Цены на GPU: Бесприказная битва без судей

Оригинальный автор: David Lopez Mateos

Перевод оригинала: Deep Tide TechFlow

Введение: СМИ любят описывать колебания цены GPU-вычислительных мощностей одним числом, но реальность такова: на Bloomberg Terminal четыре провайдера индексов дают котировки, которые расходятся более чем на 2 доллара, и при этом различаются и направление, и темп. Автор статьи — основатель платформы торговли вычислительными мощностями Compute Desk, David Lopez Mateos. Он разбирает реальную структуру ценообразования H100 и B200 с помощью данных реальных сделок и показывает сырой рынок без общепринятого бенчмарка, без стандартных контрактов и без фьючерсной кривой — вычислительные мощности сейчас копят и перепродают, как краткосрочные арендные квартиры.

Заголовки в медиа заставляют думать, что цена GPU-вычислительных мощностей стремительно растёт. Такой нарратив комфортен: он идеально встраивается в макрорамку «сжатие предложения + бездонный спрос на AI» и намекает на успокаивающую вещь: у нас есть работающий рынок, ценовые сигналы ясны и легко читаются.

Но у нас этого нет. Этот нарратив почти полностью построен на одном-единственном индексе, и то, на что он намекает, намекать не стоит: рынок аренды вычислительных мощностей настолько не лишён эффективности, что одним числом можно представить состояние всего мира.

Дефицит предложения реален, но то, насколько он ощущается, у разных людей полностью разное — в зависимости от того, кто вы, где вы, какие контракты вы торгуете и какие вычислительные активы. Перед такой непрозрачностью естественная реакция рынка — не упорядоченное ценообразование и ценовые открытия, а накопление: фиксировать время GPU, которое вам, возможно, ещё не нужно, потому что вы не уверены, смогут ли эти GPU в следующем месяце быть куплены хоть по какой-то цене. Там, где есть накопление и отсутствует прозрачный бенчмарк, возникает фрагментированный вторичный рынок. В Compute Desk мы уже обеспечили арендаторам возможность перепродавать свои кластеры так же, как перепродают апартаменты во время крупных соревнований. Это не предположение — это происходит прямо сейчас.

Индексы не сходятся

На зрелых рынках сырьевых товаров индексы, построенные на основе разных методологий, стремятся сходиться. Brent и WTI различаются несколькими долларами из-за географии и качества нефти, но по направлению они синхронно движутся (рис. 1). Это схождение — признак эффективного рынка.

Подпись к рисунку: Сравнение динамики цен Brent и WTI, направление совпадает с высокой степенью

Сейчас на Bloomberg Terminal есть три провайдера индексов ценообразования GPU: Silicon Data, Ornn AI и Compute Desk. SemiAnalysis только что раскрыла четвёртого — ежемесячный индекс цены контракта H100 на год, построенный на данных опроса более чем 100 участников рынка. Silicon Data и Ornn публикуют дневные индексы аренды H100, Compute Desk агрегирует данные на уровне архитектуры Hopper, а SemiAnalysis фиксирует цену контрактов после переговоров, а не прайс-листовую цену или цены, полученные через скрапинг. Методологии разные, частота разная, и ракурс, с которого каждый показывает инсайты по одному и тому же рынку, также различается. Если наложить их вместе, разногласия видны сразу (рис. 2).

Подпись к рисунку: Наложение четырёх GPU-индексов; и уровни цен, и динамика явно расходятся

Где именно происходит рост цен

Используя данные Compute Desk, мы можем разложить изменение цены H100 по типам поставщиков и структуре контрактов и наложить на это индекс Silicon Data SDH100RT (рис. 3). Все метрики показывают рост цен, но стартовые точки и масштабы различаются радикально — в зависимости от индекса и типа контракта.

Подпись к рисунку: Динамика цены H100, разбитая по типам контрактов, с наложением индекса SDH100RT

Данные Compute Desk по H100 new cloud (неоклауд) рассказывают более конкретную историю, чем агрегированные индексы. По мере использования цена в течение всей зимы оставалась относительно стабильной: примерно 3.00 доллара в час, затем в марте резко взлетела до 3.50 доллара. Спотовое ценообразование более шумное и ниже, и лишь с небольшим восходящим трендом — до марта. SDH100RT от Silicon Data показывает более ровный и поступательный рост: в тот же период — с 2.00 до 2.64 доллара. Оба индекса постоянно находятся на разных ценовых уровнях, и по-разному описывают временной ритм: Compute Desk говорит о скачке в марте, Silicon Data — о медленном подъёме.

Цена с годовым резервированием до конца февраля в основном была на одном уровне, а затем в конце марта резко выросла с 1.90 доллара до 2.64 доллара — не постепенное догоняние, а внезапная переоценка. Это больше похоже на то, как поставщики после сжатия на рынке по мере использования концентрированно корректируют тарифы по контрактам, а не на непрерывно действующий спрос как структурный драйвер.

История по B200 в марте ещё более яркая (рис. 4). Индекс по мере использования от Compute Desk за несколько недель подскочил с 5.70 доллара до более чем 8.00 доллара. SDB200RT от Silicon Data взлетел с 4.40 доллара до 6.11 доллара, а затем откатился до 5.47 доллара. Оба индекса зафиксировали эту волну, но стартовые точки различаются более чем на 2 доллара, и формы роста и отката тоже различаются. У B200 менее пяти месяцев данных, меньше поставщиков и больший ценовой разрыв — два индекса смотрят на одно и то же событие через совершенно разные линзы.

Подпись к рисунку: Динамика pay-as-you-go и резервных цен для B200; наложение данных Compute Desk и Silicon Data

Проблема инфраструктуры, а не только разница по регионам

На рынке сырьевых товаров есть базисная разница (basis differential). Аппалачский природный газ — учебниковый пример: гигантские запасы лежат на инфраструктуре трубопроводных мощностей, которые структурно ограничены; загрузка трубопроводного коридора Пенсильвания–Огайо часто превышает 100%, а новые проекты вроде Borealis Pipeline должны были заработать только к концу 2020-х.

В GPU-рынке ситуация похожая: один H100 в Вирджинии и один H100 во Франкфурте — это не один и тот же экономический товар. Но только за счёт разницы по регионам нельзя объяснить, почему расхождения между индексами, измеряющими один и тот же рынок, такие огромные. Несостыковка на GPU-рынке глубже, чем на аппалачском природном газе. Проблема природного газа — это один отсутствующий элемент: пропускная способность трубопроводов, связывающих спрос и предложение. А разрыв инфраструктуры на рынке вычислительных мощностей существует и на стороне предложения, и на стороне спроса. Физическая инфраструктура — согласованная сеть, нужная для надёжной дистрибуции вычислительных мощностей; предсказуемая конфигурация; предсказуемая доступность — ещё не зрелая и иногда просто не работает. Финансовая инфраструктура — хотя физические различия и могут сокращать ценовой спред за счёт стандартных контрактов, прозрачных бенчмарков и механизмов арбитража — тоже пока отсутствует.

Данные рассказали историю. Реальный опыт попыток закупить вычислительные мощности в начале 2026 года рассказал ещё более болезненную историю. Фактически по всем типам GPU мощность по мере использования уже распродана. Даже найти 64 H100 — задача непростая: Compute Desk показывает, что доступные объёмы по мере использования в 90% поставщиков для кластеров равны нулю, а на резервном рынке дела обстоят не лучше. В хорошо работающем рынке такая степень дефицита давно бы подняла цены до новой точки равновесия. Но этого нет. Это означает, что поставщики сами не располагают актуальной информацией о ценообразовании, чтобы корректировать цены в реальном времени. Цены растут, но слишком медленно — недостаточно, чтобы очистить рынок. Разрыв между прайс-листовыми ценами и реальной готовностью платить заполняется накоплением, перепродажами и неформальными сделками на вторичном рынке.

Что нужно изменить

На текущем рынке GPU-вычислительных мощностей есть семь ключевых проблем:

Нет общего бенчмарка. Существуют несколько индексов, методологии различаются, а выводы противоречат друг другу.

Агрегированный нарратив скрывает структуру. Число «цена H100» маскирует огромные различия между типами поставщиков и сроками контрактов.

Отсутствуют данные на уровне сделок. В двусторонних рынках отклонение между прайс-листовой ценой и фактической ценой исполнения очень велико.

Нет стандартизации контрактов. Большинство аренды GPU — это двусторонние переговоры с разными условиями. Более короткие и более стандартизированные сроки контрактов могут улучшить ликвидность и ценообразование.

Качество поставки не гарантировано. Отличия огромны по сетевой топологии, подбору CPU, сетевому стеку и времени работы. Покупателям нужно понимать, какой именно уровень качества у приобретаемых вычислительных мощностей, прежде чем брать на себя обязательства.

У контрактов нет ликвидности. Если спрос меняется в период резервирования, выбор крайне ограничен: либо съесть издержки, либо неформально перепродать в аренду. Рынку нужны механизмы передачи или перепродажи уже закреплённых вычислительных мощностей инфраструктурным образом, чтобы мощность перетекала туда, где она нужнее всего.

Нет фьючерсной кривой. Если нельзя задать цену на фьючерсы, невозможно хеджироваться. Именно поэтому кредиторы делают 40%-50% дисконт на залог GPU, а стоимость финансирования остаётся высокой.

Создать нормальный функционирующий рынок для самых важных сырьевых товаров XXI века нельзя, просто двигаясь одной линией. Измерение, стандартизация, структура контрактов, качество поставки, ликвидность — всё это должно продвигаться синхронно. До этого момента никто не сможет по-настоящему сказать, сколько стоит один час GPU.