Анализ рынка
1. Обзор рынков
Deep Station One находится на пересечении трёх растущих рынков:
| Рынок | Объём 2025 | Прогноз 2030 | CAGR |
|---|---|---|---|
| AI-рабочие станции | ~$5B | ~$15B | 18% |
| GPU Workstation (шире) | $18.6B | $44B | 11.3% |
| Иммерсионное охлаждение | $287M→$838M | $1B–9.6B | 23–35% |
| AI Inference (on-prem + облако) | $106B | $255B | 19.2% |
Источники: Grand View Research, Straits Research, Mordor Intelligence, MarketsandMarkets.
2. TAM / SAM / SOM
TAM (Total Addressable Market)
AI-рабочие станции с GPU — ~$5B (2025).
Все компании и специалисты, которым нужна on-premise GPU-инфраструктура для AI.
SAM (Serviceable Available Market)
Сегмент «affordable AI workstation» ($5 000–$25 000) — оценка ~$500M–$1B.
Это подмножество рынка, которое:
- Не может позволить NVIDIA DGX ($200–450K)
- Не хочет платить $2–4/ч за облако
- Нуждается в 48GB+ VRAM для LLM
- Находится в Европе, СНГ, Ближнем Востоке
SOM (Serviceable Obtainable Market)
Реалистичная доля в Year 1–2: 10–30 станций/год → $100k–300k выручки.
Целевая география: Сербия, Балканы, DACH, Восточная Европа, удалённые AI-команды.
3. Целевые клиенты
Основные сегменты
| Сегмент | Размер | Бюджет | Потребность | Как найти |
|---|---|---|---|---|
| AI-стартапы (5–50 чел) | Десятки тысяч в мире, сотни в Европе | $10–50K на инфраструктуру | On-prem fine-tuning, inference 70B+ | YC, HF community, LinkedIn |
| ML-инженеры (фриланс) | Сотни тысяч | $5–15K личные | Тихая станция дома, большой VRAM | Reddit r/LocalLLaMA, X/Twitter |
| Университеты / R&D | Тысячи | Грантовые бюджеты $20–100K | Альтернатива DGX, бюджетная | Конференции, прямые контакты |
| AI-аутсорсинг (Восточная Европа) | Сотни компаний | $10–30K | On-prem для клиентских данных (GDPR) | Clutch, LinkedIn |
Персона: «Алекс, ML-инженер в стартапе»
- 28 лет, работает в AI-стартапе на 15 человек в Берлине
- Тренирует и файн-тюнит модели 7B–70B
- Сейчас: 2× RTX 4090 24GB, воздушное охлаждение, шум, перегрев, нехватка VRAM
- Боль: Не влезает 70B модель, облако дорогое, данные клиентов нельзя в облако (GDPR)
- Бюджет: €15 000 на апгрейд инфраструктуры от компании
- Решение: Deep Station One Конфиг B (2× 4090 48GB, 512GB RAM, иммерсия)
4. Конкурентный ландшафт
4.1. Карта конкурентов (цена × сегмент)
Цена ($)
│
450K ┤ ■ NVIDIA DGX H100
│
200K ┤ ■ NVIDIA DGX A100
│
100K ┤ ■ Submer SmartPod
│
50K ┤ ■ GRC ■ LiquidCool
│ ■ ENERMAX Cirrus
20K ┤
│ ─────────────────────
10K ┤ ★ ExaExa Deep Station One
│
5K ┤ ■ Thermaltake IX600 (только корпус)
│
└──┬──────┬───────┬───────┬────
Dата- Rack Edge Work-
центр compute station
★ = ExaExa — уникальная позиция: workstation-level цена + полное решение (GPU mod + иммерсия + контроллер)
4.2. Подробное сравнение
| ExaExa DS1 | NVIDIA DGX A100 | Китайский мод | ENERMAX Cirrus | Lambda Cloud | |
|---|---|---|---|---|---|
| Цена | $10–20K | $200K+ | $3 400 (только GPU) | ~$50K (оценка) | $2.49/ч |
| GPU | 4090 48GB mod | A100 80GB ×8 | 4090 48GB mod | RTX 5090 ×4 | H100 80GB |
| VRAM | 48–96GB | 640GB | 48GB | 128GB | 80GB |
| Охлаждение | Иммерсия (своё) | Проприетарное | ❌ Нет | 2-фазная иммерсия | Дата-центр |
| Сервис/гарантия | ✅ Да | ✅ Да | ❌ Нет | ✅ Да | N/A |
| Data privacy | ✅ On-prem | ✅ On-prem | ✅ On-prem | ✅ On-prem | ❌ Облако |
| Целевой клиент | SMB, инженер | Enterprise | DIY-энтузиаст | Pro/Enterprise | Все |
4.3. Сравнение GPU по цене за VRAM
| GPU | VRAM | Цена ($) | $/GB VRAM |
|---|---|---|---|
| RTX 4090 48GB (ExaExa мод) | 48 GB | 2 230 | $46/GB |
| RTX 4090 48GB (Китай, готовая) | 48 GB | 3 400 | $71/GB |
| RTX A6000 (Ampere) | 48 GB | 4 500–6 900 | $94–144/GB |
| NVIDIA L40S | 48 GB | 7 500–8 500 | $156–177/GB |
| RTX 6000 Ada | 48 GB | 10 000+ | $208/GB |
| NVIDIA A100 80GB | 80 GB | 10 000–15 000 | $125–188/GB |
| NVIDIA H100 80GB | 80 GB | 25 000–40 000 | $312–500/GB |
ExaExa: лучшая цена за GB VRAM на рынке — $46/GB (в 2–10× дешевле альтернатив).
5. Ценовое позиционирование
Сравнение: On-Prem vs Cloud (окупаемость)
| Deep Station One (Конфиг B) | Lambda Cloud (2× H100) | |
|---|---|---|
| Стоимость | $16 000 (разово) | $4.98/ч |
| Стоимость за 1 год (8ч/день) | $16 000 | $14 542 |
| Стоимость за 2 года | $16 000 | $29 084 |
| Стоимость за 3 года | $16 000 | $43 626 |
| VRAM | 96 GB (2×48) | 160 GB (2×80) |
| Data privacy | ✅ Полная | ❌ Облако |
Окупаемость on-prem vs облако: ~13 месяцев при 8 часах использования в день. При 24/7 использовании — окупаемость за ~4 месяца.
6. Драйверы и тренды
Что работает в нашу пользу
| Тренд | Влияние на ExaExa |
|---|---|
| Рост размера LLM (70B → 400B+) | Спрос на VRAM 48GB+ растёт |
| GPU TDP 450W → 600W+ (5090, Blackwell) | Воздушное охлаждение не справляется |
| GDPR / data sovereignty | On-prem обязателен для многих в ЕС |
| Дефицит H100/H200 | Альтернативы на consumer GPU востребованы |
| AI-стартапы в Европе × 3 за 2 года | Больше потенциальных клиентов |
| Open-source LLM (Llama, Mistral, DeepSeek) | Инференс на своём железе = норма |
Риски рынка
| Риск | Вероятность | Митигация |
|---|---|---|
| Выход RTX 5090 с 32GB обесценит 4090 мод | Высокая | Переход на мод 5090; 32GB всё ещё мало для 70B+ |
| NVIDIA закроет возможность мода (firmware lock) | Средняя | Open-source vBIOS, юридическая защита (right to repair) |
| Облако станет дешевле | Низкая | Data privacy и latency — не только про цену |
| Спад AI-хайпа | Низкая | Реальный спрос от бизнеса, не только хайп |
7. Стратегия выхода на рынок (GTM)
Фаза 1: Прямые продажи (Q2–Q4 2026)
| Канал | Действие |
|---|---|
| Reddit (r/LocalLLaMA, r/homelab) | Демо-посты, AMA |
| X / Twitter (AI community) | Видео-контент, бенчмарки |
| B2B-контакты с AI-стартапами в Европе | |
| YouTube | Распаковка, тесты, сравнение с облаком |
| Конференции (NTP, местные) | Живые демо |
Фаза 2: Партнёрства (2027+)
- Реселлеры / интеграторы в DACH-регионе
- Партнёрство с AI-консалтингом
- Университетские программы
Ценообразование
| Продукт | Цена ($) | Целевой клиент |
|---|---|---|
| DIY-комплект (корпус + контроллер) | 1 500–2 000 | DIY-энтузиаст |
| Услуга GPU-мода | 700–1 000 | Инженер с своей картой |
| Deep Station One (Конфиг A) | 9 800–11 800 | Фриланс ML-инженер |
| Deep Station One (Конфиг B) | 16 000–19 200 | AI-стартап, R&D лаб |