнокорейский стартап DeepX продемонстрировал новейшую линейку аппаратных решений для искусственного интеллекта. В основу представленных устройств, включая модели DX-H1 Quattro и DX-M1 в форм-факторе M.2, лег инновационный вычислительный узел Genesis NPU. Презентация в штате Невада стала важным этапом для компании, стремящейся потеснить традиционных лидеров рынка полупроводников.
Технологические особенности и модельный ряд
Среди анонсированных новинок особое место занимает специализированный ускоритель DX-H1 V-NPU. Это устройство спроектировано специально для реализации сложных вычислительных циклов, связанных с мультимедийным контентом. Оно берет на себя полный спектр задач: от первичного декодирования и изменения формата до финального перекодирования потоковых данных.
Разработчики подчеркивают, что переход на их архитектуру позволяет добиться колоссальной экономии. В сравнении с классическими GPU, использование новых чипов обеспечивает снижение стоимости необходимого оборудования примерно на 80%. При этом операционные расходы также существенно сокращаются, поскольку потребление электричества падает на 85% при сохранении идентичной плотности каналов обработки.
Контекст: Эволюция нейрочипов
Событие, прошедшее в рамках CES 2026, подтверждает глобальный тренд на создание узкоспециализированных систем. Долгое время индустрия полагалась на универсальные графические адаптеры, которые, несмотря на свою мощность, обладают избыточным тепловыделением и высокой ценой. Появление решений от инженеров из Южной Кореи знаменует переход к эпохе энергоэффективного ИИ, где каждый транзистор оптимизирован под конкретные математические операции нейронных сетей.
Что это значит для индустрии
Для операторов крупных дата-центров и облачных сервисов внедрение подобных технологий означает возможность кратного масштабирования инфраструктуры без расширения энергетических лимитов. Использование компактных модулей позволяет интегрировать мощный интеллект непосредственно в конечные устройства, такие как промышленные роботы или системы городского видеонаблюдения.
Учитывая, что затраты на электроэнергию составляют львиную долю стоимости владения серверным парком, заявленные показатели эффективности могут радикально изменить экономику облачных вычислений. Гибкость линейки, предлагающей как мощные кластерные решения, так и миниатюрные платы расширения, делает технологию доступной для широкого круга интеграторов.
