Старий чіп NVIDIA з 4-річної давнини, орендна ціна за 5 місяців зросла на 40%

Акції просто дивіться аналітичні огляди аналітиків «Золотий єдиноріг» — авторитетно, професійно, вчасно, всебічно, допоможе вам розкрити потенційні теми й можливості!

（Джерело: перша фінансова інформація）

Згідно з найновішими даними, опублікованими дослідницькими установами ринку, орендні ціни на один із обчислювальних чипів NVIDIA, випущений 4 роки тому, нещодавно все ще зростають.

4 квітня за місцевим часом у США дослідницька установа SemiAnalysis опублікувала звіт про оренду GPU, заявивши, що сценарії використання відкритих моделей, таких як Kimi K2.5, GLM тощо, різко зросли, а всі компанії зі сфери ШІ, які залучили фінансування, також мають попит на GPU, що підштовхує зростання цін на продукти й послуги обчислювального ланцюга постачання.

«Оренда GPU — це один із продуктів і послуг, пов’язаних із обчисленнями. Дефіцит постачання призводить до стрибка цін: вартість річного орендного контракту на один H100, яка на мінімумі в жовтні 2025 року становила 1,7 долара/год, підскочила до 2,35 долара/год у березні 2026 року, тобто зростання майже на 40%». Так зазначено у звіті.

SemiAnalysis повідомляє, що, хоча ціни зростають, відповідні потужності для оренди GPU вже розпродані. Спроби знайти нові обчислювальні ресурси GPU на початку 2026 року подібні до «спроби забронювати квитки на останній рейс» — ціна висока й зробити це важко. До кінця 2025 року, оскільки в орендних сервіс-провайдерів обчислювальних потужностей ще було багато запасів, ціни на оренду GPU були конкурентоспроможними, але ситуація змінилася. Хоча AI-native компанії та менші AI-лабораторії наразі здебільшого підписують контракти на 1 рік, вони все більше прагнуть укладати контракти щонайменше на 4 роки, щоб зафіксувати обчислювальні ресурси, а також навіть погоджуються на передоплату понад 20%, що 4 роки тому не було поширеним.

SemiAnalysis вказує, що орендні контракти на 4–5 років здебільшого укладають AI-лабораторії. Ці угоди стосуються кластерів на 50 мегават, 100 мегават і навіть більших — за обсягом це еквівалент обчислювальної потужності 24 тисячі ~ 48 тисяч NVIDIA GB NVL72 GPU.

H100, представлений у 2022 році, належить до чипів архітектури Hopper від NVIDIA, виготовлений за 4-нм техпроцесом і містить 80 мільярдів транзисторів. Згодом графічна/обчислювальна архітектура GPU від NVIDIA еволюціонувала до Blackwell і Rubin. Хоча H100 не є найдоступнішим/найновішим GPU, зростання його орендної ціни все одно відображає зростання попиту на AI-обчислення.

У лютому цього року CEO NVIDIA Дженсен Ху також згадував, що продукти, включно зі старішим поколінням GPU, як і раніше є дефіцитними, що відображає сильний голод ринку до обчислювальних ресурсів для AI. Він вважає, що в будівництві AI «ще є сім-вісім років шляху», і наразі це лише початок тривалого циклу будівництва.

Нещодавно вітчизняні інтернет-компанії також говорили про потребу в оренді обчислювальної потужності. На медіазустрічі після публікації фінансових звітів у березні керівник з менеджменту Tencent заявив, що обмеження пропозиції GPU є однією з причин того, що ріст капітальних витрат минулого року був незначним. Певною мірою це вже було компенсовано шляхом оренди, що допомогло частково вирішити проблему гострої нестачі обчислювальних потужностей. У цьому році компанія й надалі сподівається на суттєве збільшення капітальних витрат і посилення інвестицій у гнучку оренду, щоб підтримати тренування моделей і забезпечити більше хмарних обчислювальних потужностей, які можна здавати назовні в оренду.

Потокові новини у великому обсязі, точне тлумачення — усе в застосунку Sina Finance!