[SMM Computing Power News] 32 единицы RTX 5090 в Юго-Западном регионе доступны для годовой аренды, ежемесячная арендная плата — 13 500 юаней

SMM узнал, что покупатель из Южного Китая предложил бюджет на закупку 39 500 юаней за карту 5090 при минимальной закупке 100 карт; текущая розничная цена вентиляторных карт 5090 составляет около 41 000 юаней за карту. По сравнению с котировками середины августа в 40 800 юаней за карту для турбинных карт, цены на вентиляторные карты практически не изменились, а общая цена отдельной карты 5090 осталась на высоком уровне в 41 000 юаней. SMM считает, что оптовые закупки покупателя по бюджету примерно на 1 500 юаней за карту ниже розницы отражают устойчивый спрос каналов на оборот 5090, при этом рынок оптовой закупки карт активен.

SMM стало известно, что развивающаяся облачная платформа на юго-западе Китая развернула для облачного использования в общей сложности 16 вычислительных карт NVIDIA 4090; тарификация — 1,92 юаня за карту-час (включая налог), цена относительно стабильна. Ранее платформа уже предлагала облачную вычислительную мощность 4090 по той же цене — 1,92 юаня за карту-час. На этот раз уточнён масштаб в 16 карт и дополнительно указано, что цена включает налог, при сохранении стабильной котировки. По мнению SMM, поставки 4090 теперь осуществляются на регулярной основе в режиме «по требованию» с оплатой за карту-час, при цене, закреплённой на уровне 1,92 юаня за карту-час, что формирует прозрачный ценовой ориентир для эластичной вычислительной мощности потребительских карт

SMM узнал, что в Северном Китае развернуты 50 серверов RTX 5090 (память 1 ТБ) с ежемесячной арендной платой 16 500 юаней за единицу по годовому контракту. По сравнению с годовыми контрактными ценами от 13 000 до 13 500 юаней за стандартную RTX 5090, версия с большим объемом памяти 1 ТБ имеет наценку примерно 22–27%, что четко отражает ценность расширения памяти. SMM считает, что на фоне стабилизации цен на стандартную RTX 5090 конфигурация памяти становится ключевым фактором дифференцированного ценообразования. Модели с большим объемом памяти ориентированы на сценарии логического вывода, чувствительные к VRAM, и наценка поддерживается спросом.