[SMM Computing Power Flash] Uma provedora de serviços de computação em nuvem inteligente concluiu a transação de um servidor A100 40G de oito placas, com um aluguel mensal de aproximadamente 12.000 yuans.

SMM soube que um provedor de serviços em nuvem afirmou poder atender necessidades de aluguel de curto prazo de servidores H100 com oito placas por três meses, priorizando a busca por clientes de longo prazo para renovação após o término do contrato, e os preços do aluguel de curto prazo serão aumentados proporcionalmente. Anteriormente, uma universidade havia manifestado demanda de aluguel de curto prazo para 10 unidades H100. Por ser um modelo de placa atualmente muito procurado no mercado, os fornecedores geralmente oferecem contratos de prazo fixo superior a um ano para as H100. O modelo de aluguel de curto prazo de três meses oferece uma opção flexível para demandas temporárias, mas o prêmio pelo aluguel de curto prazo e a incerteza da renovação ao final do contrato também elevam os custos de locação.

SMM soube na conferência WAIC que a máquina completa de computação de alto desempenho spot está atualmente cotada a cerca de 13 milhões de yuans no mercado, enquanto intermediários estão cotando entre 13,5 e 14,5 milhões de yuans. O fornecimento de primeira mão é difícil de acessar diretamente, e as transações precisam ser fechadas por meio de proprietários de carga residual, sendo comum haver níveis intermediários na cadeia de transações. Também foi informado que outra máquina completa de GPU de computação de alto desempenho estava cotada a cerca de 3,9 milhões de yuans há dois meses, e seu preço spot agora subiu para entre 4,9 e 5 milhões de yuans, um aumento significativo.

SMM soube que um fabricante nacional de GPUs revelou durante a conferência WAIC que as empresas que atualmente estão migrando da NVIDIA para GPUs nacionais precisam considerar de forma abrangente o volume de demanda e as janelas de tempo de migração. O fabricante afirmou que, devido a diferenças significativas na carga de trabalho de adaptação de software entre os cenários dos clientes, era difícil fornecer um compromisso unificado sobre o prazo de conclusão da adaptação, e que “depende do volume e do tempo” era uma variável-chave para determinar a viabilidade da troca. Essa medida reflete que as GPUs nacionais ainda enfrentam incertezas na compatibilidade do ecossistema de software, e a migração em larga escala da NVIDIA para chips nacionais encontra um gargalo no ciclo de adaptação no curto prazo.