GPU Pricing: A Chaotic Battle Without a Referee
- Core Viewpoint: The current GPU computing power market is far from mature, lacking unified price benchmarks and standardized contracts. This leads to market information chaos, inefficiency, and fosters behaviors like hoarding and fragmented secondary markets.
- Key Elements:
- Significant divergence in price indices: The quotes for H100 from four index providers on the Bloomberg Terminal show huge discrepancies, with inconsistent directions and rhythms, indicating a lack of consensus benchmarks in the market.
- Divergent price trends for different contract types: The on-demand, spot, and one-year reserved pricing for H100 show different magnitudes and timing of increases. Aggregate indices mask these structural differences.
- Larger market spreads for B200: The on-demand price for B200 surged in the short term, but the starting points across different indices differed by over $2, with varying price patterns, highlighting market opacity.
- Dual infrastructure deficiency: The market simultaneously lacks both a reliable physical distribution network and financial infrastructure like standardized financial contracts and transparent benchmarks.
- Scarcity not effectively transmitted to price: Despite on-demand capacity being virtually sold out, price increases are slow, indicating suppliers lack real-time pricing intelligence and the market cannot clear effectively.
- Seven core market problems exist: Including no consensus benchmark, non-standardized contracts, no guarantee of delivery quality, lack of contract liquidity, and absence of a forward curve, among others.
- Spawning informal secondary markets: Market opacity leads to hoarding. Tenants have already begun subleasing their GPU clusters, similar to subletting apartments.
Tác giả gốc: David Lopez Mateos
Biên dịch gốc: TechFlow
Dẫn nhập: Giới truyền thông thích dùng một con số để khái quát sự tăng giảm giá của sức mạnh tính toán GPU, nhưng thực tế là: Báo giá từ bốn nhà cung cấp chỉ số trên Bloomberg Terminal chênh lệch nhau hơn 2 USD, và cả hướng đi lẫn nhịp độ cũng không thống nhất. Tác giả bài viết này là David Lopez Mateos, người sáng lập nền tảng giao dịch sức mạnh tính toán GPU Compute Desk. Ông sử dụng dữ liệu giao dịch trực tiếp để phân tích cấu trúc định giá thực tế của H100 và B200, tiết lộ một thị trường sơ khai không có điểm chuẩn đồng thuận, không có hợp đồng tiêu chuẩn, không có đường cong kỳ hạn – sức mạnh tính toán đang bị tích trữ và cho thuê lại giống như căn hộ cho thuê ngắn hạn.
Các tiêu đề truyền thông khiến bạn nghĩ rằng giá sức mạnh tính toán GPU đang tăng vọt. Câu chuyện này rất thoải mái, hoàn hảo khớp với khuôn khổ vĩ mô "nguồn cung thắt chặt + nhu cầu AI vô đáy", và còn ngụ ý một điều an ủi: chúng ta có một thị trường vận hành tốt, tín hiệu giá cả rõ ràng và dễ đọc.
Nhưng chúng ta không có. Câu chuyện này gần như hoàn toàn được xây dựng trên một chỉ số duy nhất, và nó ngụ ý những điều không nên được ngụ ý: thị trường cho thuê GPU đã hiệu quả đến mức có thể dùng một con số để đại diện cho trạng thái toàn cục.
Tình trạng thiếu hụt nguồn cung là có thật, nhưng sự thiếu hụt mà những người khác nhau cảm nhận lại hoàn toàn khác biệt – tùy thuộc vào bạn là ai, bạn ở đâu, bạn giao dịch hợp đồng gì, tài sản tính toán nào. Đối mặt với sự thiếu minh bạch này, phản ứng tự nhiên của thị trường không phải là sự khám phá giá cả có trật tự, mà là tích trữ: khóa chặt thời lượng GPU mà bạn có thể chưa cần, bởi vì bạn không chắc liệu tháng sau chúng có còn mua được với bất kỳ giá nào hay không. Nơi nào có tích trữ và không có điểm chuẩn minh bạch, thị trường thứ cấp phân mảnh sẽ xuất hiện. Tại Compute Desk, chúng tôi đã tạo điều kiện để người thuê cho thuê lại cụm của họ giống như cho thuê lại căn hộ trong các sự kiện thể thao lớn. Đây không phải là giả định, điều này đang xảy ra.
Chỉ số không hội tụ
Trong các thị trường hàng hóa cơ bản trưởng thành, các chỉ số được xây dựng dựa trên các phương pháp luận khác nhau có xu hướng hội tụ. Dầu Brent và WTI có thể chênh lệch vài USD do vị trí địa lý và chất lượng dầu thô, nhưng về hướng đi, chúng di chuyển đồng bộ (Hình 1). Sự hội tụ này là dấu hiệu của một thị trường hiệu quả.
Chú thích hình: So sánh biểu đồ giá dầu Brent và WTI, hướng đi nhất quán cao
Hiện tại trên Bloomberg Terminal có ba nhà cung cấp chỉ số định giá GPU: Silicon Data, Ornn AI và Compute Desk. SemiAnalysis vừa công bố chỉ số thứ tư – một chỉ số giá hợp đồng kỳ hạn một năm của H100 hàng tháng dựa trên dữ liệu khảo sát từ hơn 100 người tham gia thị trường. Silicon Data và Ornn công bố chỉ số cho thuê H100 hàng ngày, Compute Desk tổng hợp dữ liệu ở cấp độ kiến trúc Hopper, SemiAnalysis nắm bắt giá hợp đồng sau đàm phán chứ không phải giá niêm yết hoặc giá thu thập. Phương pháp luận khác nhau, tần suất khác nhau, góc nhìn thấu suốt về cùng một thị trường cũng khác nhau. Đặt chúng chồng lên nhau để xem, sự phân kỳ rõ ràng ngay lập tức (Hình 2).
Chú thích hình: So sánh chồng lấp bốn chỉ số GPU, mức giá và xu hướng đều phân kỳ rõ ràng
Giá tăng thực sự xảy ra ở đâu
Sử dụng dữ liệu Compute Desk, chúng ta có thể phân tách biến động giá của H100 theo loại nhà cung cấp và cấu trúc hợp đồng, và chồng lấp chỉ số SDH100RT của Silicon Data (Hình 3). Tất cả các chỉ số đều cho thấy giá đang tăng, nhưng điểm xuất phát và mức độ khác nhau rất lớn tùy theo chỉ số và loại hợp đồng.
Chú thích hình: Biểu đồ giá H100 được phân tách theo loại hợp đồng chồng lấp với chỉ số SDH100RT
Dữ liệu H100 neocloud của Compute Desk kể một câu chuyện cụ thể hơn chỉ số tổng hợp. Định giá theo nhu cầu tương đối ổn định trong suốt mùa đông, khoảng 3.00 USD / giờ, sau đó tăng vọt mạnh vào tháng 3 lên 3.50 USD. Định giá giao ngay ồn ào hơn và thấp hơn, cho đến tháng 3 mới có xu hướng tăng nhẹ. Trong khi đó, SDH100RT của Silicon Data thể hiện sự tăng trưởng ổn định và mượt mà hơn, từ 2.00 USD lên 2.64 USD trong cùng kỳ. Hai chỉ số liên tục ở các mức giá khác nhau và mô tả nhịp thời gian khác nhau: Compute Desk nói về sự nhảy vọt vào tháng 3, Silicon Data nói về sự leo dốc chậm.
Định giá đặt trước kỳ hạn một năm về cơ bản bằng phẳng trước tháng 2, sau đó tăng vọt từ 1.90 USD lên 2.64 USD vào cuối tháng 3 – không phải là sự bắt kịp dần dần, mà là một sự định giá lại đột ngột. Điều này giống với việc các nhà cung cấp điều chỉnh tập trung mức phí hợp đồng sau khi thị trường theo nhu cầu thắt chặt, hơn là được thúc đẩy bởi nhu cầu cấu trúc liên tục.
Câu chuyện tháng 3 của B200 còn mạnh mẽ hơn (Hình 4). Chỉ số theo nhu cầu của Compute Desk bùng nổ từ 5.70 USD lên trên 8.00 USD trong vài tuần. SDB200RT của Silicon Data tăng vọt từ 4.40 USD lên 6.11 USD rồi giảm xuống 5.47 USD. Cả hai chỉ số đều ghi nhận đợt biến động này, nhưng điểm xuất phát chênh lệch hơn 2 USD, và hình thái tăng và giảm cũng khác nhau. B200 chỉ có chưa đầy năm tháng dữ liệu, ít nhà cung cấp hơn, chênh lệch giá lớn hơn, hai chỉ số đang quan sát cùng một sự kiện qua những thấu kính rất khác nhau.
Chú thích hình: Biểu đồ giá B200 theo nhu cầu và đặt trước, dữ liệu Compute Desk và Silicon Data chồng lấp
Vấn đề cơ sở hạ tầng, không chỉ là khác biệt địa lý
Thị trường hàng hóa cơ bản có chênh lệch cơ sở (basis differential). Khí đốt tự nhiên Appalachia là một ví dụ điển hình trong sách giáo khoa: lượng dự trữ khổng lồ nằm trên năng lực vận chuyển đường ống bị hạn chế về cấu trúc, tỷ lệ sử dụng ở hành lang Pennsylvania-Ohio thường xuyên vượt quá 100%, các dự án đường ống mới như Borealis Pipeline phải đến cuối những năm 2020 mới đi vào hoạt động.
Thị trường GPU có tình huống tương tự: Một chiếc H100 ở Virginia và một chiếc H100 ở Frankfurt không phải là cùng một loại hàng hóa kinh tế. Nhưng chỉ riêng sự khác biệt địa lý không thể giải thích tại sao các chỉ số đo lường cùng một thị trường lại phân kỳ lớn như vậy. Sự lệch pha của thị trường GPU sâu sắc hơn khí đốt tự nhiên Appalachia. Vấn đề của khí đốt tự nhiên là một mắt xích thiếu duy nhất: năng lực vận chuyển đường ống kết nối cung và cầu. Khoảng trống cơ sở hạ tầng của thị trường sức mạnh tính toán tồn tại ở cả hai phía cung và cầu. Cơ sở hạ tầng vật lý – mạng lưới nhất quán, cấu hình dự đoán được, khả năng sẵn có dự đoán được cần thiết để phân phối sức mạnh tính toán đáng tin cậy – vẫn chưa trưởng thành, đôi khi hoàn toàn không hoạt động. Cơ sở hạ tầng tài chính – hợp đồng tiêu chuẩn hóa, điểm chuẩn minh bạch, cơ chế arbitrage có thể thu hẹp chênh lệch giá ngay cả khi tồn tại khác biệt vật lý – cũng chưa tồn tại.
Dữ liệu kể một câu chuyện. Trải nghiệm thực tế khi cố gắng mua sức mạnh tính toán vào đầu năm 2026 kể một câu chuyện đau đớn hơn. Tất cả năng lực theo nhu cầu cho mọi loại GPU thực tế đã bán hết. Tìm 64 chiếc H100 cũng khó khăn: Compute Desk cho thấy 90% nhà cung cấp có số lượng cụm theo nhu cầu khả dụng bằng 0, thị trường đặt trước cũng không khá hơn là mấy. Trong một thị trường vận hành tốt, mức độ khan hiếm như vậy đã đẩy giá lên điểm cân bằng mới từ lâu. Nhưng thực tế thì không. Điều này cho thấy bản thân các nhà cung cấp cũng thiếu thông tin tình báo định giá thời gian thực để điều chỉnh. Giá đang tăng, nhưng tăng quá chậm, không đủ để thanh lý thị trường. Khoảng cách giữa giá niêm yết và ý muốn chi trả thực tế đang được lấp đầy bởi tích trữ, cho thuê lại và giao dịch thị trường thứ cấp không chính thức.
Cần thay đổi điều gì
Thị trường sức mạnh tính toán GPU hiện tại tồn tại bảy vấn đề cốt lõi:
Không có điểm chuẩn đồng thuận. Nhiều chỉ số cùng tồn tại, phương pháp luận khác nhau, kết luận mâu thuẫn lẫn nhau.
Câu chuyện tổng hợp che giấu cấu trúc. Một con số "giá H100" che giấu sự khác biệt lớn giữa các loại nhà cung cấp và kỳ hạn hợp đồng.
Thiếu dữ liệu cấp độ giao dịch. Trong thị trường song phương, độ lệch giữa giá niêm yết và giá giao dịch thực tế là rất lớn.
Không có tiêu chuẩn hóa hợp đồng. Hầu hết việc cho thuê GPU là đàm phán song phương, điều khoản khác nhau. Các kỳ hạn hợp đồng ngắn hơn, tiêu chuẩn hóa hơn có thể cải thiện tính thanh khoản và khám phá giá.
Không có đảm bảo chất lượng giao hàng. Cấu trúc liên kết, cặp CPU, ngăn xếp mạng và thời gian chạy khác nhau rất lớn. Người mua cần biết họ đang mua sức mạnh tính toán chất lượng gì trước khi cam kết.
Hợp đồng không có tính thanh khoản. Nếu nhu cầu thay đổi trong thời gian đặt trước, các lựa chọn rất hạn chế: hoặc chịu chi phí, hoặc cho thuê lại không chính thức. Thị trường cần cơ sở hạ tầng để chuyển nhượng ho
