AI計算能力コストは高騰し続けており、GPUの価格は「石油のように」需給に応じて変動している。

AIインフラストラクチャのコストは激しい変動を経験しており、GPUサーバー価格の予測不可能性は、クラウドサービスプロバイダーとAI開発者が直面する中核的な課題となっています。

The Informationの報道によると、メモリチップやその他の主要コンポーネントの供給逼迫に牽引され、NVIDIA AIサーバーの価格は過去数ヶ月にわたって上昇を続けており、一部のコンポーネントコストは週単位で最大40%の変動を示しています。この状況により、複数のクラウドサービスプロバイダーはAI開発者向けのレンタル価格を相次いで引き上げています。GPUクラウドサービスプロバイダーNebiusは6月1日よりオンデマンドコンピューティングのレンタル価格を約30%引き上げ、Amazon AWSはその後、EC2キャパシティブロックの価格を7月1日より約20%引き上げると発表しました。

価格の激しい変動は、AIコンピューティング市場全体のコスト構造を再形成しています。価格データプロバイダーSilicon DataのCEOであるCarmen Li氏は、クラウドサービスプロバイダーが顧客に請求するGPUレンタル価格は、石油などのコモディティ市場と同様の需給主導の特性を示し始めていると述べています。オンデマンドでコンピューティングをレンタルする中小規模の顧客が最初に打撃を受けており、市場の価格設定メカニズムの不透明さが買い手の情報上の不利をさらに悪化させています。

コンポーネントコストの激しい変動、サーバー価格設定のウィンドウが極度に縮小

GPUサーバー価格の不安定性は、上流のコンポーネントサプライチェーンの高度な逼迫に起因しています。

クラウドサービスプロバイダーにNVIDIAサーバーを販売するある関係者によると、サーバーラックに必要なコンポーネントのコストは週単位で最大40%変動する可能性があり、これにはTSMCが製造する入力ウェーハ、共同パッケージング、ネットワーク、冷却、そして最も影響の大きいメモリコンポーネントが含まれます。この関係者は、GPUサーバーラックの価格は「非常に激しく変動しており」、「すべてが2〜3週間で完全に変わる可能性があり、価格動向を予測することは全く不可能で、非常に短いウィンドウ内でしか価格を確定できず」、より長い期間のコスト計画は不可能だと述べています。

あるGPUクラウドサービスプロバイダーの幹部は、同社が購入するサーバーラックの価格が最近毎週約2%から3%上昇していると述べています。別の競合他社の幹部は、NVIDIA Grace Blackwell 300ラックのNVMeストレージドライブが価格変動の主な要因であり、数ヶ月前は「非常に激しく」変動しており、現在のラックコストは同氏が考える「基準価格」よりも10%から15%高く、GB300ラックの価格上昇傾向は現在落ち着きつつあり、月間上昇率は約1%であると指摘しています。

価格変動の影響は、絶対金額が大きいために劇的に拡大しています。Grace Blackwell 300チップシステムを搭載したラック1台だけでも、各チップシステムの販売価格は70,000ドルであり、72台のフルラックの総額は約500万ドルで、一部の顧客は一度に数千台を購入します。Vera Rubinラックを購入中の顧客の幹部によると、このモデルのラックの推定販売価格は約700万ドルです。

価格決定権はサプライチェーンに沿って段階的に伝達され、NVIDIAとメモリメーカーが主導権を握る

このコスト上昇の背景には、サプライチェーンの各段階における価格決定権の高度な集中があります。

上記のサーバー販売関係者は、NVIDIAは「ほぼ全ての価格を要求できる」と述べています。NVIDIAの広報担当者は、価格はサーバーラックのコンポーネントコストに依存し、同社はサーバープロバイダーと協力して価格を設定しており、プロバイダー間で価格に差が生じる可能性があると応じました。データによると、NVIDIAの粗利益率は過去数年間で15〜20パーセントポイント上昇しており、その強力な市場価格決定力を裏付けています。

一方、Micronに代表されるメモリチップメーカーは、NVIDIAや他の顧客に対して同様の価格圧力をかけ、Apple MacからNVIDIA GPUに至るまでの全製品ラインの価格上昇を促進しています。

Carmen Li氏は、チップがNVIDIAを離れると、クラウドサービスプロバイダーが外部にレンタルする価格はコモディティ市場の需給ロジックを示し始めると指摘しています。同氏のデータによると、Blackwell 200チップのレンタル価格は今年に入ってから約20%上昇しており、旧型のNVIDIAチップのレンタル価格は過去1年間で累計20%以上の上昇を示した後、過去30日間でほぼ安定しています。

中小顧客が最も大きな圧力を受け、市場価格設定の透明性に構造的な欠如が存在

この価格上昇の中で、オンデマンドでコンピューティングをレンタルする顧客が最も脆弱な立場にあります。

クラウドサービスプロバイダーは、現在のGPU供給逼迫環境下での価格上限を模索しており、またはサーバーリソースを大口顧客に優先的に割り当てることで、中小顧客が利用可能なコンピューティングリソースを減少させています。ただし、価格動向は一方向ではありません。あるAIモデル開発企業の幹部は、1〜2ヶ月前に価格が倍増した後、実際には過去2週間で価格が下落したと述べています。この乖離は、GPUクラウドサービス市場がまだ比較的初期段階にあり、GPUクラウドサービスプロバイダーの数が急増していることから、市場構造がまだ固まっていないことを反映しています。

価格設定の透明性の欠如は、買い手の不確実性をさらに悪化させています。GPUクラウドサービスプロバイダーは通常、実際の価格を公開しないため、価格決定権は実質的にプロバイダー側にあり、顧客側にはありません。

あるGPUクラウドサービスプロバイダーの投資家は、この点について懸念を表明しました。「当社の中核顧客にとって、ある臨界点が存在します。経済的な計算が合わなくなれば、彼らのビジネスは継続困難になり、我々は決してそのラインを越えたくありません。」この発言は、コンピューティングコストの持続的な上昇が、最終的にAIアプリケーション層の事業実行可能性に対する実質的な制約となることを示しています。

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