AI泡沫即将破裂？这个问题引发了越来越多的关注。据英国《金融时报》报道，人工智能硬件带来了一个惊人的悖论——购买成本极高，但租金却便宜。
报告指出，当 NVIDIA 的 B200 GPU 于 2024 年底首次亮相时，其售价可能约为 500,000 美元。然而，到 2025 年初，同一芯片的租金约为每小时 3.20 美元，到上个月价格进一步下滑至每小时 2.80 美元。
NVIDIA 每两年更新一次芯片架构，因此人们可能会认为资金最充足的数据中心运营商会以旧硬件的大幅折扣来吸引客户。
然而，正如《金融时报》所指出的，情况并非如此。尽管 GPU 租赁价格下降，但亚马逊的 AWS、Microsoft 的 Azure、谷歌和甲骨文等超大规模企业仍基本保持费率不变，这扩大了这些巨头与不断增长的小型竞争对手之间的差距。报告表明，这些新进入者是推动平均租金价格下降的人。
为什么较小的 GPU 提供商正在大幅降低租金
该报告表明，较小的提供商正在降价，因为大多数 GPU 即服务用户都是人工智能初创企业和研究机构，已经与主要超大规模企业有联系。与此同时，寻求聊天机器人或摘要工具的典型企业依赖于 OpenAI 或 Anthropic 的现成模型，按代币付费而不是租用 GPU。因此，GPU 即服务公司几乎无法实现收支平衡，超大规模生态系统之外的客户寥寥无几。
高估的 GPU 市场和迫在眉睫的洗牌
该报告强调，NVIDIA 的 A100 GPU 在 199,000 年首次亮相时售价约为 2020 美元，在五年的使用寿命内需要每小时约 4 美元的使用率才能实现收支平衡。当时的平均租金约为每小时 2.40 美元，如今降至约 1.65 美元。然而，报告指出，尽管较小的竞争对手将价格下调至 0.40 美元，但超大规模企业仍将费率维持在每小时 4 美元以上，因此这一数字被扭曲了。
鉴于这种动态，报告指出，GPU 市场的规模可能被高估了。此外，不可避免的数据中心整合浪潮预计将迫使许多人工智能初创企业退出市场，因为它们难以负担计算能力的实际成本。
台积电认为代币飙升推动人工智能芯片需求
另一方面，台积电董事长兼首席执行官魏志强对人工智能的势头充满信心。正如TechNer:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫s所指出的，在财报电话会议上，他表示人工智能计算所需的代币数量“几乎每三个月翻一番”。当被问及为什么代币增长超过了公司与人工智能相关的收入复合年增长率时，他解释说，随着客户转向更先进的节点，芯片性能显着提高，使每一代人能够处理更多的代币。他补充说，这种动态支持了整体硅片需求的稳定增长。
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