极智算总结：
40亿大单发布!算力租赁行业即将迎来爆发
算力租赁行业即将迎来爆发 近日，协创数据发布的40亿元采购合同及202亿元授信，标志着该企业正全面加码算力租赁布局。这一举措不仅体现了企业战略方向的重大调整，更预示着整个算力租赁行业正迎来前所未有的历史性机遇。以下是对算力租赁行业现状及未来发展趋势的详细分析。
后市策略建议方向选取：算力租赁：去伪存真，关注有实际算力资源或客户订单的标的。存储：前期分支龙头（如某创业板腰斩小票）因位置低、弹性大，可能迎来新一轮行情。消费电子：挖掘低位补涨品种，避开已充分炒作的个股。风格切换：优先逻辑驱动：业绩反转、行业周期触底、中美关系缓和受益品种。
三个标包的总比较高投标限价合计达到了3，630，370，000元人民币，即近40亿的大单。这一数字不仅体现了中国移动对400G技术的重视，也预示着400G技术即将迎来规模商用的新阶段。400G技术的商用进程 中国移动在400G技术的研发与商用方面一直走在前列。
宏景科技斩获中国移动宁夏公司超3亿算力服务合同 宏景科技与中国移动宁夏公司签署了《中国移动宁夏公司2025年算力服务引入采购框架协议》，总金额上限为12亿元。宏景科技将向中国移动宁夏公司提供算力服务。
gpu租赁费用
〖壹〗、年GPU租赁费用因供应商、配置和计费模式不同，费用范围在2元/小时至数十元/小时不等，长期租赁或包年包月可享30%-60%优惠。具体费用受以下因素影响：供应商与基础配置费用阿里云实例：提供AV100、TP100等型号，费用最低2元/小时起。
〖贰〗、年GPU租赁费用因配置、供应商及计费模式不同，最低2元/小时起，主流型号费用区间为2-15元/小时，长期租赁或竞价模式可进一步降低成本。
〖叁〗、V100-16G卡GN6v：NVIDIA V100 GPU卡，8核32G CPU内存，优惠费用3830.00元/1个月。T4卡GN6i：NVIDIA T4 GPU卡（注意原文中此处可能笔误为V100，但根据上下文应为T4），4核15G CPU内存，优惠费用16900元/1个月。P4卡GN5i：NVIDIA P4 GPU卡，2核8G CPU内存，优惠费用23900元/1个月。
〖肆〗、用自己的电脑跑算力赚钱的方式有以下几种： 加密货币挖矿： 这是一种通过解决复杂数学问题来验证交易并记录到区块链上的过程。你需要高性能的GPU或ASIC矿机，并考虑电费成本与收益的平衡。同时，要时刻关注政策合规性，确保挖矿活动合法。
算力服务器一台多少费用
〖壹〗、高性能计算（HPC）/AI训练：配备多颗GPU（如NVIDIA A100/H100）、256GB以上内存及高速存储，单台费用20万元 - 200万元，典型如4卡A100服务器约20万元起，高端机型可达百万级。核心影响因素方面，硬件配置和品牌与服务都会影响费用。
〖贰〗、算力服务器费用因配置、品牌、性能和应用场景不同差异较大，跨度从几千元到数百万元不等。入门级服务器：费用较低，可能只需几千元，适合对算力需求不高的场景。
〖叁〗、算力服务器费用因配置、品牌、性能和应用场景不同而差异较大，从几千元到数十万元不等。
〖肆〗、华为Taishan 2280服务器：这款服务器的促销费用为26800元（含税13%专票）。请注意，这是促销费用，实际购买时费用可能有所变动，具体费用请询问华为官方或相关经销商。华为泰山200 2280服务器：这款服务器的含税费用为14000元。
〖伍〗、硬件成本 基础算力设备：GPU服务器（如NVIDIA A100/H100）单台约10万-50万元，超算集群可达千万级。 存储与网络：高性能SSD和低延迟网络设备，中小规模约50万-200万元。 边缘设备：轻量级部署（如 Jetson 系列）单台1万-5万元。
GpuGeek适合做大型AI项目吗?性能怎么样?
这个可以有，GpuGeek有A100、A800这些顶级GPU，还上线了裸金属服务器，提供物理GPU直通，性能很强。支持动态调整资源，可以根据项目阶段灵活配置，无论是大模型训练还是复杂推理都能胜任。
GpuGeek提供裸金属服务器，支持物理GPU直通，满足复杂AI模型的高效推理需求。无论是大规模训练还是高性能推理，平台都能提供稳定且高效的支持。
对于需要高性能计算资源的AI、深度学习、机器学习等领域的研究者和开发者来说，GPUGEEK无疑是一个值得推荐的选取。用户可以根据自己的需求选取合适的配置和费用方案，在平台上轻松实现高效的计算任务。
阿里的QwQ-32B部署,需要选取什么样的服务器配置?
CPU：建议采用多核高性能处理器，如Intel i9或AMD Ryzen 9系列。这些处理器能够支持模型加载与并行计算，提高推理效率。内存：至少64GB DDR4，推荐128GB以上。充足的内存对于处理长上下文窗口（如131，072 tokens）至关重要。存储 模型文件大小约60-120GB（视量化版本而定），需预留充足存储空间。
位量化（INT4）：每个参数用4位（0.5字节）表示，所需显存约为16GB。推荐配置包括RTX 4080 16GB或A4000 16GB。GPU硬件配置部署要求 显存：根据量化方式选取合适的GPU。4位量化需单张显存16GB及以上，8位量化需32GB及以上，半精度或全精度可能需要多张高显存GPU并行计算。
推荐配置：GPU为NVIDIA RTX 4090（24GB显存）或同等级显卡，CPU为Intel i7 / AMD Ryzen 7 及以上，内存为32GB，存储有50GB可用空间。最低配置：支持CUDA的显卡（显存≥13GB，需量化版本），CPU为4核处理器+16GB内存（需优化设置）。如需进一步降低门槛，可选取量化版本并通过CPU协同优化。
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