[SMM Computing Power Flash] Un fournisseur de services cloud confirme pouvoir accepter des locations de courte durée de trois mois de H100, avec priorité de conversion en baux à long terme à l’échéance.

SMM a appris qu'un fournisseur de services de cloud computing intelligent a confirmé le 23 juillet avoir réalisé cette semaine une transaction pour un serveur à huit cartes A100 40G, avec un loyer mensuel d'environ 12 000 yuans, ce qui correspond à la fourchette de prix actuelle du marché. Ce fournisseur, qui gère ses propres centres de données, a récemment fait état d'un marché globalement atone et d'un volume de transactions limité. En tant que carte d'inférence de la génération précédente, l'A100 40G conserve une certaine demande, mais le rythme des transactions a ralenti. Le prix de 12 000 yuans/mois correspond à l'offre de 12 000 yuans proposée mi-juillet par un centre de données du Sichuan, et le prix de cette carte est resté stable récemment.

SMM a appris lors de la conférence WAIC que le prix au comptant d'un ordinateur complet de calcul haute performance haut de gamme est actuellement d'environ 13 millions de yuans sur le marché, tandis que les intermédiaires proposent des prix entre 13,5 et 14,5 millions de yuans. L'approvisionnement de première main est difficile d'accès direct, et les transactions doivent être conclues par l'intermédiaire de propriétaires de stocks résiduels, avec des niveaux intermédiaires couramment présents dans la chaîne de transaction. On apprend également qu'un autre ordinateur complet GPU de calcul haute performance était proposé à environ 3,9 millions de yuans il y a deux mois, et son prix au comptant est désormais passé entre 4,9 et 5 millions de yuans, une augmentation significative.

SMM a appris qu’un fabricant national de GPU a révélé lors de la conférence WAIC que les entreprises actuellement en transition de NVIDIA vers des GPU nationaux doivent évaluer globalement le volume de demande et les fenêtres de migration. Le fabricant a indiqué qu’en raison des écarts considérables de charge de travail d’adaptation logicielle selon les scénarios clients, il était difficile de s’engager sur un délai uniforme de finalisation de l’adaptation, et que « tout dépend du volume et du temps », cette variable étant déterminante pour la faisabilité du basculement. Cette situation reflète les incertitudes persistantes des GPU nationaux en matière de compatibilité de l’écosystème logiciel, le basculement à grande échelle de NVIDIA vers les puces nationales se heurtant à court terme à un goulot d’étranglement lié au cycle d’adaptation.