นักพัฒนาซื้อเครื่อง Grace Hopper “ปลอม” แต่ได้ของจริงมูลค่า 80,000 ดอลลาร์
นักพัฒนาชื่อ David Noel Ng พบประกาศขายระบบ Nvidia Grace-Hopper บน Reddit ที่ดู “ปลอมชัดเจน” ในราคาเพียง 8,000 ดอลลาร์ เขาตัดสินใจเสี่ยงซื้อ และหลังจากแก้ไขปรับปรุงเครื่องแล้ว กลับได้ระบบที่มีมูลค่ากว่า 80,000 ดอลลาร์ โดยเฉพาะหน่วยความจำ 960GB LPDDR5X ที่มีมูลค่าสูงกว่าราคาที่เขาจ่ายไปทั้งเครื่อง
ระบบ Frankensystem ที่ต้องซ่อมเอง
เครื่องที่ได้มาเป็นระบบที่ถูกดัดแปลงจาก liquid-cooled เป็น air-cooled ทำให้สภาพภายนอกดูไม่สมบูรณ์และใช้งานยาก Ng ต้องใช้เวลาทำความสะอาด ซ่อมบอร์ด และสร้างระบบระบายความร้อนใหม่ด้วยอุปกรณ์ราคาถูก เช่น Arctic AiO coolers และชิ้นส่วนที่พิมพ์ 3D รวมถึงการบัดกรีซ่อมแซมด้วยกล้องจุลทรรศน์
สเปกที่ทรงพลังเกินราคาซื้อ
ระบบนี้ประกอบด้วย 2x Nvidia Grace CPU (72-core), 2x Hopper H100 GPU, หน่วยความจำรวมกว่า 1,152GB และแบนด์วิดท์ NVLink-C2C ที่สูงถึง 900 GB/s ทำให้ Ng สามารถรันโมเดล AI ขนาด 235B parameters ได้ที่บ้าน ในราคาต่ำกว่าชิป H100 เพียงตัวเดียว
บริบทเพิ่มเติมจากวงการ AI และฮาร์ดแวร์
กรณีนี้สะท้อนถึงความต้องการฮาร์ดแวร์ AI ที่สูงมากในตลาดโลก ซึ่งทำให้ราคาชิปและหน่วยความจำพุ่งสูงจนผู้ใช้ทั่วไปแทบไม่สามารถเข้าถึงได้ การที่ Ng ได้เครื่องราคาถูกเช่นนี้จึงถือเป็น “โชคช่วย” ที่หาได้ยาก และยังชี้ให้เห็นว่าตลาดมือสองหรือการรีไซเคิลฮาร์ดแวร์อาจกลายเป็นช่องทางสำคัญสำหรับนักพัฒนาอิสระในอนาคต
สรุปสาระสำคัญ
David Noel Ng ซื้อระบบ Grace-Hopper จาก Reddit
จ่ายเพียง 8,000 ดอลลาร์ แต่ได้ของมูลค่า 80,000 ดอลลาร์
ระบบถูกดัดแปลงเป็น Frankensystem
ต้องซ่อมและสร้างระบบระบายความร้อนใหม่เอง
สเปกทรงพลังเกินราคาซื้อ
2x Grace CPU, 2x H100 GPU, รวมหน่วยความจำ 1,152GB
สามารถรันโมเดล AI 235B parameters ที่บ้าน
ราคาต่ำกว่าชิป H100 เพียงตัวเดียว
ความเสี่ยงจากการซื้อฮาร์ดแวร์มือสอง
อาจเจอเครื่องดัดแปลงหรือมีปัญหาซ่อนเร้น
ตลาดฮาร์ดแวร์ AI มีราคาสูงเกินเอื้อม
ผู้ใช้ทั่วไปเข้าถึงยาก ต้องพึ่งตลาดมือสองหรือรีไซเคิล
https://www.tomshardware.com/desktops/servers/developer-gambles-on-obviously-fake-usd8k-grace-hopper-system-scores-usd80-000-worth-of-hardware-on-reddit-for-one-tenth-of-the-cost-buyers-haul-includes-960gb-of-ddr5-ram-worth-more-than-what-he-paid-for-the-entire-rig
นักพัฒนาชื่อ David Noel Ng พบประกาศขายระบบ Nvidia Grace-Hopper บน Reddit ที่ดู “ปลอมชัดเจน” ในราคาเพียง 8,000 ดอลลาร์ เขาตัดสินใจเสี่ยงซื้อ และหลังจากแก้ไขปรับปรุงเครื่องแล้ว กลับได้ระบบที่มีมูลค่ากว่า 80,000 ดอลลาร์ โดยเฉพาะหน่วยความจำ 960GB LPDDR5X ที่มีมูลค่าสูงกว่าราคาที่เขาจ่ายไปทั้งเครื่อง
ระบบ Frankensystem ที่ต้องซ่อมเอง
เครื่องที่ได้มาเป็นระบบที่ถูกดัดแปลงจาก liquid-cooled เป็น air-cooled ทำให้สภาพภายนอกดูไม่สมบูรณ์และใช้งานยาก Ng ต้องใช้เวลาทำความสะอาด ซ่อมบอร์ด และสร้างระบบระบายความร้อนใหม่ด้วยอุปกรณ์ราคาถูก เช่น Arctic AiO coolers และชิ้นส่วนที่พิมพ์ 3D รวมถึงการบัดกรีซ่อมแซมด้วยกล้องจุลทรรศน์
สเปกที่ทรงพลังเกินราคาซื้อ
ระบบนี้ประกอบด้วย 2x Nvidia Grace CPU (72-core), 2x Hopper H100 GPU, หน่วยความจำรวมกว่า 1,152GB และแบนด์วิดท์ NVLink-C2C ที่สูงถึง 900 GB/s ทำให้ Ng สามารถรันโมเดล AI ขนาด 235B parameters ได้ที่บ้าน ในราคาต่ำกว่าชิป H100 เพียงตัวเดียว
บริบทเพิ่มเติมจากวงการ AI และฮาร์ดแวร์
กรณีนี้สะท้อนถึงความต้องการฮาร์ดแวร์ AI ที่สูงมากในตลาดโลก ซึ่งทำให้ราคาชิปและหน่วยความจำพุ่งสูงจนผู้ใช้ทั่วไปแทบไม่สามารถเข้าถึงได้ การที่ Ng ได้เครื่องราคาถูกเช่นนี้จึงถือเป็น “โชคช่วย” ที่หาได้ยาก และยังชี้ให้เห็นว่าตลาดมือสองหรือการรีไซเคิลฮาร์ดแวร์อาจกลายเป็นช่องทางสำคัญสำหรับนักพัฒนาอิสระในอนาคต
สรุปสาระสำคัญ
David Noel Ng ซื้อระบบ Grace-Hopper จาก Reddit
จ่ายเพียง 8,000 ดอลลาร์ แต่ได้ของมูลค่า 80,000 ดอลลาร์
ระบบถูกดัดแปลงเป็น Frankensystem
ต้องซ่อมและสร้างระบบระบายความร้อนใหม่เอง
สเปกทรงพลังเกินราคาซื้อ
2x Grace CPU, 2x H100 GPU, รวมหน่วยความจำ 1,152GB
สามารถรันโมเดล AI 235B parameters ที่บ้าน
ราคาต่ำกว่าชิป H100 เพียงตัวเดียว
ความเสี่ยงจากการซื้อฮาร์ดแวร์มือสอง
อาจเจอเครื่องดัดแปลงหรือมีปัญหาซ่อนเร้น
ตลาดฮาร์ดแวร์ AI มีราคาสูงเกินเอื้อม
ผู้ใช้ทั่วไปเข้าถึงยาก ต้องพึ่งตลาดมือสองหรือรีไซเคิล
https://www.tomshardware.com/desktops/servers/developer-gambles-on-obviously-fake-usd8k-grace-hopper-system-scores-usd80-000-worth-of-hardware-on-reddit-for-one-tenth-of-the-cost-buyers-haul-includes-960gb-of-ddr5-ram-worth-more-than-what-he-paid-for-the-entire-rig
💻 นักพัฒนาซื้อเครื่อง Grace Hopper “ปลอม” แต่ได้ของจริงมูลค่า 80,000 ดอลลาร์
นักพัฒนาชื่อ David Noel Ng พบประกาศขายระบบ Nvidia Grace-Hopper บน Reddit ที่ดู “ปลอมชัดเจน” ในราคาเพียง 8,000 ดอลลาร์ เขาตัดสินใจเสี่ยงซื้อ และหลังจากแก้ไขปรับปรุงเครื่องแล้ว กลับได้ระบบที่มีมูลค่ากว่า 80,000 ดอลลาร์ โดยเฉพาะหน่วยความจำ 960GB LPDDR5X ที่มีมูลค่าสูงกว่าราคาที่เขาจ่ายไปทั้งเครื่อง
🛠️ ระบบ Frankensystem ที่ต้องซ่อมเอง
เครื่องที่ได้มาเป็นระบบที่ถูกดัดแปลงจาก liquid-cooled เป็น air-cooled ทำให้สภาพภายนอกดูไม่สมบูรณ์และใช้งานยาก Ng ต้องใช้เวลาทำความสะอาด ซ่อมบอร์ด และสร้างระบบระบายความร้อนใหม่ด้วยอุปกรณ์ราคาถูก เช่น Arctic AiO coolers และชิ้นส่วนที่พิมพ์ 3D รวมถึงการบัดกรีซ่อมแซมด้วยกล้องจุลทรรศน์
⚡ สเปกที่ทรงพลังเกินราคาซื้อ
ระบบนี้ประกอบด้วย 2x Nvidia Grace CPU (72-core), 2x Hopper H100 GPU, หน่วยความจำรวมกว่า 1,152GB และแบนด์วิดท์ NVLink-C2C ที่สูงถึง 900 GB/s ทำให้ Ng สามารถรันโมเดล AI ขนาด 235B parameters ได้ที่บ้าน ในราคาต่ำกว่าชิป H100 เพียงตัวเดียว
🌐 บริบทเพิ่มเติมจากวงการ AI และฮาร์ดแวร์
กรณีนี้สะท้อนถึงความต้องการฮาร์ดแวร์ AI ที่สูงมากในตลาดโลก ซึ่งทำให้ราคาชิปและหน่วยความจำพุ่งสูงจนผู้ใช้ทั่วไปแทบไม่สามารถเข้าถึงได้ การที่ Ng ได้เครื่องราคาถูกเช่นนี้จึงถือเป็น “โชคช่วย” ที่หาได้ยาก และยังชี้ให้เห็นว่าตลาดมือสองหรือการรีไซเคิลฮาร์ดแวร์อาจกลายเป็นช่องทางสำคัญสำหรับนักพัฒนาอิสระในอนาคต
📌 สรุปสาระสำคัญ
✅ David Noel Ng ซื้อระบบ Grace-Hopper จาก Reddit
➡️ จ่ายเพียง 8,000 ดอลลาร์ แต่ได้ของมูลค่า 80,000 ดอลลาร์
✅ ระบบถูกดัดแปลงเป็น Frankensystem
➡️ ต้องซ่อมและสร้างระบบระบายความร้อนใหม่เอง
✅ สเปกทรงพลังเกินราคาซื้อ
➡️ 2x Grace CPU, 2x H100 GPU, รวมหน่วยความจำ 1,152GB
✅ สามารถรันโมเดล AI 235B parameters ที่บ้าน
➡️ ราคาต่ำกว่าชิป H100 เพียงตัวเดียว
‼️ ความเสี่ยงจากการซื้อฮาร์ดแวร์มือสอง
⛔ อาจเจอเครื่องดัดแปลงหรือมีปัญหาซ่อนเร้น
‼️ ตลาดฮาร์ดแวร์ AI มีราคาสูงเกินเอื้อม
⛔ ผู้ใช้ทั่วไปเข้าถึงยาก ต้องพึ่งตลาดมือสองหรือรีไซเคิล
https://www.tomshardware.com/desktops/servers/developer-gambles-on-obviously-fake-usd8k-grace-hopper-system-scores-usd80-000-worth-of-hardware-on-reddit-for-one-tenth-of-the-cost-buyers-haul-includes-960gb-of-ddr5-ram-worth-more-than-what-he-paid-for-the-entire-rig
0 Comments
0 Shares
28 Views
0 Reviews