Supermicro Super AI Station GB300
Gunakan ini untuk membedakan konfigurasi Anda di keranjang – berguna jika Anda memesan produk yang sama dengan opsi berbeda.
Spesifikasi Lengkap
Komputasi & Memori
Superchip
NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip
CPU
1× NVIDIA Grace CPU Superchip, 72 inti Arm Neoverse V2
GPU
1× NVIDIA Blackwell Ultra GPU
Memori Koheren
748 GB terpadu: 496 GB LPDDR5X + 252 GB HBM3e
Kinerja AI
20 PetaFLOPS (FP4)
Penyimpanan & Fisik
Penyimpanan (Slot)
4× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe
Faktor Bentuk
Tower samping meja yang dapat dikonversi atau rak-mount 5U, desain sasis bersama
Dimensi
21,5 x 48 x 49 cm
Jaringan & Skala Kluster
Jaringan Berkecepatan Tinggi
2× port 400G QSFP112 via NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC
Skala Kluster
Hingga 8 unit dalam satu kluster koheren melalui 400GbE, dapat diperluas lebih lanjut ke infrastruktur HGX B300 (8 GPU) atau GB300 NVL72 (72 GPU)
Ekspansi PCIe
PCIe 5.0, 1× slot x16 lebar ganda + slot x8 tambahan
Daya & Termal
Catu Daya
Catu daya 1600 W, efisiensi Titanium, stopkontak kantor standar
Pendinginan
Pendinginan cair sirkuit tertutup, dapat diservis, operasi berkelanjutan hampir tanpa suara
Manajemen & Perangkat Lunak
Manajemen Jarak Jauh
IPMI 2.0 dan Redfish API, pemantauan dan kontrol bergaya pusat data
Tumpukan Perangkat Lunak
Lingkungan Linux yang telah dipra-instal dengan perkakas NVIDIA AI Enterprise, siap untuk penyebaran agen NVIDIA NemoClaw
Supermicro memperkenalkan Super AI Station GB300 pada 28 Oktober 2025 sebagai sistem samping meja berbasis platform NVIDIA GB300 Grace Blackwell Superchip — sistem yang dirancang untuk menjalankan model triliun parameter secara lokal, sekaligus menawarkan jalur terdokumentasi untuk berkembang secara efisien dan bertahap menuju kapasitas AI skala pusat data.
Spesifikasi Perangkat Keras
Super AI Station dibangun di sekitar satu NVIDIA Grace CPU Superchip — 72 inti Arm Neoverse V2 dan memori LPDDR5X 496 GB — dipasangkan dengan NVIDIA Blackwell Ultra GPU berkapasitas memori GPU HBM3e 252 GB, disatukan melalui NVLink-C2C menjadi kolam memori koheren 748 GB. Hingga 7 partisi MIG terisolasi memungkinkan satu stasiun melayani beberapa tim atau beban kerja sekaligus tanpa persaingan. Sistem ini menyediakan penyimpanan NVMe 4× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 dan NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC dual-port 400G — jaringan yang sama digunakan untuk menghubungkan stasiun tambahan seiring berkembangnya implementasi.
Server AI Lokal untuk Penggunaan Bisnis
Super AI Station dirancang berfungsi sebagai sumber daya AI lokal bersama. Beberapa karyawan dapat mengirimkan tugas pemrosesan dokumen — tinjauan kontrak, ekstraksi faktur, penyusunan laporan, triase email — sepanjang hari kerja, dengan pekerjaan ditangani secara terpusat di lokasi alih-alih dialihkan melalui layanan cloud eksternal.
Melalui NVIDIA NemoClaw, agen otonom dapat berjalan terus-menerus pada sistem, menangani tugas berulang seperti pemantauan kotak masuk atau pembuatan laporan terjadwal tanpa memerlukan seseorang untuk memulai setiap permintaan. Hal ini memungkinkan Super AI Station beroperasi sebagai infrastruktur AI berkelanjutan untuk bisnis, mendukung beban kerja dokumen yang stabil.
Dibangun untuk Skalabilitas: Dari Satu Stasiun ke Pabrik AI
Satu Super AI Station adalah sistem mandiri yang lengkap, tetapi juga unit dasar dari implementasi yang lebih besar. Hingga 7 stasiun tambahan dapat ditambahkan seiring waktu — hingga 8 unit — berkomunikasi melalui jaringan dual-port 400G yang sama, tanpa perlu mendesain ulang infrastruktur atau alur kerja yang ada. Setiap unit tambahan menyumbangkan 748 GB memori koheren dan daya komputasinya sendiri ke kolam, memberi organisasi yang berkembang cara langsung dan bertahap untuk memperluas kapasitas seiring peningkatan adopsi.
Ketika permintaan akhirnya melampaui klaster 8 unit, fondasi jaringan 400G yang sama meluas ke platform NVIDIA HGX B300 dan NVIDIA GB300 NVL72 milik Supermicro. Stasiun yang dibeli sebelumnya tetap berjalan dalam produksi alih-alih dipensiunkan atau diganti — investasi awal tetap menjadi bagian dari implementasi di setiap tahap pertumbuhan.
Setiap stasiun yang ditambahkan melalui jalur ini tetap bekerja — tidak ada yang dibeli sebelumnya diganti.
| Tahap | Memori Koheren | Perkiraan Biaya | Arti |
|---|---|---|---|
| Stasiun Tunggal | 748 GB | Rp 1,8 M | Titik awal; berjalan sepenuhnya mandiri. |
| Klaster 2 Unit | 1,5 TB | Rp 3,4 M | Menambahkan 1 stasiun melalui jaringan 400GbE yang sama. |
| Klaster 4 Unit | 3 TB | Rp 6,7 M | Menambahkan 3 stasiun; tidak diperlukan perubahan pada pengaturan yang ada. |
| Klaster 8 Unit | 6 TB | Rp 12,6 M | Kapasitas klaster tunggal maksimal pada perangkat keras Super AI Station. |
| Ekspansi HGX B300 | 9+ TB gabungan | ~Rp 1,7 jt (tambahan) | Stasiun yang ada tetap berjalan; kapasitas pelatihan multi-node padat ditambahkan bersamanya. |
| Ekspansi GB300 NVL72 | 20+ TB gabungan | ~Rp 3,7 jt (tambahan) | Tingkat skala rak terpadu untuk inferensi eksaskala; stasiun sebelumnya tetap dalam produksi. |
Angka HGX B300 dan GB300 NVL72 adalah harga awal indikatif untuk infrastruktur tambahan yang terhubung ke implementasi Super AI Station yang ada, bukan penggantinya.
Perbandingan Biaya: On-Premises Skalabel vs. Cloud AI API
Bagi UKM yang memproses volume dokumen tinggi setiap hari, perbedaan antara klaster on-premises tetap dan penagihan cloud AI berbasis penggunaan menjadi jauh lebih signifikan seiring waktu.
| Kategori Biaya | Cloud AI API | Supermicro (On-Premises) |
|---|---|---|
| Investasi perangkat keras awal | Tidak ada | Rp 1,8 M (satu kali) |
| Biaya operasional tahun 1 | ~Rp1,8M - ~Rp4,5M | ~Rp90jt (listrik & pemeliharaan) |
| Biaya operasional tahun 2 | ~Rp1,8M - ~Rp4,5M | ~Rp90jt (listrik & pemeliharaan) |
| Biaya operasional tahun 3 | ~Rp1,8M - ~Rp4,5M | ~Rp90jt (listrik & pemeliharaan) |
| Total biaya kumulatif 3 tahun | ~Rp5,5M - ~Rp13,5M | ~Rp 2,1 M |
Karena pemrosesan terjadi sepenuhnya di lokasi, dokumen dan data bisnis tidak dikirimkan ke server pihak ketiga. Ini merupakan pertimbangan relevan bagi organisasi di sektor hukum, keuangan, atau sektor sensitif data lainnya.
Ringkasan
Super AI Station GB300 menawarkan akses ke AI lokal berkapasitas triliun parameter dengan biaya terbatas, mampu berkembang stasiun demi stasiun, dan akhirnya menjadi infrastruktur HGX B300 atau GB300 NVL72. Bagi UKM dengan beban kerja AI yang berkembang, ini dapat menjadi alternatif biaya lebih rendah dibandingkan pengeluaran AI cloud.
