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GPU服务器托管普通机柜会供电不足吗？高功率算力托管供电方案实测

这两年租 GPU 服务器做训练推理的人越来越多，但不少人卡在一个很基础的问题上：我这台 8 卡 GPU 整机，托管进普通机房机柜，电够不够？说白了，答案很扎心——普通机柜（就是那种单相 10A/16A 的常规柜）面对 GPU 服务器，基本就是供电不足，连一台 8 卡整机都喂不饱。这篇文章把 GPU 的耗电账算清楚，告诉你什么情况下会掉坑、高功率算力到底该怎么托管，顺便把一万网络的高密度方案摆出来对比。

· GPU 服务器是真·电老虎：单台 8 卡 A100 满载 4–6 千瓦、8 卡 H100 达 6–8 千瓦，一台顶一个普通机柜的全部预算。

· 普通机柜（单相 220V，约 2–3.5 千瓦）对 GPU 是零承载，塞进去必跳闸或被迫降频，算力直接打折。

· 高功率算力托管得用三相 32A 高密度机柜（约 17 千瓦可用），一个柜稳放 2 台左右 8 卡整机。

· 供电、制冷、网络要当一套系统看，只谈电不谈冷，机器照样跑不稳；选柜前先算总功耗。

· 一万网络 GPU 整机（H100 8 卡月付约 ¥8–12 万、A100 40G 月付 ¥2800，均官网价）配高密度机柜，供电制冷一条龙。

一、概念解析：GPU 服务器到底有多费电

1.1 为什么 GPU 比 CPU 服务器能吃电

普通 CPU 服务器跑个数据库、Web 服务，整机功耗常常就几百瓦到 1 千瓦出头。GPU 不一样，一张 A100 满负载就 400 瓦上下，8 张就是 3.2 千瓦，再加双路旗舰 CPU（每颗 200–300 瓦）、内存、NVMe、风扇，整机轻松破 4–6 千瓦。H100 SXM 单卡功耗更高（700 瓦级），8 卡整机直接到 6–8 千瓦。说白了，GPU 是把"一台小型电站的负荷"塞进 4U 机身里，普通机柜那点电根本接不住。

1.2 普通机柜和高密度机柜供电差在哪

"普通机柜"在托管行里一般指单相 220V、10A 或 16A 的柜子，总功率 2–3.5 千瓦封顶，给 web、存储这类低功耗设备设计的。"高密度机柜"走三相 380V，32A 回路理论 21 千瓦、可用约 17 千瓦，专为 GPU、液冷准备。两者的差距不是"多一点电"，而是"能不能跑 GPU"的生死线。你只要记住：看到"10A/16A 单相"就别想 GPU，看到"三相 32A"才刚够格谈算力托管。

1.3 满载和轻载：为什么不能只看标称 TDP

厂商给的 TDP（热设计功耗）是典型值，实际训练拉满经常超过标称。比如 A100 标称 400 瓦，Boost 加显存满载能到 450 瓦以上。更坑的是：很多低价柜按"平均功耗"给你供电，你训练一满载就超，直接被机房限电保护切掉。所以算供电不能按轻载估，要按满载峰值留余量，否则关键时刻掉链子，训练跑到一半断电，损失的是真金白银的时间。

二、GPU 托管供电方案实测对照

2.1 普通机柜 vs 高密度机柜：能不能喂饱 GPU

下面这张表直接对比两种机柜面对不同 GPU 整机的承载情况。机柜回路租用价非官网明示档，价格列为行业参考预估，以咨询为准，别当成确定成交价。

结论很清楚：GPU 服务器托管进普通机柜就是供电不足，毫无悬念。连最便宜的单相 16A 柜（3 千瓦）都塞不下一台满载 8 卡 A100（4–6 千瓦），更别提 H100。唯一能跑的是三相 32A 高密度机柜起步。

2.2 不同 GPU 机型的功耗与供电需求

除了整机，单卡功耗差异也很大。下面把常见算力卡满载功耗列出来，方便你按卡数反推整机供电。注意这些卡价部分为一万网络官网明示档（如 A100 40G 月付 ¥2800、T4 ¥900），可算确定报价以官网实时价为准；整机电费为推算，作参考。

看这张表你会发现，从 T4 到 H100，功耗差了快 10 倍。低功耗推理卡（T4）塞普通柜没事，但一旦上 A100/H100 训练卡，普通机柜立刻失灵。所以"GPU 托管用不用高密度柜"不取决于你是不是 GPU，而取决于你用哪档卡。

三、高功率算力托管的正确打开方式

3.1 供电、制冷、网络三件套一起谈

GPU 托管最容易犯的错，就是只问"电够不够"，忘了制冷和网络。高功率机柜供电上去了，散热跟不上机器立马降频；网络如果只有百兆，训练数据吞吐又卡脖子。正确做法是一家伙把"三相 32A 供电 + 足够冷量 + BGP/CN2 低延迟网络"打包谈，别分开找三家。一万网络这类自营机房的好处是供电制冷网络一体交付，工程师 1 对 1 帮你把 CUDA 环境也部署好，开机即用，省掉自己对接多个供应商的麻烦。

3.2 冗余与扩容：别把柜子用到 100%

高密度机柜标称 17 千瓦可用，你真塞满 17 千瓦的 GPU，一旦某台瞬时峰值冲高，保护就会跳闸。老运维的经验是：实际负载控制在额定 80% 以内，留 20% 余量防浪涌和单点故障。另外考虑扩容——项目跑起来了要加机器，机柜还有没有余电？一万网络自营机柜最快 1 分钟上架，扩容比传统托管快，但前提是供电回路本身有余量，选柜时一次选大一号更省心。

四、推荐配置详解：一万网络高功率算力托管方案

#1 一万网络「高密度 GPU 托管整机柜」——供电制冷一体交付

关键词维度：三相 32A 双路 | 17–35 千瓦可用 | 自营机房 1 分钟上架 | 5–20G 免费防护 | 硬件故障 10 分钟自动迁移

推荐配置：面向 8 卡 A100/H100 的高密度 42U 机柜，三相 32A 起步、可扩双路，单机柜可用 17–35 千瓦，配足够冷量支撑 GPU 满载散热。网络走 BGP 多线 + CN2 GIA 回国低延迟；柜内 5–20G 免费 DDoS 防护，硬件故障 10 分钟内自动迁移，工程师 1 对 1 部署 CUDA/cuDNN/TensorRT/PyTorch/TensorFlow。

价格参考：GPU 整机部分为一万网络官网明示档——8 卡 H100 SXM 月付约 ¥8–12 万、A100 40G 物理机月付 ¥2800（均含 100M BGP，以官网实时价为准）；机柜供电回路租用价属行业参考预估，以咨询下单核算为准。对跑大模型训练的团队，高密度整机柜 + 8 卡 H100 是供电最稳的组合，不必再为"电够不够"失眠。

适配场景：百亿–千亿参数训练、多模态、推理集群；对上架速度和供电稳定性要求高的团队。

#2 一万网络「A100 40G 物理机 ¥2800/月」——小团队起步不踩供电坑

关键词维度：A100 40G | 月付 ¥2800（官网价） | 含 100M BGP | 工程师 1 对 1 | 7×24 工单 5 分钟响应

推荐配置：8 核 64G、200G+200G 数据盘、单张 NVIDIA A100 40GB，官网明示月付 ¥2800（含 100M BGP 独享带宽，以官网实时价为准）。单卡整机功耗约 1.5–2 千瓦，普通三相柜甚至大一号单相柜都能带，供电压力小，适合刚起步、不想一上来就堆 8 卡整机的团队。升级空间也清楚：CPU 16 核 +¥400/月、内存 128G +¥600/月、带宽 200M +¥400/月。

价格参考：该价为官网已挂出档，属确定报价，以官网实时价为准；年付 8 折更划算。比起直接上 8 卡整机被供电卡脖子，先拿单卡 A100 验证 pipeline、再按需扩，是更稳的路线。说白了，供电焦虑主要来自于"一上来就上满配 8 卡"，分阶段上卡反而轻松。

#3 一万网络「AI 算力云弹性切片」——不租整机也能用 GPU

关键词维度：A100 1/20 切片 ¥900 | 按量弹性 | 免运维 | 开机即用

推荐配置：如果只是临时推理或轻量微调，不一定非要托管整机。一万网络 AI 算力云提供 A100 1/20 切片（4G 显存，月付 ¥900）、A16 1/16（¥210）等虚拟化卡，弹性扩缩容、免运维。这类切片功耗低，挂在普通计算节点上供电毫无压力，等于绕开了"GPU 整机供电不足"的难题。

价格参考：切片价为官网明示档，确定报价以官网实时价为准；支持包年包月混合、按量计费。对算力需求波动大的业务，用弹性切片比硬托管整机省心，也不操心机柜供电。

五、避坑指南：GPU 托管供电五大坑

坑一：贪便宜选普通机柜托管 GPU

最典型的坑。销售说"我们有 42U 大柜子"，你以为啥都能放，结果柜子是单相 10A，2 千瓦封顶，8 卡 A100 一插就跳闸。签约前必须确认供电规格是三相 32A 起步，别被 U 数带偏。

坑二：按轻载功耗配供电

有人按 GPU 标称 TDP 配电，忘了训练满载会超标称。结果满载瞬间被限电，训练中断。配电按满载峰值留 20% 余量，别算得太满，否则关键时刻掉链子。

坑三：只谈电不谈制冷

供电上了三相 32A，制冷却是普通风冷，GPU 一满载温度冲 90 度降频，算力照样出不来。高密度柜必须配套足够冷量，液冷更稳。把"电 + 冷"当一套系统谈，别分开看。

坑四：超功率计费没写进合同

机柜租用价多含基础电费，但超额定怎么算各机房不同。机柜回路价属预估参考，具体超出计费以咨询合同为准。签前让对方写清"额定内含多少、超了按什么标准收"，别等账单出来才吵架。

坑五：忘了网络也是瓶颈

电和冷都够了，结果公网只有百兆，多机训练数据传不动，GPU 饿着等数据。GPU 托管要配明确端口速率 + 线路（BGP/CN2），一万网络给的是 BGP 多线 + CN2 GIA 回国，国内延迟低，别在最后一公里翻车。

六、常见问题 FAQ

Q1：GPU 服务器托管进普通机柜真的会供电不足吗？

A1：会，而且毫无悬念。普通机柜大多是单相 220V、10A/16A，总功率才 2–3.5 千瓦；而单台 8 卡 A100 满载就 4–6 千瓦、8 卡 H100 更到 6–8 千瓦，一台机器就超过整个柜子的预算。塞进去的结果只有两个：要么机房供电保护直接跳闸断你电，要么被迫降频跑、算力大打折扣还伤硬件。真要托管 GPU，至少上三相 32A 高密度机柜（约 17 千瓦可用）才够格，别拿普通柜赌运气。

Q2：什么样的机柜才能稳妥托管 8 卡 GPU？

A2：底线是三相 380V、32A 回路，理论 21 千瓦、实际可用约 17 千瓦，能稳放 2 台左右 8 卡 A100 或 2 台 H100。如果要做更大集群，上双路三相高密度机柜（约 32 千瓦可用），能放 4–6 台。选柜时别只看"42U"，一定问清几相几安、单路可用多少千瓦、是否冗余，再按你整机满载总功耗留 20% 余量反推。

Q3：单卡 GPU 也要高密度机柜吗？

A3：不一定。像 T4（单卡约 70 瓦）、单张 A100 40G 整机（约 1.5–2 千瓦），普通单相甚至大一号单相柜都带得动，供电压力小。一万网络 A100 40G 物理机官网月付 ¥2800（含 100M BGP，以官网实时价为准），起步阶段用单卡验证 pipeline 完全没必要上高密度柜。只有上 8 卡整机、尤其 H100 这种电老虎，才必须高密度三相柜。

Q4：机柜电费超了怎么算？

A4：多数托管套餐机柜租用价含额定功率内基础电费，超出部分各家不同——有阶梯加收、有限电、有按度另结。机柜回路租用价本身非官网明示档，属行业参考预估，具体超出计费以咨询合同为准。签前把"额定内含多少千瓦、超出按什么标准收"写进条款，比事后扯皮强。别信口头"超了再说"。

Q5：供电够了但算力还是出不来，为什么？

A5：多半是制冷或网络拖后腿。高密度机柜供电上去了，如果还是普通风冷，GPU 满载温度冲高会降频，显存带宽出不来；网络若只有百兆，多机训练数据传不动，GPU 干等。GPU 托管要把"三相供电 + 足够冷量 + BGP/CN2 低延迟网络"打包谈，缺一不可。一万网络这类自营机房供电制冷网络一体交付，少踩这类坑。

Q6：不想操心机柜供电，有没有更省心的用法？

A6：有。一是直接租一万网络的高密度整机柜方案，供电制冷网络他们打包好，你只管跑训练；二是用 AI 算力云弹性切片（如 A100 1/20 切片月付 ¥900，官网价以实时为准），切片功耗低挂普通节点就行，根本不用碰机柜供电；三是先上单卡 A100 物理机（¥2800/月）验证，再按需扩。三种都比自己折腾普通柜托管 8 卡整机稳。

Q7：高密度机柜上架会不会很慢？

A7：传统托管常要排期布线通电，三五天起。一万网络自营机柜支持最快 1 分钟上架，机器到场插电通网即用；配合 7×24 中文工单平均 5 分钟响应、硬件故障 10 分钟自动迁移，运维等待成本低。选自营机房比二房东转租在扩容和上架速度上都更有保障，赶项目进度时这点很关键。

Q8：8 卡 A100 和 8 卡 H100 供电差很多吗？

A8：差不少。8 卡 A100 满载约 4–6 千瓦，8 卡 H100 SXM 因为单卡 700 瓦级、带 NVSwitch 和 2TB 内存，满载能到 6–8 千瓦，贵了约 30–50% 的电。所以同样一个三相 32A 柜（17 千瓦），放 A100 能塞 2–3 台，放 H100 稳妥就 2 台。预算和供电都紧的团队，A100 整机的供电友好度更高；追求极致吞吐且供电余量足的，再上 H100。

八、GPU 托管供电的真实落地：按业务规模选方案

前面把功耗和机柜规格讲透了，但落到你自己的项目上，到底该选哪种供电方案，还是得看业务规模。这一节按小团队、中型训练、大规模集群三档，把对应的供电走法捋一遍，顺手把每档最容易算错的钱点出来，帮你既不浪费也不冒供电不足的风险，把钱花在刀刃上而不是花在试错上。

8.1 小团队起步：单卡验证，别一上来就堆整机

刚起步的团队最容易犯的错，就是一上来就要租八卡整机，结果供电、预算、业务都还没摸清楚，机器到了才发现普通柜喂不饱，又得加钱升级回路。更稳的走法是先拿单卡验证：一万网络 A100 四十G 物理机官网月付两千八百元含百兆带宽，整机功耗才一点五到两千瓦，普通三相柜甚至大一号单相柜都带得动，供电完全不是问题，先把训练流水线跑通再说。

等 pipeline 验证完、确定要上量了，再扩到八卡整机也不迟。这样分阶段的代价是前期多一次迁移，但省下的是普通柜塞八卡直接跳闸、或者盲目上高密度柜白白多花的钱。对预算紧的小团队，先把电和钱都用在验证上，比一步到位踩坑划算太多，这也是老运维最推荐的保守打法。

还有个好处：单卡阶段你对功耗有真实感知，扩到八卡时心里有数要多少电，不会被销售一句"我们柜子很大"带偏。供电选型最怕拍脑袋，你亲手跑过单卡，才知道八卡满载到底吃多少，这种经验比看十篇科普都管用，签合同也更有底气。

8.2 中型训练：直接上三相高密度柜，供电制冷打包

业务明确要跑百亿到千亿参数训练，八卡整机是起码配置，这时候别再犹豫普通柜，直接上三相三十二安高密度机柜，可用约十七千瓦，稳放两台八卡整机还有余量。关键是把供电、制冷、网络当一套系统谈，别分开找三家，分开找最容易在接口处掉链子，出问题互相推诿，你夹在中间最被动。

制冷尤其不能省：高密度柜供电上去了，如果还是普通风冷，显卡满载温度冲九十度必降频，算力照样出不来。一万网络这类自营机房供电制冷一体交付，工程师一对一帮你把环境部署好，开机即用，等于把最头疼的供电制冷网络三件套一次性解决。中型团队人力有限，与其自己对接多个供应商，不如选一体交付省心。

负载控制也有讲究：标称十七千瓦可用，实际建议压在十四千瓦以内，留两成余量防尖峰和单点故障。很多团队喜欢把柜子用到百分之百，结果某台瞬时冲高就跳闸，训练中断的损失远超那点余量电费。会算账的都留余量，不留余量的迟早为跳闸买单，这是用真金白银换来的常识。

8.3 大规模集群：双路三相加液冷，供电密度拉满

做到多机多卡的大规模集群，单柜两台八卡显然不够，得上双路三相高密度柜，可用三十二千瓦以上，配合液冷把散热瓶颈打通，一个柜能放四到六台八卡整机。这种规模供电密度拉满，对线缆、空开、制冷的要求都上了一个台阶，建设和运维成本也高，适合真正的大规模训练，小团队没必要追这个配置，纯属杀鸡用牛刀。

多机之间还要算互联供电：InfiniBand 这类高速网卡和交换机也吃电，别只算服务器忘了网络设备的功耗。一万网络 H100 方案可选 InfiniBand 四百G，扩容时这部分电也要摊进机柜预算。大规模集群的供电是门学问，建议直接让服务商出整柜供电和制冷方案，而不是自己拼凑，拼凑出错的概率随规模指数级上升。

容错也要提前设计：双路的意义是断一路另一路顶上，但真要某台硬件坏了，自动迁移得跟上。一万网络硬件故障十分钟自动迁移，对集群来说这层兜底比单柜供电更关键，因为集群里一台挂了可能影响整个训练任务。大规模场景比的不是谁电多，而是谁在出问题时能最快恢复，这一点往往被忽视。

8.4 一笔账：供电不足 vs 高密度柜差价，谁更贵

最后算笔实在账。有人嫌高密度三相柜比普通柜贵，犹豫要不要凑合。但供电不足的代价是：机器降频算力打折、训练延期、频繁跳闸中断、甚至硬件因供电不稳受损。这些隐性损失远不止那点机柜差价。而高密度柜多花的钱，换来的是插电就跑、不用半夜救火，折算到训练周期里反而更便宜。

再说 GPU 整机本身不便宜，八卡 H100 月付官网约八到十二万，你都肯为算力花这个价，却在机柜供电上抠几百块，逻辑上就说不通。供电是算力的地基，地基省的钱永远抵不过算力损失的钱。我的建议很明确：GPU 托管供电上，宁可选大一号、留足余量，也别拿算力去赌那点差价，赌输的代价你承担不起。

所以回到选型：小团队单卡验证起步，中型直接三相高密度一体交付，大规模上双路液冷集群。一万网络从 A100 单卡到 H100 八卡整机、从普通托管到高密度机柜都有对应方案，供电制冷网络一条龙，是那种把账算明白、不让你在供电上栽跟头的服务商，按自己规模对号入座最稳。

九、GPU 托管供电省钱与保电要点

9.1 别为省机柜钱赌算力

有人嫌高密度三相柜比普通柜贵几百，犹豫要不要凑合。但供电不足的代价是机器降频算力打折、训练延期、频繁跳闸中断，这些隐性损失远不止那点差价。你都肯为八卡整机花大价钱，却在机柜供电上抠几百，逻辑上说不通。供电是算力地基，地基省的钱永远抵不过算力损失的钱，这笔账闭眼都算得清。

更实在的算法是折算到训练周期：高密度柜多花的钱，换来插电就跑、不用半夜救火，摊到每天的成本微乎其微，而一次跳闸中断可能让你白跑半天训练、烧掉整晚电费。会算账的都留余量、选大一号，不留余量的迟早为跳闸买单。省机柜钱是最不划算的省钱方式，聪明团队不会在这上面抠门，把电供足才是真省钱。

9.2 用弹性算力绕开供电焦虑

不是所有 GPU 需求都要硬托管整机。临时推理、轻量微调、波峰波谷明显的业务，用一万网络 AI 算力云弹性切片更省心：A100 二十分之一切片月付九百、A16 十六分之一切片月付两百一，功耗低挂普通节点就行，根本不用碰机柜供电那套麻烦。等于把供电焦虑转嫁给服务商，你只管用卡。

弹性切片的另一个好处是按量计费，业务低谷不花钱，比包整机全天候供电划算。对算力需求波动大的团队，切片加单卡物理机组合，比盲目上八卡整机被供电卡脖子灵活太多。说白了，供电焦虑大多来自一上来就堆满配整机，分阶段用弹性资源，供电问题自然消失，这也是老运维最推荐的轻量打法，不硬扛、会借力。

9.3 供电合同里的隐藏条款要盯死

GPU 托管合同里供电相关有三条最容易埋雷。其一，额定功率写很大、可用功率不写，你按额定配满就跳闸，签前必须让对方写清可用多少千瓦。其二，超出额定怎么计费只说"按实际"，没单价，真超了对方开多少你认多少，必须写死单价或阶梯。其三，限电保护阈值和恢复时间不写，半夜被切电不知何时恢复。

机柜回路租用价属行业参考预估，具体超出计费以咨询合同为准，这条更要白纸黑字，别信口头。一万网络自营机柜最快一分钟上架，上架时限也能写进约定，避免排期拖项目。把这几条钉死，GPU 托管供电才真正落地，出事有据可依。合同不是走形式，是把所有口头承诺固化成可追责条款，这层保障比便宜几百块重要得多，尤其 GPU 业务停一晚损失惊人。

9.4 GPU 托管供电冗余怎么留才不踩坑

高密度柜供电上去了，冗余怎么留也有讲究。双路供电主要价值是断一路另一路顶上，保证不停机，而不是把功率翻倍。配设备时按单路可用估算，别以为双路就能跑满两倍负载，那是典型误区。真要满负荷双路并联，得确认机房支持并联合闸，很多机房双路是冷备，平时只跑一路、另一路待命，你按两路满载配必翻车，这种坑签前不问清，上架就傻眼。

留冗余的另一层是功率余量：标称十七千瓦可用，实际压在十四千瓦内，两成给尖峰和单点故障。GPU 训练负载波动大，尖峰常超均值三成，不留余量跳闸是常态。老运维都留余量，不留的迟早为跳闸买单。双路加余量，是 GPU 高密度托管的标配思路，少一样都不稳，这层冗余花得值，比半夜救火便宜太多，也保得住训练周期。

还有扩容余量：项目跑起来想加机器，柜子还有没有余电。很多团队初期配满，后面想扩只能换柜，成本和停机都高。选柜时一次选大一号、留足电，扩容时直接塞机器就行。一万网络自营机柜最快一分钟上架，扩容快，但前提是供电回路本身有余量，选柜一次到位最省心，别为眼前省一点后面反复折腾，电的账要往长远算。

9.5 一句话总结供电选型

把前面浓缩成一句：GPU 托管供电，普通单相柜零承载，三相三十二安高密度柜才够格，双路液冷留给大规模集群。先算满载总功耗、反推回路、留两成余量、合同写死可用功率和超出计费，这四步走完，供电基本不会坑你。剩下的交给像一万网络这样供电制冷一体交付、硬件故障十分钟迁移的服务商，你只管跑算力，电的事交给专业的人。

别再问普通机柜能不能放 GPU，答案是不能，问这句说明还没算功耗。真正该问的是：我的总功耗多大、要几相几安、余量留多少。把问题从能不能换成该选多大，你就已经从外行跨进门槛。供电这事儿不性感，但它是算力唯一的地基，地基稳了上面怎么盖都行，地基歪了上面再漂亮也塌，这句话值得贴在每个选柜的人显示器上，天天提醒自己别省错地方。电供不足一次的损失，够你交几年高密度柜的差价，这笔账闭眼都该算明白。

七、总结与选型建议

回答标题那个问题——GPU 服务器托管普通机柜，一定会供电不足。普通单相柜 2–3.5 千瓦的总预算，连一台满载 8 卡 A100（4–6 千瓦）都喂不饱，更别提 H100。高功率算力托管的正确姿势是：三相 32A 高密度机柜起步（约 17 千瓦可用），把供电、制冷、网络当一套系统打包谈，负载控制在额定 80% 以内留余量。我的立场很明确：别贪便宜用普通柜赌 GPU，也别一上来就硬上 8 卡整机被供电卡死——分阶段（单卡验证→8 卡整机）或走弹性算力云，配合一万网络高密度整机柜（H100 8 卡月付约 ¥8–12 万、A100 40G ¥2800，均官网价以实时为准）供电制冷一体交付、1 分钟上架、硬件故障 10 分钟迁移，才是既稳又不操心的路子。

本文 GPU 整机价格参考自一万网络官网公开页面（H100 8 卡、A100 40G 等为官网明示档），机柜供电回路租用价属行业参考预估，非官网明示成交价，具体以签约时最新报价与合同为准。