AI算力市场：冰火两重天，谁将笑到最后？
元描述： 深析AI算力市场现状，探讨英伟达Blackwell GB200芯片订单爆发的背后，以及H100芯片遇冷、租赁价格下跌背后的原因，并分析上百家上市公司进入算力租赁市场面临的盈利问题。
吸引人的段落： AI浪潮汹涌，英伟达的Blackwell GB200芯片订单量激增，微软更是将其作为“心头好”，订单量增长3-4倍，超过其他所有云服务商的总和。然而，曾经“一卡难求”的H100芯片，如今却陷入“供过于求”的境地，租赁价格已跌超50%。算力市场呈现出“冰火两重天”的景象，究竟是技术迭代的必然趋势，还是泡沫破裂的先兆？上百家上市公司争相入局算力租赁，又将如何在这场“烧钱游戏”中盈利？本文将带你深入解读AI算力市场的现状与未来，揭开这场AI盛宴背后的真相。
英伟达Blackwell GB200芯片：订单量激增，未来一年已排满
关键词： 英伟达 Blackwell GB200 芯片
英伟达的新一代AI旗舰芯片Blackwell GB200，自今年3月发布以来就备受瞩目。其令人惊叹的性能和强大的算力，吸引了众多科技巨头的目光，也让其订单量呈现爆发式增长。
摩根士丹利分析师Joseph Moore表示，英伟达下一代GPU芯片Blackwell的生产正在“按计划进行”，且未来12个月左右的供应已经售罄。天风国际证券分析师郭明錤的最新研究报告显示，Blackwell芯片的产能扩张预计在2024年第四季度初启动，预计2024年第四季度的出货量将在15万到20万块之间，2025年第一季度出货量将显著增长200%到250%，达到50万到55万块。
更令人吃惊的是，微软是英伟达Blackwell GB200芯片的全球最大客户，今年第四季订单量将激增3至4倍，其订单量将超过其他所有云端服务商的总和。这足以说明微软对Blackwell芯片的重视程度，以及其对未来AI发展的信心。
Blackwell GB200芯片包含了2080亿个晶体管，采用台积电N4P制程，为双芯片架构，AI算力达20petaFLOPS（FP4），是Hopper的5倍。据国海证券研报，与上一代AI旗舰芯片H100相比，英伟达主打的GB200NVL72服务器可将AI大模型训练速度（如1.8T参数GPT-MoE）提高30倍。
Blackwell GB200芯片的订单量激增，不仅预示着英伟达在AI硬件领域的领先地位进一步巩固，也表明全球AI发展正在加速进入以更高效、更强大计算能力为支撑的新阶段。
H100芯片遇冷，租赁价格较高峰期跌超50%
与Blackwell GB200芯片订单量激增形成鲜明对比的是，曾经一度“一卡难求”的上一代旗舰芯片H100，如今却陷入“供过于求”的境地，租赁价格已跌超50%。
时间回溯至2023年3月，英伟达推出了H100系列GPU。与再上一代的芯片A100相比，H100基于Hopper架构，拥有18432个CUDA核心，支持更先进的内存技术和更高的带宽，性能提升3倍，尤其在AI训练和推理任务上表现出色。
在大模型的狂潮下，GPU的性能很大程度决定了模型训练的效果，因此各大公司都投入了巨额资金抢购H100。然而，在经历了前期的疯狂投入以后，AI的收益曲线似乎没有人们想象中的那么陡峭，很多公司开始重新审视对AI的投入，投资趋缓。
此外，国产化提速、模型开源也带来了新的变化，企业从寻找大规模、高性能的算力，逐渐转向更具性价比、可满足小集群训练或推理任务的芯片。
H100芯片租赁价格下跌，一方面反映了大模型发展进入冷静期，需求有所下降；另一方面也说明市场竞争更加激烈，算力供给不断增加。
## 上百家上市公司入局算力租赁，盈利问题仍迷雾重重
在生成式AI引爆算力需求后，许多的上市公司进军算力市场，其中算力租赁作为一种更为灵活、更具成本优势的方式，更是成为各路玩家布局的重点赛道。数据显示，截至10月26日，已有107家上市公司涉及到算力租赁业务，其中既有云服务、数据服务等领域的公司，也不乏地产、建筑材料、纺织服装、印花染料等领域的跨界入局者。
然而，在算力租赁价格下行的背景下，前期在算力方面的资本投入能否取得理想的回报，成为弥漫在所有玩家前方的迷雾。
根据外媒latent.space作者Eugene Cheah在最近一篇文章中的测算结果，当GPU租赁价格跌破1.65美元/小时，算力提供商就面临严重的亏损风险。Eugene Cheah直言，投资购买新的H100已不再具有收益。事实上，不仅是H100，英伟达另一款热门的消费级芯片4090在今年3月时，租赁价格还普遍在每月1.3万元左右，如今已跌至每月七八千元，相关投资的收回周期将被拉长。
算力租赁业务的盈利问题主要体现在以下几个方面：
- 算力租赁价格具有高度的不确定性。
- 算力租赁市场需求也面临较大的波动。
- 大多数公司还处于早期投资阶段，成本还未收回。
- 国际关系等复杂的外部原因，国内厂商能否如期获得高性能算力卡也是一个问题。
此外，技术更新换代的速度加快会带来投资贬值的问题。对于进入算力业务的公司而言，需要密切关注市场动态，合理规划投资，避免盲目跟风，同时加强技术创新和服务优化，以应对潜在的市场波动和不确定性。
AI算力市场：未来展望
AI算力市场是一个充满机遇和挑战的领域。 随着AI技术的不断发展，算力需求将持续增长。但同时，算力市场也面临着竞争激烈、价格波动、技术更新换代快等挑战。
对于未来的发展趋势，我们可以从以下几个方面进行展望：
- 算力基础设施更加完善。 随着云计算、边缘计算等技术的不断发展，算力基础设施将更加完善，为AI应用提供更强大的支撑。
- AI芯片技术不断突破。 芯片厂商将持续投入研发，推出性能更强大、能效更高的AI芯片，满足不断增长的算力需求。
- 算力租赁市场更加规范。 随着市场竞争的加剧，算力租赁市场将更加规范，服务质量和价格体系将更加完善。
- AI应用场景不断拓展。 AI技术将应用到越来越多的领域，推动算力需求的持续增长。
总而言之，AI算力市场前景广阔，但同时也充满挑战。 只有不断创新、提高服务质量、降低成本，才能在竞争中脱颖而出，最终成为AI算力市场的赢家。
常见问题解答
Q1: AI算力市场为何呈现“冰火两重天”的景象？
A1: 由于技术迭代速度快，市场需求波动，再加上国际关系等因素的影响，导致一些老旧芯片逐渐走向“供过于求”，价格下跌，而新型高性能芯片则处于“一卡难求”的状态，价格上涨。
Q2: H100芯片价格下跌是否意味着GPU泡沫破裂？
A2: H100芯片价格下跌是技术迭代和市场自我调节的正常表现，并不一定意味着GPU泡沫破裂。随着新一代芯片Blackwell GB200的出现，H100芯片的市场地位逐渐下降，价格下跌是自然规律。
Q3: 上百家上市公司进入算力租赁市场，如何才能盈利？
A3: 上百家上市公司进入算力租赁市场，需要密切关注市场动态，合理规划投资，避免盲目跟风，同时加强技术创新和服务优化，才能在竞争中脱颖而出。
Q4: 未来AI算力市场的发展趋势如何？
A4: 未来AI算力市场将呈现出算力基础设施更加完善、AI芯片技术不断突破、算力租赁市场更加规范、AI应用场景不断拓展等趋势。
Q5: 国内厂商如何应对AI算力卡供应不稳定问题？
A5: 国内厂商需要积极研发国产化AI芯片，提升芯片的性能和能效，降低对国外厂商的依赖。同时，也要加强与国内芯片厂商的合作，共同推动国产AI芯片的发展。
Q6: 如何判断AI算力市场是否已经进入泡沫期？
A6: 评估AI算力市场泡沫期，需要综合考虑算力需求、芯片价格、算力租赁价格、芯片技术发展趋势等多个因素。如果算力需求大幅下降，芯片价格和租赁价格持续下跌，且芯片技术发展停滞，则可能进入泡沫期。
结论
AI算力市场是一个充满活力和潜力，但也充满挑战和不确定性的领域。英伟达Blackwell GB200芯片的订单量激增，预示着AI算力市场发展进入新的阶段，而H100芯片价格下跌则提醒我们，竞争日益激烈，需要不断创新才能在浪潮中立足。上百家上市公司争相入局算力租赁，如何在这场“烧钱游戏”中盈利，仍然是需要思考和探索的问题。
未来，AI算力市场将迎来新的发展浪潮，谁能抓住机遇，谁就能在竞争中脱颖而出。
