💻 AI竞赛的历史轨迹
在2022年11月30日，基于A100 GPU系列训练的GPT-3.5与ChatGPT一夜之间吸引了全世界对AI的关注，开启了AI竞赛的序幕。2023年3月21日，随着H100的发布，AI的热潮再度升温。许多创业者希望利用新推出的H100 GPU，构建更大、更强的模型，以超越OpenAI的成就。而市场的反应则是，H100的需求瞬间井喷，租赁价格一度飙升至8美元/小时。
📉 价格回落的背后
然而，随着市场的变化，H100的价格也经历了大幅波动。2024年初，多家供应商的租赁价格降至约2.85美元/小时，甚至在2024年8月，部分算力转售商提供的价格已降到1-2美元/小时。这种变化引发了对H100市场的反思：在数十亿美元投入到AI基础设施后的未来，究竟是繁荣还是泡沫？
📊 H100的投资回报率（ROI）
在评估H100的经济效益时，需考虑到其设置、维护和运营成本。综合来看，H100 SXM GPU的平均成本在50000美元以上，而其使用寿命一般为5年。通过分析不同的租赁模式，我们发现：
- 短期按需租赁：在按需工作负载下，租赁价格低于2.85美元/小时的情况下，投资回报率（IRR）将低于股市的内部收益率，甚至在价格降至1.65美元/小时以下时，可能面临亏损。
- 长期租赁：许多基础设施提供商选择锁定价格，以应对未来的市场波动。然而，如果他们在未来3年内以3美元或4美元/小时的价格签订合同，将可能面临合同绑定而导致的资源浪费。
🔄 市场趋势：开放权重模型的崛起
随着开放权重模型的兴起，微调现有模型的需求增加，尤其是GPT-4级别的开放模型（如LLaMA3）逐渐进入市场。这种趋势使得许多小型和中型基础模型创建者意识到，微调比从零开始训练更加经济和高效。这不仅导致了对H100的需求下降，还引发了算力供应的过剩。
💡 未来展望：H100价格的层次分化
从整体来看，未来H100市场将继续分层，大型集群依然会维持溢价，尤其是对于真正需要高性能计算的客户。而在推理任务上，基于以太网的实例逐渐成为主流，其价格则会显著降低。
📉 结论：不要轻易购买全新的H100
在当前市场环境下，投资新的H100硬件可能面临巨大的亏损风险。除非拥有折扣的H100、低廉的电力成本，或对AI有迫切需求，否则建议考虑其他GPU选项或投资股票市场以获得更优的回报。
参考来源：
- Tech Power Up数据库
- 华尔街日报
- NVIDIA投资者PPT
- Semi Analysis对H100集群的深入研究
本文旨在为AI产业的投资者提供全面的市场分析，帮助其在变化莫测的市场环境中做出明智的决策。
