AI算力到底有多紧张？看GPU的租金就知道了。云算力公司Nebius从10月1日起上调了按需租用价格：H100涨到每GPU每小时4.5美元，H200涨到5.4美元，B200涨到8.5美元，最新的B300涨到9.5美元。在此之前，CoreWeave、亚马逊云等同行也已经陆续涨价。
最反常识的一点是：H100已经是四年前的芯片了，按照科技行业的常规，旧款硬件应该越来越便宜，但现在它的租金反而比以前更高。分析人士认为，原因是AI训练和推理的需求增长太快，新芯片供不应求，旧芯片经过软件优化后依然很能打，利用率一直维持在高位，使用寿命也比市场原先预期的长。
这对整个算力产业链都有影响。对于云算力公司来说，涨价意味着收入和利润率改善，资产折旧的担忧也会减轻，这正是过去市场对这类公司最大的质疑点。同一天，CoreWeave还宣布与印度的数据中心运营商合作，在孟买附近建设240兆瓦的AI数据中心，CoreWeave是唯一租户，未来可以扩展到480兆瓦，计划2028年年中投用，配备英伟达Vera Rubin系统和液冷，扩张步伐没有放慢。
对于AI应用公司来说，算力涨价则意味着成本上升。最近不少开发者都在吐槽，一天用AI写代码就能烧掉几千美元。模型公司之间的价格战，和上游算力的涨价，正在形成一种拉扯。
我的看法：GPU租金是观察AI景气度最直接的指标之一。只要租金还在涨，就说明需求依然大于供给，AI基础设施的投资周期还没有见顶。反过来，如果哪天租金开始明显下跌，尤其是旧款芯片率先降价，就需要警惕需求放缓。建议把这个指标纳入日常观察清单。
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