[SMM Computing Power Flash] Провайдер интеллектуальных облачных вычислений завершил сделку по аренде восьмикарточного сервера A100 40G, ежемесячная плата — около 12 000 юаней.

SMM стало известно, что облачный провайдер заявил о возможности удовлетворить краткосрочные потребности в аренде серверов с восемью картами H100 на три месяца, при этом приоритет отдаётся поиску долгосрочных клиентов для продления после истечения срока аренды, и цены на краткосрочную аренду будут соответственно повышены. Ранее один университет высказал потребность в краткосрочной аренде 10 ускорителей H100. Поскольку эта модель сейчас востребована на рынке, поставщики в основном предлагают контракты с фиксированным сроком более года на ускорители H100. Трёхмесячная модель краткосрочной аренды предоставляет гибкий вариант для временного спроса, однако наценка за краткосрочность и неопределённость с продлением по истечении срока также ведут к росту затрат на лизинг.

На конференции WAIC SMM стало известно, что на рынке спотовая готовая система высокопроизводительных вычислений сейчас котируется примерно в 13 миллионов юаней, в то время как посредники предлагают цены от 13,5 до 14,5 миллиона юаней. Получить доступ к прямым поставкам сложно, и сделки заключаются через владельцев остаточных партий, при этом в цепочке обычно присутствует несколько уровней посредников. Также стало известно, что два месяца назад другая готовая система высокопроизводительных вычислений с GPU оценивалась в 3,9 миллиона юаней, а теперь её спотовая цена выросла до 4,9–5 миллионов юаней, что является значительным повышением.

SMM стало известно, что на конференции WAIC отечественный производитель GPU заявил: компаниям, переходящим с NVIDIA на отечественные GPU, необходимо всесторонне учитывать объём спроса и временные окна миграции. По словам производителя, из-за значительных различий в трудоёмкости адаптации ПО для разных клиентских сценариев сложно дать единое обязательство по срокам завершения адаптации, и «это зависит от объема и времени» является ключевой переменной, определяющей возможность перехода. Это отражает сохраняющуюся неопределённость в совместимости программной экосистемы отечественных GPU, и масштабный переход с NVIDIA на отечественные чипы в краткосрочной перспективе сталкивается с узким местом цикла адаптации.