Как нейросети попытались собрать игровой компьютер для рубрики Компьютер месяца

В традиционной ежемесячной рубрике автор представил актуальные конфигурации игровых системных блоков и провел необычный эксперимент. Для составления базовой стартовой сборки были привлечены сразу три популярные языковые модели от Google, OpenAI и Yandex. Нейросетям поставили задачу подобрать комплектующие для игрового компьютера в рамках бюджета до 90 тысяч рублей с расчетом на современные игры в разрешении Full HD. Результаты показали, что полностью доверять искусственному интеллекту пока рано, так как выданные рекомендации содержат немало спорных моментов.

Главной проблемой при работе с нейросетями стала неточность в ценообразовании. Искусственный интеллект нередко опирался на устаревшие прайс-листы или данные с серых рынков, из-за чего реальная стоимость предложенных конфигураций на сайтах магазинов оказывалась заметно выше заявленного лимита. Более того, некоторые модели рекомендовали комплектующие с явным дефицитом производительности в подсистеме питания или предлагали дефицитное железо, которое уже практически исчезло из свободной продажи в официальной рознице.

Например, алгоритмы от Google предложили связку из процессора Core i5-12400F и бюджетной материнской платы без радиаторов на зоне VRM. Подобное сочетание может привести к перегреву компонентов при серьезной игровой нагрузке. Другой сложностью стал выбор видеокарт, поскольку многие популярные модели среднего ценового сегмента пропали с прилавков партнерских магазинов, а оставшиеся варианты зачастую не оправдывают свою текущую стоимость.

Несмотря на все выявленные ошибки и недочеты, эксперимент наглядно продемонстрировал нынешние возможности и ограничения нейросетей при проектировании ПК. Полученные списки комплектующих все же можно использовать в качестве грубого ориентира, но окончательное решение по покупке железа всегда требует самостоятельной проверки цен и совместимости деталей. Автор рубрики пообещал продолжить следить за рынком комплектующих, несмотря на растущие трудности с доступностью видеокарт и памяти.