最近英伟达GPU租赁价格的大幅下降，成了AI行业热议的焦点。有网文称当前态势为“英伟达GPU租赁泡沫破裂”，这一说法引发了广泛关注。

英伟达 H100 在 10 个月内租金猛降 50%，这一现象在行业内引起了广泛的热议。外网甚至用 “英伟达 GPU 租赁泡沫破裂” 来形容当下的趋势。据了解，英伟达 H100 一般以 8 卡为一个节点的形式出租，年初市场报价在 12 - 18 万 / 年之间浮动，如今却徘徊在 7 万元前后。

这种价格的暴跌并非毫无缘由。一方面，英伟达当下处于新旧产品交接期。今年的 Blackwell 架构新品 GB200 单位算力成本更低，大部分 AI 公司为降本考虑选择 “蹲新品”，使得老产品 H100 遇冷。尽管新品万众期待，但却面临尴尬延期问题，英伟达与台积电相互指责，导致新芯片推出时间推迟到第四季度甚至明年。有行业人士预测，GB200 正式面世后，老芯片租赁价格下跌态势很有可能进一步加剧。

另一方面，算力市场供给与需求不匹配也是重要原因。在国内，先搭好算力池子再发展 AI 应用的模式，导致最近两年涌现了 1.3 万个智算中心，国内算力规模已达全球第三，智能算力同比增速超过 65%。

在建设潮中，英伟达 H100 芯片被大量囤积。然而，原本最消耗算力的预训练诉求普遍下滑，推理和模型微调的需求虽有所反超，但未达 “爆发” 态势，使得大量算力短时间内无法被广泛的 AI 应用消纳，供需天平倾斜，价格下滑在意料之内。

在过去，算力行业一项目普遍的商业模式是卖英伟达“裸金属”，行业俗称“卖铁”。但在算力行业供需变化的当下，纯卖硬件的模式过于简单粗暴，很难持续。尤其是，当英伟达租赁价格今年以来出现“崩盘”，下游AI行业对于算力芯片的观念也悄然发生变化。

如果说，前两年谁能买断更多英伟达芯片，就意味着谁就最有机会更快训出更强大的模型。而现在的AI公司们，更倾向于选择租赁芯片的方式获得算力，而非直接买断芯片重资产、挤占现金流。

为此，上游的算力行业也做出了相应调整来适应这种趋势，尝试推出更多元的租赁服务。

一位行业人士表示，过去AI厂商若租用英伟达卡，基本需要多个节点、按年起租。但今年的变化是，有算力需求的客户不仅变得分散，同时，他们对成本也变得格外敏感，分时租赁的要求变得很高。

“现在一些算力中心也允许你一次只租几张英伟达的卡、只租用几个小时”。这有点像，过去你需要按年整租一两层楼，但现在允许你短租一间房了。

不过，这种变化的直接后果是，算力行业的回本周期变得更长。有行业人士粗略测算，“一个用H100芯片搭建的算力中心，硬件回本周期高达5年以上”。与此同时，算力行业从业者们，正在尝试增加算力服务的颗粒度，有逐渐向上层的模型层、应用层延伸的趋势。

此外，一些智算中心运营方在卖算力之余，也会顺带帮助下游的AI客户做好模型的微调；或者直接深入几个对算力需求更强的行业，比如金融、医药、新能源，与具体的场景做结合，挖掘更多可以卖算力/租算力的潜在需求。

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