Musk elogia la arquitectura de IA de NVIDIA y proyecta que la capacidad de cómputo de SpaceX alcance los 10 GW para 2024.

En el mismo mercado de alquiler de potencia de cálculo, está surgiendo una clara línea divisoria en la duración de los contratos: la serie Huawei Ascend 910B/910C se alquila generalmente a partir de un año en China continental. Los recursos de leasing de NVIDIA H100/H200 suelen requerir un contrato de permanencia mínima de tres años, y las concesiones para un contrato de cinco años siguen siendo limitadas. Bajo los controles a la exportación, la potencia de cálculo ha pasado de ser un «producto básico» a un «recurso escaso»; la duración del contrato es precisamente el precio de esa escasez.

SMM supo que cierto proveedor de servicios de computación inteligente informó que la cotización actual de arrendamiento a tres años para H100 con gabinetes y electricidad ya superaba los 75.000 yuanes/mes. En cuanto a los servidores RTX4090 de 8 GPU, aún tenían decenas de unidades en stock, con un alquiler mensual de 7.200 yuanes para la versión de 1 TB de memoria como precio mínimo. El precio de mercado para versiones similares con 512 GB de memoria había subido a 8.000 yuanes/mes. SMM también supo que el rango de cotización del H200 era de 120.000-135.000 yuanes/mes y mostraba una tendencia al alza esta semana. Los precios de alquiler de las tarjetas de gama alta se mantenían en un canal alcista. El proveedor de servicios dijo que había muchos intermediarios inflando los precios en el mercado, y los recursos de primera mano escaseaban.

SMM ha sabido que un proveedor de servicios de computación del sur de China ha lanzado al alquiler 20 servidores RTX 5090 de 8 GPU, con un precio de alquiler mensual de 13.000 yuanes por unidad. Este lote de máquinas se despliega como unidades independientes sin interconexión de red, lo que las hace adecuadas para escenarios ligeros como la inferencia distribuida o el renderizado. SMM considera que la configuración sin red ofrece una alta flexibilidad y una baja barrera de entrada, pero la falta de interconexión en clúster limita su adaptabilidad al entrenamiento a gran escala y a las tareas distribuidas; los arrendatarios deben evaluar según sus escenarios específicos.