Для работы проектов iXBT.com нужны файлы cookie и сервисы аналитики.
Продолжая посещать сайты проектов вы соглашаетесь с нашей
Политикой в отношении файлов cookie
Возможно, Хуанг наконец понял, что умножением матриц на тензорных ядрах AMD и Nvidia OpenAi ничего не добьется. Все что могли из этой технологии (умножения матриц) уже выжали. Получилась умная поисковая система предсказывающая следующее слово с высокой вероятностью. Нечто среднее между поисковиком и википедией. Возможно, что бизнес-план Сема Альтмана выглядел так: мы каждый год будем лучше умножать матрицы, а вы нам платить по 100 миллиардов, но что-то пошло не так. И что Сем Альтман придумал? Рекламу в chat gpt показывать:)
Умножением матриц как бы сильно их не умножали (наращивая дата-центры), AGI (Artificial general intelligence) не создашь. Просто строить всё большие дата-центров и гонять всё больше параметров через матричные умножения — это упирается в фундаментальный потолок. OpenAI, похоже, это осознала, отсюда и поворот к монетизации того, что есть.
Этот подход напоминает стагнацию в производстве чипов. Чем меньше мы сделаем нанометры, тем больше засунем в них транзисторов и больше наростим частоту и тем больше вырастет производительность. Фундаментальных проблем (Фон Нейман архитектуры 60 годов) современных вычислений и компьютеров это не решает, но и правда все становится немного быстрее каждый год.
Многие смартфоны поддерживают только 2 версии обновлений Android. 7,5% это продажи выпущенных на 16 Android и обновлений линейки флагманов, которые первыми получают обновления новой версии Android. 64% рынка занимают устройства с 10 по 14 версию Андроид. Которые никто обновлять не собирается, а эти «деятели » цены на память поднимать решили, что увеличит себестоимость смартфонов. Посмотрим на показатели 2026 года — будут ныть: ой где наши продажи? как они так упали.
Что интересного в Panther like? Чем это важно?
Производительность Core Ultra X9 388H (intel 1.8a) 16 core, iGPU Arc B390 — 7.4 TFLOPS (FP32). 14.8 TFLOPS (FP16), TOPS- 120 (INT8).
# C технологией «Shared GPU Memory Override» графическая память динамически распределяется с оперативной. 32Gb общей памяти ноутбука можно распределить как 16 iGPU и 16 оперативной. Это прямой аналог AMD VGM (Strix Halo). Эта технология также доступна и для Core Ultra 200 (Lunar Like).
# В чем преимущество? Arc B390 — 7.4 TFLOPS FP32, позволит работать с большими LLM языковыми моделями локально на ноутбуке. 7-20B параметров и хорошим контекстным окном 4000-8000 токенов, используя Vulkan llama.cpp.
#цитата с сайта intel — «Начиная с версии Intel® Graphics Software (IGS) 25.26.1602.2 и версии драйвера Intel Graphics Driver 32.0.101.6974, в IGS был добавлен новый параметр «Shared GPU Memory Override». Этот параметр предназначен исключительно для интегрированного графического процессора и позволяет пользователю сбалансировать потребности графического процессора в памяти с потребностями остальной системы.»
По рейтингу dxomark Honor Magic 8 Pro — 7th in Global Ranking. Сравнивали с топами рейтинга Huawei Pura 80 Ultra (1 место) и Apple iPhone 17 Pro (4 место). В Honor Magic 7 Pro были действительно проблемы с алгоритмами обработки изображения. Если вы не в курсе, то качество мобильной фотографии флагманcких смартфонов, зависит исключительно от алгоритмов заложенных производителем смартфонов. Уровень оптики, матрицы и NPU процессора во всех фотофлагманах приблизительно одинаковый.
Невероятная глупость идти против рынка и урезать производство 16Gb GPU из-за маленькой маржинальной выгоды. Nvidia прямо заявляет, что маленькая выгода от выпуска GPU для компании с 4 триллионами долларов капитализации намного важнее, чем желания и потребности пользователей и рынка с 16 Gb памяти GPU. #
Типа сидит там в Nvidia какой-то манагер и говорит нам не выгодно выпускать 16 Gb видеокарты — наш заработок будет совсем немного ниже. Стоит понимать, что прибыль от потребительских видеокарт в Nvdia по отчетам в 10 раз меньше от прибыли серверных GPU. (FY2025 Data Center — ~$115.2 млрд, Gaming — ~$11.4 млрд). #
Или по другому — есть компания мультимилиардер. Она сидит и считает заработает она от пользователей 20$ или 30$, когда еще месячная прибыль компании исчисляется 100 милиардов $.
#
Понято, что это капитализм и Nvidia ничем и никому не обязана (кроме собственной выгоды). Есть такое понятие Клиентоориентированность — его купить нельзя, а только заработать со временем.
цитата: И всё это с камерой MediaTek!
У автора (с отличными обзорами смарфтонов) невероятная предвзятость к процессорам Mediatek. Попробую разрушить этот идеальный мир предвзятости. Процессоры делятся на 3 категории: Low‑range – Dimensity 6000/7000 (12‑bit ISP) vs Snapdragon 4/Gen 6 (12‑bit). Mid‑range – Dimensity 8000 (14‑bit ISP) vs Snapdragon 7 Gen (12–14‑bit). High‑end – Dimensity 9000 (18–20‑bit ISP) vs Snapdragon 8 Gen (18-20‑bit). #
Битность ISP: Чем выше битность, тем шире динамический диапазон и меньше «quantization noise» получит Npu для обработки изображения. 12‑bit — 4 млн цветов; 18‑bit — 262 млн. Важный момент: производительность и качество фото зависит не только от результатов Antutu 10, но также от уровня bit isp и Npu их возможностей. #
Роль NPU:AI‑обработка: Super Res (увеличение разрешения), Night Mode (снижение шума), HDR‑fusion. NPU брабатывает RAW‑данные и превращает их в красивую фотографию. Важен для конечного качества снимка, но не заменяет хорошую матрицу и ISP. Факторы, влияющие на итоговую картинку: Модуль камеры (матрица, оптика). ISP‑битность и алгоритмы (производителя смартфона Vivo, Xiaomi). CPU/NPU + AI‑пресеты. Операционная система и оболочка. А также High‑end, Mid, Low‑range процессора. #
Cpu, через Npu используя алгоритмы заложенные производителем смартфонов (Vivo, Xiaomi, Samsung) обрабатывает изображение, добавляет баланс белого, эффект HDR (цвета), динамический диапазон. И выдает вам картинку для просмотра. Очень часто заметно, что смартфоны имеющие одинаковые матрицы камеры, но разные ценовые уровни 500-1000$ и разные процессоры, получают в итоге замылленое, с низким HDR (цвет) и динамическим диапазоном фотографии. Или наоборот смарфтоны с одинаковыми матрицами например 1/1.5, получают абсолютно разные фотографии, если находятся в разных по уровню продаж $. Например $500 будет так себе, а $900 невероятно крутая и красивая фотография. Теперь переходим к главному! Процессор Mediatek при создании фотографии практически не причем! Имеет важность 1- Это матрица и оптика камеры, 2- Битность isp. 3 — Npu и алгоритмы обработки фото заложенные производителем ( Vivo, Xiaomi. Samsung) 4 — уровень Low, mid, High‑end range процессора. #
Автор удивляется: цитата: И всё это с камерой MediaTek! Если посмотреть на обзоры ixbt, то в них 95% встречается обзоры топовых смарфтонов на Snapdragon 8 gen и 5% на топовых процессорах MediaTek 9000 серии. Из-за этого у автора сложилось предвзятое мнение о процессорах MediaTek. Наконец получив топовые смартфоны с isp 18-20 bit, процессором 9400 и 9500 MediaTek и уровнем $ около $1000, автор узнал, что оказывается смартфоны с топовым процессором MediaTek 9000 серии могут делать хорошие фотографии. Я уже приводил примеры рейтинга Dx0mark где топовые процессоры Mediatek занимают верхние строчки рейтинга — автор такие смартфоны еще не получал раньше на тесты.
Акихабара — это маленький квартал возле железнодорожной станции Токио. Там проживает около 6 тысяч населения. Типа считается крупным торговым центром — на новогодние праздники разобрали на подарки видеокарты, а новые еще не завезли. Все равно, что рассказать — вокруг вокзала, в магазинах и супермаркетах закончились RTX 5060 Ti, RTX 5070 видеокарты. Это невероятная новость.
цитата: «Снимки четкие и в меру резкие, с отличной детализацией, которую, честно говоря, нечастно увидишь в случае смартфонов на SoC Mediatek»
Автор, возможно забыл упомянуть на каких именно процессорах Mediatek он видел нечасто отличную детализацию снимков?
Обычно, за детализацию в мобильной фотографии отвечает сенсор камеры (в 90% случаев) и чем он крупнее и больше пиксель, тем она лучше (isp процессора занимается обработкой и склейкой raw в jpg).
А то это «дилетантское высказывание» обычно можно еще списать на подростков, или совсем уже новичков в обзорах мобильной фотографии. Довольно странно видеть такой отзыв от автора обзоров смартфонов и мобильной фотографии крупного интернет сайта.
Хочу автору напомнить, что он делает обзор флагмана с процессором isp 18-bit, а не Dimensity 7300 или ему подобным.
Для примера мировой рейтинг dxomark (у каждого флагмана есть обзор с примерами фотографий и тестами): смартфоны с процессором Dimensity 9200, 9300, 9400, 9500 занимают место практически с неоспоримыми флагманами мобильной фотографии типа:
11 место, 157 камера — iPhone 16 Pro,
13 место, 157 камера -(Dimensity 9400) Oppo Find X8 Pro,
16 место, 154 камера — iPhone 15 Pro Max,
18 место, 153 камера -Google Pixel 8 Pro,
23 место, 150 камера — (Dimensity 9200) Oppo Find X6,,
24 место, 150 камера — (Dimensity 9300)Vivo X100 Pro.
Я с этим рейтингом полностью согласен, в отличии от автора статей ixbt, который очевидно не разбирается в современной мобильной фотографии совсем, раз утверждает, что флагманы на SoC Mediatek делают не часто отличные детализированные снимки.
Просьба для автора делать 1-2 фотографии с людьми на фоне природы, или зданий во всех фото обзорах. Все современные смартфоны занимаются очень сильной Ai обработкой .jpg (склейкой кадров). Из-за этого лица людей на фоне в 95% случаев выглядят размытыми, или восковыми.
Типа слабенький isp и npu процессора не в состоянии нарисовать лица прохожих, так- как не понимает, что это прохожие (каждый с уникальной геометрией) и не может передать в деталях фото лица, а размывает его (особенно для вечерних снимков ). Для фото природы или зданий работает все нормально.
Есть 2 типа покупателей: 1 купит все, что ему напарит продавец и по любой цене, для этого покупателя все равно сколько стоит память +50, или +300%, этот покупатель не в курсе цен. 2 тип покупателя не думает, что ему нужна оперативная память, процессор, видеокарта, а думает могу ли я себе позволить купить память. Если его бюджет не позволят покупки, то сколько бы ни стоила память очень дорого, или очень дешево, видеокарта, цпу — он ее не купит никогда.
Меня забавляет логика производителей компьютерного железа. То, они годами ноют, что продажи смартфонов, ssd, видеокарт очень низки и публикуют отчеты +5% прибыли. То, они поднимают цены на 300%. Теперь вернемся к покупателям — если пол-года назад никому не была нужна их память, процессоры, видеокарты по низу цен рынка, то чудесным образом подорожав на +300% все побегут ее немедленно покупать?
И который работает под windows, а не только NVIDIA DGX OS (Linux)… «сравнение DGX Spark с мини-ПК на основе Ryzen AI Max+ 395, который и в играх быстрее, и в задачах ИИ, похоже, тоже несколько лучше, хотя стоит в полтора раз меньше.»
В этом смартфоне нет ничего интересного, кроме процессора. За $590 поставить бюджетный Sony imx 882 — это надо так ценить своих покупателей. Тоже самое предлагает Poco X7 pro, без телефотокамеры за $300.
Внимательно читайте новость. Samsung имеет крупный заказ от Tesla на 2nm. Также Qualcomm рассматривает 2nm Samsung, для Snapdragon Elite gen 5. Выпуск таких пластин 2нм обычно ограничен количеством в месяц, к тому-же 2nm тех. процесс имеет высокий процент брака от 50 до 60% выхода годных пластин. Чтобы обеспечить также и свой SoC 2nm Exynos 2600, Samsung где-то придется брать свободные линии для производства. Например: «весь объем мощностей TSMC 2-нм чипов на 2026 год уже полностью распродан». TSMC еще не выпускает 2нм пластины, но уже распродала все свободные мощности для их выпуска на 2026 год. Примерный расчет 3нм для Dimensity 9500. Пластина 3нм — $20000, Выход годных кристаллов 50-60%. Количество рабочих чипов Dimensity 9500 на пластину 3нм — 100. TSMC производит примерно 80000 пластин 3нм в месяц. Или по другому — количество выпускаемых чипов в месяц Dimensity 9500 может быть равно 4 миллиона. Стоит учесть, что заказами TSMC 3нм, также пользуются Apple, Qualcomm, AMD, intel и много других производителей. Разделите 80 000 пластин в месяц на всех заказчиков (учтя, что только 50% -60% годных кристаллов с пластины) и поймете почему Samsung сложно найти свободные линии, для выпуска SoC 2nm Exynos 2600.
Цитата: «GeForce RTX 5060 всё равно выгоднее, чем та же Radeon RX 7700XT 12GB или GeForce RTX 4060.» Исходя из это логики покупка RTX 5060Ti 16Gb (76 FPS Cyberpunk 2077-2К) не имеет смысла тоже потому, что в тестах IXBT она показывает те же результаты, что и RX 7700XT 12GB (75 FPS Cyberpunk 2077-2К). Или RX 7700 XT быстрее на 26% в 2к (Assasin creed shadows), чем RTX 5060Ti 16Gb. Вы или показатели тестов приведите к тому, чтобы RTX 5060Ti 16Gb была намного быстрее RX 7700XT, или добавьте строку — не покупайте RTX 5060Ti 16Gb, это не выгодней, чем покупка RTX 5060 8GB.
Я написал, что RTX 5060 стоит на -50$ дешевле, чем RTX 2060 через 6 лет и имеет +35% производительности за $299. Также детально описал громадное количество технологий, которые Nvidia добавила в Blackwell и преимущества этих технологий на будущее. Также преимущества Ai (никто не заставляет никого этим пользоваться). Но лучше, когда это преимущество есть, чем когда его нет. Я понимаю, что не надо «метать бисер перед свиньями», они все равно не поймут и попрут ногами, но вдруг кто прочтет и проникнется и это поможет ему понять за что он платит $299. Внимательно прочитав мой предыдущий пост станет ясно, что стоимость RTX 3060, 4060, 5060 снижалась с каждым поколением, а технологии и производительность возрастали. У меня кстати уже 2 карта от AMD.
Меня удивляют комментаторы ничего не понимающие в технологиях Nvidia Blackwell, а делающие выводы от просмотра роликов, от таких же «специалистов». RTX 2060 — (52 Ai tops) 349$, RTX 3060 (102 Ai tops) — 329$ (-20$) +15% производительности. RTX 4060 (242 Ai tops) — 299$ (-30$) +11% производительности от RTX 3060, (-50$) +30% производительности от RTX 2060. RTX 5060 (614 Ai tops) 299$ +15% производительности от RTX 4060, +34% производительности от RTX 2060. Также невероятное добавление новых технологий, а именно: DLSS 4 (neural rendering), нейронные шейдеры (новый тип шейдеров), 5x кратный прирост Ai tops в матричных вычислениях даже от RTX 3060. +3 поколения Ray tracing, +3 поколения tensor cores от RTX 2060. В 4 раза улучшилась точность исполнения FP инструкций от FP16 до FP4. Улучшенный планировщик Blackwell может одновременно отдавать инструкции на выполнение матричных операций и растровой графики, что реализовано в DLSS 4 (neural rendering), а также большой запас на будущее в новых Ai играх с Ai персонажами. Это будет видно, когда в новых играх начнут добавлять LLM (языковые модели) для общения итд. Все предыдущие поколения Nvidia не могли параллелить (int) целое число) и инструкции с данными (c плавающей запятой (FP), а выполняли одновременно только один тип. Это также реализовано в intel B580 и частично в RDNA 4.
разве одна RTX 5090 32GB не будет интересней? даже по цене будет выгодней. Попробуйте поискать бу или новую RTX A6000 48GB. Это точно будет интересней, чем 2 RTX 4090. Как вы планируете использовать 2 RTX 4090 для нейросетей, на 1 материнской плате?
Автору также нужно постоянно подбирать одинаковые (постоянные) ракурсы для съемок в одной и той же местности. Он то их делает, то не делает. Несколько обзоров ракурсы съемки повторяются, в других обзорах та же местность, то же место, но с другим ракурсом съемки. В итоге, трудно сравнивать разные фотографии разных матриц, алгоритмов isp, когда например один и тот же объект фотографируют с 4 разных сторон в 4х обзорах.
Умножением матриц как бы сильно их не умножали (наращивая дата-центры), AGI (Artificial general intelligence) не создашь. Просто строить всё большие дата-центров и гонять всё больше параметров через матричные умножения — это упирается в фундаментальный потолок. OpenAI, похоже, это осознала, отсюда и поворот к монетизации того, что есть.
Этот подход напоминает стагнацию в производстве чипов. Чем меньше мы сделаем нанометры, тем больше засунем в них транзисторов и больше наростим частоту и тем больше вырастет производительность. Фундаментальных проблем (Фон Нейман архитектуры 60 годов) современных вычислений и компьютеров это не решает, но и правда все становится немного быстрее каждый год.
Производительность Core Ultra X9 388H (intel 1.8a) 16 core, iGPU Arc B390 — 7.4 TFLOPS (FP32). 14.8 TFLOPS (FP16), TOPS- 120 (INT8).
# C технологией «Shared GPU Memory Override» графическая память динамически распределяется с оперативной. 32Gb общей памяти ноутбука можно распределить как 16 iGPU и 16 оперативной. Это прямой аналог AMD VGM (Strix Halo). Эта технология также доступна и для Core Ultra 200 (Lunar Like).
# В чем преимущество? Arc B390 — 7.4 TFLOPS FP32, позволит работать с большими LLM языковыми моделями локально на ноутбуке. 7-20B параметров и хорошим контекстным окном 4000-8000 токенов, используя Vulkan llama.cpp.
#цитата с сайта intel — «Начиная с версии Intel® Graphics Software (IGS) 25.26.1602.2 и версии драйвера Intel Graphics Driver 32.0.101.6974, в IGS был добавлен новый параметр «Shared GPU Memory Override». Этот параметр предназначен исключительно для интегрированного графического процессора и позволяет пользователю сбалансировать потребности графического процессора в памяти с потребностями остальной системы.»
Типа сидит там в Nvidia какой-то манагер и говорит нам не выгодно выпускать 16 Gb видеокарты — наш заработок будет совсем немного ниже. Стоит понимать, что прибыль от потребительских видеокарт в Nvdia по отчетам в 10 раз меньше от прибыли серверных GPU. (FY2025 Data Center — ~$115.2 млрд, Gaming — ~$11.4 млрд). #
Или по другому — есть компания мультимилиардер. Она сидит и считает заработает она от пользователей 20$ или 30$, когда еще месячная прибыль компании исчисляется 100 милиардов $.
#
Понято, что это капитализм и Nvidia ничем и никому не обязана (кроме собственной выгоды). Есть такое понятие Клиентоориентированность — его купить нельзя, а только заработать со временем.
У автора (с отличными обзорами смарфтонов) невероятная предвзятость к процессорам Mediatek. Попробую разрушить этот идеальный мир предвзятости. Процессоры делятся на 3 категории: Low‑range – Dimensity 6000/7000 (12‑bit ISP) vs Snapdragon 4/Gen 6 (12‑bit). Mid‑range – Dimensity 8000 (14‑bit ISP) vs Snapdragon 7 Gen (12–14‑bit). High‑end – Dimensity 9000 (18–20‑bit ISP) vs Snapdragon 8 Gen (18-20‑bit). #
Битность ISP: Чем выше битность, тем шире динамический диапазон и меньше «quantization noise» получит Npu для обработки изображения. 12‑bit — 4 млн цветов; 18‑bit — 262 млн. Важный момент: производительность и качество фото зависит не только от результатов Antutu 10, но также от уровня bit isp и Npu их возможностей. #
Роль NPU:AI‑обработка: Super Res (увеличение разрешения), Night Mode (снижение шума), HDR‑fusion. NPU брабатывает RAW‑данные и превращает их в красивую фотографию. Важен для конечного качества снимка, но не заменяет хорошую матрицу и ISP. Факторы, влияющие на итоговую картинку: Модуль камеры (матрица, оптика). ISP‑битность и алгоритмы (производителя смартфона Vivo, Xiaomi). CPU/NPU + AI‑пресеты. Операционная система и оболочка. А также High‑end, Mid, Low‑range процессора. #
Cpu, через Npu используя алгоритмы заложенные производителем смартфонов (Vivo, Xiaomi, Samsung) обрабатывает изображение, добавляет баланс белого, эффект HDR (цвета), динамический диапазон. И выдает вам картинку для просмотра. Очень часто заметно, что смартфоны имеющие одинаковые матрицы камеры, но разные ценовые уровни 500-1000$ и разные процессоры, получают в итоге замылленое, с низким HDR (цвет) и динамическим диапазоном фотографии. Или наоборот смарфтоны с одинаковыми матрицами например 1/1.5, получают абсолютно разные фотографии, если находятся в разных по уровню продаж $. Например $500 будет так себе, а $900 невероятно крутая и красивая фотография. Теперь переходим к главному! Процессор Mediatek при создании фотографии практически не причем! Имеет важность 1- Это матрица и оптика камеры, 2- Битность isp. 3 — Npu и алгоритмы обработки фото заложенные производителем ( Vivo, Xiaomi. Samsung) 4 — уровень Low, mid, High‑end range процессора. #
Автор удивляется: цитата: И всё это с камерой MediaTek! Если посмотреть на обзоры ixbt, то в них 95% встречается обзоры топовых смарфтонов на Snapdragon 8 gen и 5% на топовых процессорах MediaTek 9000 серии. Из-за этого у автора сложилось предвзятое мнение о процессорах MediaTek. Наконец получив топовые смартфоны с isp 18-20 bit, процессором 9400 и 9500 MediaTek и уровнем $ около $1000, автор узнал, что оказывается смартфоны с топовым процессором MediaTek 9000 серии могут делать хорошие фотографии. Я уже приводил примеры рейтинга Dx0mark где топовые процессоры Mediatek занимают верхние строчки рейтинга — автор такие смартфоны еще не получал раньше на тесты.
Автор, возможно забыл упомянуть на каких именно процессорах Mediatek он видел нечасто отличную детализацию снимков?
Обычно, за детализацию в мобильной фотографии отвечает сенсор камеры (в 90% случаев) и чем он крупнее и больше пиксель, тем она лучше (isp процессора занимается обработкой и склейкой raw в jpg).
А то это «дилетантское высказывание» обычно можно еще списать на подростков, или совсем уже новичков в обзорах мобильной фотографии. Довольно странно видеть такой отзыв от автора обзоров смартфонов и мобильной фотографии крупного интернет сайта.
Хочу автору напомнить, что он делает обзор флагмана с процессором isp 18-bit, а не Dimensity 7300 или ему подобным.
Для примера мировой рейтинг dxomark (у каждого флагмана есть обзор с примерами фотографий и тестами): смартфоны с процессором Dimensity 9200, 9300, 9400, 9500 занимают место практически с неоспоримыми флагманами мобильной фотографии типа:
11 место, 157 камера — iPhone 16 Pro,
13 место, 157 камера -(Dimensity 9400) Oppo Find X8 Pro,
16 место, 154 камера — iPhone 15 Pro Max,
18 место, 153 камера -Google Pixel 8 Pro,
23 место, 150 камера — (Dimensity 9200) Oppo Find X6,,
24 место, 150 камера — (Dimensity 9300)Vivo X100 Pro.
Я с этим рейтингом полностью согласен, в отличии от автора статей ixbt, который очевидно не разбирается в современной мобильной фотографии совсем, раз утверждает, что флагманы на SoC Mediatek делают не часто отличные детализированные снимки.
Типа слабенький isp и npu процессора не в состоянии нарисовать лица прохожих, так- как не понимает, что это прохожие (каждый с уникальной геометрией) и не может передать в деталях фото лица, а размывает его (особенно для вечерних снимков ). Для фото природы или зданий работает все нормально.
Меня забавляет логика производителей компьютерного железа. То, они годами ноют, что продажи смартфонов, ssd, видеокарт очень низки и публикуют отчеты +5% прибыли. То, они поднимают цены на 300%. Теперь вернемся к покупателям — если пол-года назад никому не была нужна их память, процессоры, видеокарты по низу цен рынка, то чудесным образом подорожав на +300% все побегут ее немедленно покупать?