Supermicro Super AI Station GB300
Utilisez ceci pour distinguer vos différentes configurations dans votre panier — pratique si vous commandez le même produit avec des options différentes.
Spécifications complètes
Calcul et mémoire
Superchip
NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip
Processeur
1× NVIDIA Grace CPU Superchip, 72 cœurs Arm Neoverse V2
GPU
1× NVIDIA Blackwell Ultra GPU
Mémoire cohérente
748 Go unifié : 496 Go LPDDR5X + 252 Go HBM3e
Performances IA
20 PetaFLOPS (FP4)
Stockage et caractéristiques physiques
Stockage (emplacements)
4× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe
Format
Tour convertible de bureau ou montage en rack 5U, conception de châssis partagée
Dimensions
21,5 x 48 x 49 cm
Réseau & mise à l'échelle du cluster
Réseau haut débit
2× ports 400G QSFP112 via NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC
Mise à l'échelle du cluster
Jusqu'à 8 unités dans un cluster cohérent unique via 400GbE, extensible vers une infrastructure HGX B300 (8 GPU) ou GB300 NVL72 (72 GPU)
Extension PCIe
PCIe 5.0, 1× slot double largeur x16 + slots x8 supplémentaires
Alimentation et thermique
Alimentation
Alimentation 1600 W, efficacité Titanium, prise de courant standard de bureau
Refroidissement
Refroidissement liquide en circuit fermé, entretenable, fonctionnement soutenu quasi silencieux
Gestion et logiciel
Gestion à distance
IPMI 2.0 et API Redfish, surveillance et contrôle de style centre de données
Pile logicielle
Environnement Linux préchargé avec les outils NVIDIA AI Enterprise, prêt pour le déploiement de l'agent NVIDIA NemoClaw
Supermicro a lancé la Super AI Station GB300 le 28 octobre 2025, un système de bureau basé sur la plateforme NVIDIA GB300 Grace Blackwell Superchip — conçu pour exécuter localement des modèles à mille milliards de paramètres, tout en offrant une voie documentée pour évoluer de manière rentable et progressive vers une capacité IA à l'échelle du datacenter.
Spécifications matérielles
La Super AI Station est construite autour d'un seul NVIDIA Grace CPU Superchip — 72 cœurs Arm Neoverse V2 et 496 Go de mémoire LPDDR5X — couplé à une NVIDIA Blackwell Ultra GPU avec 252 Go de mémoire GPU HBM3e, unifiés via NVLink-C2C en une mémoire cohérente de 748 Go. Jusqu'à 7 partitions MIG isolées permettent à une seule station de servir plusieurs équipes ou charges de travail simultanément sans conflit. Le système offre 4 emplacements M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe et une NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC double port 400G — le même tissu réseau utilisé pour connecter des stations supplémentaires lors de l'extension du déploiement.
Serveur IA local pour usage professionnel
La Super AI Station est conçue pour fonctionner comme une ressource IA locale partagée. Plusieurs employés peuvent soumettre des tâches de traitement de documents — révision de contrats, extraction de factures, rédaction de rapports, tri d'e-mails — tout au long de la journée de travail, les tâches étant traitées centralement sur site plutôt que routées via des services cloud externes.
Grâce à NVIDIA NemoClaw, des agents autonomes peuvent fonctionner en continu sur le système, gérant des tâches récurrentes comme la surveillance de boîtes mail ou la génération de rapports planifiés sans qu'une personne n'initie chaque requête. Cela permet à la Super AI Station d'opérer comme une infrastructure IA permanente pour l'entreprise, supportant des charges de travail documentaires stables.
Conçue pour évoluer : d'une station à une usine IA
Une seule Super AI Station est un système complet et autonome, mais c'est aussi l'unité de base d'un déploiement plus large. Jusqu'à 7 stations supplémentaires peuvent être ajoutées progressivement — jusqu'à 8 unités — communiquant via le même tissu double port 400G, sans reconfiguration de l'infrastructure ou des flux existants. Chaque unité ajoutée contribue à la pool sa propre mémoire cohérente de 748 Go et sa puissance de calcul, offrant aux organisations en croissance une méthode d'extension progressive et intuitive à mesure que l'adoption augmente.
Lorsque la demande dépasse finalement un cluster de 8 unités, la même fondation réseau 400G s'étend aux plateformes NVIDIA HGX B300 et NVIDIA GB300 NVL72 de Supermicro. Les stations achetées précédemment continuent de fonctionner en production plutôt que d'être retirées ou remplacées — l'investissement initial reste partie intégrante du déploiement à chaque étape de croissance.
Chaque station ajoutée sur cette voie reste opérationnelle — rien de précédemment acheté n'est remplacé.
| Stade | Mémoire cohérente | Coût indicatif | Signification |
|---|---|---|---|
| Station unique | 748 Go | 100 k€ | Point de départ ; fonctionne entièrement en autonomie. |
| Cluster 2 unités | 1,5 To | 189 k€ | Ajoute 1 station via le même tissu 400GbE. |
| Cluster 4 unités | 3 To | 369 k€ | Ajoute 3 stations ; aucune modification de la configuration existante requise. |
| Cluster 8 unités | 6 To | 700 k€ | Capacité maximale de cluster unique sur matériel Super AI Station. |
| Extension HGX B300 | 9+ To combinés | ~1,7 M€ (supplémentaire) | Les stations existantes continuent de fonctionner ; une capacité dense d'entraînement multi-nœud est ajoutée parallèlement. |
| Extension GB300 NVL72 | 20+ To combinés | ~3,7 M€ (supplémentaire) | Niveau rack unifié pour l'inférence à l'échelle exa ; les stations précédentes restent en production. |
Les chiffres HGX B300 et GB300 NVL72 sont des prix de départ indicatifs pour une infrastructure supplémentaire connectée à un déploiement Super AI Station existant, non un remplacement.
Comparaison des coûts : IA sur site évolutive vs API cloud IA
Pour les PME traitant quotidiennement de gros volumes de documents, la différence entre un cluster sur site fixe et une facturation cloud IA basée sur l'usage s'accroît significativement avec le temps.
| Catégorie de coût | API cloud IA | Supermicro (sur site) |
|---|---|---|
| Investissement matériel initial | Aucun | 100 k€ (unique) |
| Coûts opérationnels année 1 | ~80 k€ - ~250 k€ | ~4 k€ (électricité & maintenance) |
| Coûts opérationnels année 2 | ~80 k€ - ~250 k€ | ~4 k€ (électricité & maintenance) |
| Coûts opérationnels année 3 | ~80 k€ - ~250 k€ | ~4 k€ (électricité & maintenance) |
| Coût cumulé sur 3 ans | ~250 k€ - ~650 k€ | ~115 k€ |
Le traitement s'effectuant entièrement sur site, les documents et données métier ne sont pas transmis à des serveurs tiers. Ceci est pertinent pour les organisations des secteurs juridiques, financiers ou autres secteurs sensibles aux données.
Synthèse
La Super AI Station GB300 offre un accès à une IA locale capable de gérer des modèles à mille milliards de paramètres à coût limité, pouvant évoluer station par station, et finalement vers une infrastructure HGX B300 ou GB300 NVL72. Pour les PME avec des charges de travail IA croissantes, elle constitue une alternative moins coûteuse aux dépenses cloud IA.
