【SMM Анализ】Сравнение аренды отечественных и Nvidia GPU: годовые или контракты на 3–5 лет на фоне изменения спроса и предложения

1. Феномен: В рамках одной цепочки лизинга вычислительных мощностей условия договоров аренды для отечественных GPU-серверов и серверов Nvidia

существенно различаются: для отечественных серверов возможна годовая аренда, тогда как для серверов Nvidia, как правило, требуются контракты минимум на три года.

Отечественные ускорители находятся в условиях «рынка покупателя»: Ascend 910B2 имеет высокую долю незанятых мощностей и более низкие цены в некоторых регионах. Операторы и арендодатели предлагают краткосрочные контракты на год ради ликвидности, что отражает типичное ценообразование при избытке предложения.

Импортные ускорители – «рынок продавца»: для H100/H200 не только минимальный срок аренды фиксирован, но и пятилетний контракт лишь примерно на 3 000–5 000 юаней в месяц дешевле трехлетнего (по данным источников SMM) – если покупатель заключает пятилетний договор ради экономии, скидка не покрывает риск дополнительного двухлетнего периода фиксации. Сам факт, что покупатели на это идут, показывает, что ключевой потребностью является «обеспечение доступа к ускорителям в ближайшие пять лет», а не цена.

SMM Анализ: Условия о сроках контрактов стали инструментом, позволяющим поставщикам «фильтровать клиентов по длительности договора»: отечественные ускорители привлекают клиентов короткими контрактами, а Nvidia удерживает клиентов долгосрочной фиксацией.

2. Сторона предложения: эмбарго на Nvidia GPU блокирует поставки

Ниже приведена хронология экспортных ограничений Министерства торговли США на поставки в Китай чипов Nvidia H100 и B300:

SMM Инсайт: От H100, H800 до H200 – поставки высокопроизводительных ускорителей в Китай за последние четыре года шли по циклу «контроль – ужесточение – ограниченные разрешения»; рассмотрение H200 «в индивидуальном порядке» означает, что каждая поставка сопряжена с неопределенностью. Для арендаторов, если сегодня не зафиксировать ресурсы, завтра их уже можно не приобрести— такова главная логика предложения, лежащая в основе трех- и пятилетних контрактов.

3. Сторона спроса: интеллектуальные вычисления в стадии взрывного роста, разрыв между спросом и предложением растет

Взрывной рост спроса на ИИ-вычисления превратил «бронирование ресурсов» из опции в необходимость при аренде вычислительных мощностей:

Совокупная мощность интеллектуальных вычислений значительно выросла: по данным, опубликованным MIIT 20 июля 2026 года, на конец июня 2026 года объем интеллектуальных вычислений в Китае достиг2 185 EFLOPS (FP16), что примерно на37% выше примерно 1 590 EFLOPS на конец 2025 года. При этом на западные регионы пришлось 32,6%, а общенациональный коэффициент использования вычислительных объектов составил 71,4%.

Разрыв увеличивается: по данным CAICT, в первом квартале 2026 года спрос на ИИ-вычисления в Китае взлетел на417% в годовом исчислении, тогда как рост предложения составил лишь128%— рост спроса примерно в 3,3 раза превышал рост предложения.

Структурный дефицит: по оценкам отрасли, эффективное предложение высокопроизводительных вычислительных мощностей, необходимых для длительного обучения больших моделей в Китае, покрывает менее 47% рыночного спроса, а нехватка мощностей для тренировки моделей составляет около 35% от эффективного спроса.

Мнение SMM: Предложение ускорителей Nvidia сковано торговыми ограничениями, а спрос на ИИ-вычисления вырос на 417%. В обозримом будущем 3–5 лет дефицит высокопроизводительных вычислительных мощностей вряд ли исчезнет, что как раз соответствует срокам фиксации в контрактах.

4. Замена и импортозамещение: отечественные ускорители все еще отстают от CUDA по среде разработки

Структурная причина минимальной трехлетней аренды серверов с Nvidia GPU – текущий разрыв в возможностях замены Nvidia отечественными решениями. С точки зрения среды разработки популярность экосистемы CUDA от Nvidia значительно превосходит отечественные среды (данные глобальные; в Китае среда разработки ИИ однородна):

GPUдоля рынка: Nvidia занимает примерно86–92% мирового рынка GPU для ЦОД (по данным Silicon Analysts, февраль 2026 г., и Jon Peddie Research, Q3 2025).

Число разработчиков: по заявлению Nvidia,6 миллионов разработчиков по всему миру используют CUDA, а на ее базе создано более 400 оптимизированных библиотек (cuDNN, NCCL, TensorRT и др.).

Фактический стандарт фреймворков: бэкендами по умолчанию для PyTorch и TensorFlow является CUDA; примерно85% статей по глубокому обучению используют PyTorch (на ведущей конференции NeurIPS – более 90%), а около87% моделей на Hugging Face имеют формат PyTorch.

Пропасть между экосистемами: официальный образ nvidia/cuda был загружен в общей сложности около 105 миллионов раз, в то время как ближайший аналог – AMD ROCm – менее 1 миллиона раз –разрыв на порядок.

SMM Инсайт: Чистая вычислительная мощность Huawei Ascend 910B2 приблизилась или даже слегка превзошла Nvidia A100, а фактический разрыв в пропускной способности в сценариях инференса часто сокращается до 10–15%. Самое сложное для замены –масштабное обучение, точность FP8 и стоимость миграции между экосистемами CUDA и CANN (перенос моделей на Ascend требует переписывания операторов, цикл занимает около 1–4 недель). Поэтому клиенты, занимающиеся обучением моделей, скорее согласятся на трехлетнюю фиксацию на импортных ускорителях, чем на краткосрочный годовой контракт на отечественных картах –дело не в цене, а в реальном выполнении задач и сроках.

5. Наблюдения с передовой: менеджеры проектов переходят от «работы на стороне спроса» к «работе с поставщиками вверх по цепочке»

Микрос сигналы напряженности цепочек поставок уже проникли из прайс-листов в повседневную практику специалистов. По SMM данным, ежедневная фокусировка менеджеров проектов по аренде вычислительных мощностей у телеком-операторов смещается:

Раньше: основным полем деятельности менеджеров была работа с клиентами – расширение спроса, переговоры и ценовая конкуренция, что соответствовало рынку с избытком вычислений и необходимостью искать заказчиков.

Сейчас: основной фронт переместился вверх по цепочке к поставщикам оборудования – координация производства, борьба за квоты, поиск каналов поставок высокопроизводительных ускорителей и закрепление товара за OEM-производителями серверов, что отвечает рынку с крайне дефицитными мощностями. Одновременно рынок аренды вычислительных ресурсов хаотичен, отсутствуют единые и стандартизированные котировки; в отрасли много посредников и агентов. В 200-местной группе WeChat, посвященной аренде мощностей и насыщенной транзакционной информацией, насчитывается 76 посредников – до 38%. Выявление реальных каналов поставок вычислительного оборудования, позволяющих напрямую выйти на владельца груза, также является сложностью в повседневной работе менеджеров операторов.
Общедоступные данные столь же наглядно свидетельствуют: срок поставки отечественных AI-серверов вырос с в среднем 4 недель в 2025 году до 16–20 недель во II квартале 2026 г.—"работа на опережение цепочки поставок" вместо того, чтобы "гоняться за клиентами"—самая достоверная рыночная иллюстрация дефицита серверов.

VI. Заключение и прогноз: Закрытые контракты как «инструмент хеджирования» в условиях напряженной цепочки поставок

SMM полагает: аренда GPU Nvidia обычно требует заключения закрытых контрактов на три или пять лет, что по сути создает механизм хеджирования и фиксации условий для преодоления дефицита оборудования и напряженности поставок под давлением санкций —арендатор обменивает ликвидность по срокам на «доступность вычислительных мощностей + ценовую определенность», а арендодатель фиксирует дефицитные мощности и стабильный денежный поток за счет долгосрочных соглашений. Таким образом, срок контракта становится наиболее прямым индикатором дефицита высокопроизводительных вычислений. Ключевое различие в том, что годовой краткосрочный контракт на отечественные карты отражает избыток предложения; трехлетний закрытый контракт Nvidia воплощает дефицит — одни и те же условия контракта фиксируют избыток мощностей с одной стороны и кризис цепочки поставок с другой . Когда срок контракта начинает определять цену рынка, лизинг вычислительных мощностей уже превратился из аренды оборудования в бизнес-модель, основанную на ресурсах, сроках и кредитоспособности.

Прогноз для отрасли лизинга вычислительных мощностей:

Краткосрочный (3–6 мес.): Поскольку экспортный контроль сохраняется, а темп рассмотрения заявок на H200 в индивидуальном порядке не меняется, стартовый закрытый контракт на три года останется основным условием для поставщиков вычислительных мощностей в Западном Китае и дельте Янцзы, а доля пятилетних закрытых контрактов останется низкой.

Среднесрочный (6–12 мес.): Если наращивание мощностей HBM/CoWoS (ожидается, что новые поставки начнутся со второго полугодия 2026 г.) ослабит глобальный дефицит, скидки по закрытым контрактам на импортные карты могут немного увеличиться; однако логика «фиксации ресурсов» не изменится.

Долгосрочный (более 1 года): Ключевой переменной станут реальные прорывы в импортозамещении — если Huawei Ascend 950 и последующие итерации существенно заполнят пробел в экосистеме обучения, «двухколейная система» сроков контрактов сблизится по мере роста переговорной силы отечественных карт; в этот момент граница между годовыми краткосрочными контрактами и трехлетними закрытыми контрактами будет перекроена в пользу отечественного сектора.