Израильский стартап Majestic Labs бросает вызов Nvidia: Arm-сервер с 128 ТБ памяти вместо дорогих GPU
Израильский стартап Majestic Labs представил сервер Prometheus на базе Arm-процессоров и до 128 ТБ LPDDR6-памяти, который, по заявлению создателей, обходит решения Nvidia в задачах ИИ-инференса и обходится в десятки раз дешевле.
Сервер, способный вместить целый стойк-шельф «обычной» памяти вместо крохотных банок сверхбыстрого HBM — это амбициозная ставка на то, что объём важнее пропускной способности. Но пока всё это остаётся на бумаге.
Что произошло
Стартап Majestic Labs из Тель-Авива представил сервер Prometheus, построенный на принципиально другой архитектуре, нежели привычные GPU-фермы для ИИ. Вместо графических ускорителей Nvidia с высокоскоростной памятью HBM здесь используются собственные процессоры Ignite AI Processing Units, объединяющие вычислительные ядра Arm с RISC-V векторными и тензорными движками.
Компания основана в 2023 году выходцами из Google и Meta*: CEO Офер Шахам, президент Ша Рабии и COO Масуми Рейндерс. В конце 2025 года стартап привлёк $100 млн в раунде серии A, в штате около 40 человек, офисы в Тель-Авиве и Лос-Анджелесе.
В чём идея
Центральный аргумент Majestic Labs прост и одновременно спорен: классический подход к ИИ-инференсу, где мощный GPU работает с ограниченным объёмом сверхдорогой памяти HBM, упирается в «стену памяти». Модели становятся всё больше, а общий объём быстрой памяти в GPU-конфигурациях растёт медленно и стоит баснословных денег.
Решение Majestic — радикально изменить баланс. Сервер Prometheus использует до 12 процессорных модулей Ignite AIU, которые разделяют единый пул памяти на базе LPDDR6 объёмом от 8 до 128 ТБ. Память подключается через специализированные агрегирующие чиплеты, соединённые медными кабелями длиной до метра, — а не напрямую к корпусу GPU, как в традиционных решениях.
Для сравнения: система Nvidia DGX B300 с восемью ускорителями Blackwell предлагает 2,3 ТБ HBM3e плюс до 4 ТБ DDR5. Majestic заявляет, что их архитектура даёт более чем в 50 раз больше быстрой памяти на стойку и в 1,7 раза выше пропускную способность интерконнекта.
Сколько это стоит (теоретически)
Самое интригующее обещание — цена. Majestic Labs утверждает, что сервер Prometheus обойдётся в 10–50 раз дешевле GPU-системы сопоставимой производительности. При этом энергопотребление стойки из четырёх серверов составляет 120 кВт с жидкостным охлаждением через cold-plate — существенно меньше, чем у сопоставимых GPU-конфигураций.
Стандартный 40U-стойк вмещает четыре таких сервера. По заявлению компании, «одна стойка Majestic обеспечивает ёмкость быстрой памяти 25 стоек Nvidia NVL72 Vera Rubin при доле энергопотребления».
Что с совместимостью
Сервер соответствует стандартам OCP (Open Compute Project) и поддерживает популярные фреймворки — PyTorch, vLLM и Triton от OpenAI. Это значит, что существующие модели ИИ, по обещаниям Majestic, можно запускать без модификации. Если это действительно так, порог входа для перехода с GPU-инфраструктуры окажется заметно ниже, чем при смене одного GPU-вендора на другого.
Причина для скепсиса
Здесь важно остановиться и расставить точки над «i». Всё, что мы знаем о производительности Prometheus, — это собственные заявления стартапа. Независимых бенчмарков нет, отгруженного оборудования тоже. Сервер должен появиться на рынке в 2027 году.
Есть и конкретные нестыковки. Если 128-терабайтная конфигурация использует широко доступные чипы LPDDR6 ёмкостью 2 ГБ, то их потребуется примерно 64 000 штук. Это подразумевает сотни агрегирующих чиплетов на один сервер — сложность сборки, надёжности и латентности, о которой Majestic пока не рассказывает.
Формулировка «в 1000 раз больше памяти на процессор» звучит впечатляюще, но это сравнение с GPU-решениями, где память жёстко привязана к ускорителю. LPDDR6 — технология массовая и дешёвая, но она существенно уступает HBM по пропускной способности на канал. Majestic компенсирует это объёмом, но будет ли этого достаточно для конкретных рабочих нагрузок — большой вопрос.
Контекст: борьба за память в ИИ
Majestic Labs — не единственная компания, которая пытается решить проблему нехватки памяти в ИИ альтернативными путями. Qualcomm недавно представил ускоритель Dragonfly с 43 ТБ LPDDR5x, AMD экспериментирует с LPDDR5x вместо HBM в некоторых решениях, а ряд стартапов строят архитектуры вокруг CXL-пулов памяти.
Тренд понятен: HBM дорого, дефицитно и плохо масштабируется по объёму. LPDDR5x и LPDDR6 дешевле и доступнее, но уступают в пропускной способности. Каждый из игроков пытается найти свой баланс между скоростью, объёмом и стоимостью.
Итог
Majestic Labs сделала громкое заявление: сервер с архитектурой «много дешёвой памяти вместо мало дорогой» способен переписать правила игры на рынке ИИ-инфраструктуры. Подход логичен на бумаге — действительно, зачем платить за каждую гигабайт HBM, если можно оперировать сотнями терабайт LPDDR6?
Но между презентацией и реальным продуктом — пропасть. Сервисная поддержка, совместимость с рабочими нагрузками, реальная латентность, надёжность тысяч чипов на сервере — всё это предстоит доказать. Для крупных заказчиков, привыкших к проверенным решениям Nvidia и AMD, один стартап с $100 млн инвестиций и громкими слайдами — пока скорее интрига, чем альтернатива.
Следующий год, когда Prometheus должен выйти на рынок, покажет, станет ли Majestic Labs реальным конкурентом или останется ещё одним именем в длинном списке «убийц Nvidia».