[Kilasan Daya Komputasi SMM] Pialang Mencakup 30% dalam Grup Perdagangan Daya Komputasi, 40 dari 120 Anggota Merupakan Perantara

Harga sewa bulanan tertinggi untuk GPU A800 40G di Delta Sungai Yangtze melonjak menjadi 20.000 yuan (naik 21,21%), dengan tarif per jam tertinggi mencapai 3,47 yuan, didorong oleh klastering industri AI yang dikombinasikan dengan biaya energi yang kaku; harga sewa bulanan terendah untuk GPU A800 80G di kawasan Beijing-Tianjin-Hebei turun menjadi 31.000 yuan (turun 3,13%), karena energi bersih dari Mongolia Dalam bagian barat dan peningkatan pasokan dari proyek "East Data, West Computing" menciptakan keunggulan harga. Perbedaan harga regional mencerminkan kompromi struktural antara "kedekatan dengan permintaan" dan "kedekatan dengan listrik."

27 Juli: 28 unit 910B2 delapan kartu di Delta Yangtze dirilis secara bertahap, dengan sewa bulanan 12.000 yuan dan siklus persediaan sekitar setengah bulan; 128 unit H20 141G ditempatkan di luar China, dengan sewa bulanan termasuk pajak 50.000 yuan, kontrak tertutup satu tahun; kontrak tertutup lima tahun untuk 5090 seharga 10.500 yuan/bulan, pengiriman pada Agustus dari Yunnan dan Sichuan; kapasitas seri RTX 50 terdesak oleh AI, produksi 3060 telah dijadwalkan ulang, dan ketidakpastian pengiriman berjangka 5090 meningkat; di Zhejiang, 64 unit A100 40G delapan kartu dirilis dalam jumlah besar, memerlukan kontrak tahunan dengan sewa bulanan 16.500 yuan, mendukung interkoneksi NVLink; seorang pedagang peralatan bekas tertentu tidak memiliki stok H100 cadangan dan akan merilis pada Oktober.

SMM mengetahui bahwa kawasan Delta Sungai Yangtze baru-baru ini merilis 28 sumber daya sewa server 8-kartu Ascend 910B2 secara bertahap. Batch pertama sebanyak 20 unit digelar awalnya, diikuti batch kedua 8 unit untuk mengisi kembali inventaris, dengan harga sewa bulanan 12.000 yuan dan siklus inventaris saat ini hanya sekitar setengah bulan. Pengamat pasar mencatat bahwa harga ini sangat kompetitif di pasar sewa 910B2 di wilayah maju, dan perputaran stok yang cepat mencerminkan kebangkitan kembali permintaan daya komputasi domestik untuk skenario inferensi dan pelatihan ringan.