2026年10月下旬，一間叫 Core 4 Solutions 嘅 IT 硬件經銷商喺 eBay 上掛出咗一套規模龐大嘅退役 AI 超算集群，標價 5970 萬美元（約合人民幣 4.3 億元），接受「最佳報價」。系統包含 300 個機櫃、9600 塊 NVIDIA A100 GPU 同 4200 粒 AMD EPYC 處理器，並提供免費 FedEx Ground 陸運，加急隔夜配送只需額外 50 美元。消息迅速喺科技圈引起關注。
據 VideoCardz、Tom’s Hardware 等多家科技媒體報道，該集群來自某超大規模雲服務商嘅退役環境，採用 2020 年推出嘅 Ampere 架構 A100 40GB SXM4 加速卡。每個機櫃配置 4 個計算節點，每個節點配備 8 塊 A100 GPU（經 NVSwitch 互聯）、兩粒 64 核 AMD EPYC Rome 處理器、1TB DDR4 記憶體，仲有多塊 NVIDIA ConnectX‑6 200Gb/s 網卡。整套系統合計約有 268,800 個 Zen 2 CPU 核心、384TB GPU 顯存同約 1.4PB 系統記憶體。
按標價計算，每塊 A100 嘅綜合成本約為 6,219 美元，呢個數字已經包含 CPU、記憶體、網絡設備同機櫃等所有配套硬件。賣家亦提供拆分販售選項，例如 32 塊 GPU 嘅機櫃單元標價 19.9 萬美元。要指出係，完整批量嘅掛單其後被標示為「不再可用」，目前未有公開資料確認是否已成交。
硬件規格與市場定位
A100 作為英偉達上一代嘅旗艦數據中心 GPU，喺 2020 至 2023 年期間支撐咗大量 AI 訓練同推理工作負載。佢嘅 40GB HBM2e 顯存同較高嘅算力密度，當時屬於行業頂尖水平。不過，隨住 Hopper（H100）同 Blackwell 架構陸續推出，A100 已逐步退出一線訓練集群，轉向更多推理、科研或者成本敏感型應用場景。
就規模嚟講，呢套 9600 塊 A100 嘅集群已經超越 Meta 早期 AI Research SuperCluster（RSC）第一階段嘅 6080 塊 A100 配置。對中小型 AI 初創公司、科研機構或二級雲服務商嚟講，整批購買退役硬件理論上可以大幅降低初始資本開支。有分析估算，淨係 GPU、CPU 同記憶體等核心零件嘅二手市場價值約喺 2,800 萬美元左右，其餘差價主要係來自機櫃、供電、網絡同整合成本。
不過，實際落地難度唔可以忽視。首先，二手數據中心硬件通常冇原廠完整保養，且需要專業團隊進行重新部署、散熱優化、網絡重構同軟件棧適配。其次，A100 嘅能效比同互聯帶寬已經落後於新一代產品，喺大規模訓練場景中單位算力成本可能唔具長期優勢。再者，超大規模集群嘅運輸、安裝同電力配套本身就係一項複雜工程，就算「免費包郵」，落地成本都好高。
行業背景與意義
近年來，AI 算力需求持續爆發，新一代 GPU 供應緊張同價格高企，促使部分機構開始關注二手同退役硬件市場。類似事件雖然唔常見，但反映咗算力硬件生命週期加快：雲廠商為咗保持技術領先，通常喺 3 至 5 年內完成大規模設備更替，退役設備則流向二級市場。
客觀嚟講，呢類交易既為買家提供相對低成本嘅算力入口，亦令賣家可以回收資產殘值。但同時，佢亦暴露咗 AI 基礎設施市場嘅結構性特點——前沿算力高度集中喺少數雲巨頭手上，中小參與者要麼承擔高昂嘅新設備成本，要麼喺二手市場搵折衷方案。與此同時，軟件生態、驅動支援、安全補丁同長期運維能力，往往比硬件本身更決定最終使用效果。
目前 Core 4 Solutions 嘅掛單已經結束，交易結果未有公開。不論最終有冇成交，呢件事都生動展示咗當前 AI 硬件市場嘅一個側面：喺新一代晶片不斷迭代嘅同時，上代旗艦設備仍以驚人規模出現喺公開交易平台，成為觀察算力供需同成本結構嘅一個獨特窗口。
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