[SMM Flash de Poder de Cómputo] Sistemas completos de poder de cómputo de alta gama al contado a 13 millones, intermediarios presionando a 14,5 millones

SMM ha sabido que un proveedor de servicios en la nube afirmó que puede gestionar necesidades de alquiler a corto plazo de servidores H100 de ocho tarjetas por tres meses, dando prioridad a encontrar clientes a largo plazo para la renovación una vez finalizado el contrato, y los precios del alquiler a corto plazo se incrementarán en consecuencia. Anteriormente, una universidad había propuesto una demanda de alquiler a corto plazo de 10 unidades H100. Dado que actualmente es un modelo de tarjeta muy demandado en el mercado, los proveedores suelen ofrecer contratos de plazo fijo superiores a un año para las H100. El modelo de alquiler a corto plazo de tres meses ofrece una opción flexible para la demanda temporal, pero la prima por el alquiler a corto plazo y la incertidumbre sobre la renovación al vencimiento también encarecen los costos de arrendamiento.

SMM tuvo conocimiento de que un cierto proveedor de servicios de computación en la nube inteligente confirmó el 23 de julio que esta semana había realizado una transacción de un servidor de ocho tarjetas A100 40G, con un alquiler mensual de aproximadamente 12.000 yuanes, en línea con el rango de cotizaciones predominante en el mercado. El proveedor, que opera sus propios centros de datos, señaló recientemente que el mercado en general se mostró débil, con un volumen de transacciones limitado. Como tarjeta de inferencia de la generación anterior, la A100 40G todavía tiene cierta demanda en el mercado, pero el ritmo de las transacciones se ha ralentizado. El precio de transacción de 12.000 yuanes al mes coincide con la cotización de 12.000 yuanes ofrecida por un IDC con sede en Sichuan a mediados de julio, y el precio de este modelo de tarjeta se ha mantenido estable recientemente.

SMM supo que un productor nacional de GPU reveló durante la conferencia WAIC que las empresas que están migrando de NVIDIA a GPU nacionales deben considerar de manera integral el volumen de demanda y las ventanas de tiempo de migración. El productor señaló que, debido a las grandes diferencias en la carga de trabajo de adaptación de software entre los distintos escenarios de los clientes, resultaba difícil ofrecer un compromiso unificado sobre el plazo de finalización de la adaptación, y que "depende del volumen y del tiempo" era una variable clave para determinar la viabilidad del cambio. Esta realidad refleja que las GPU nacionales aún enfrentan incertidumbres en la compatibilidad del ecosistema de software, y que el paso masivo de NVIDIA a chips nacionales se topa a corto plazo con un cuello de botella en el ciclo de adaptación.