Чому ціни на графічні процесори стрімко зростають?

Оригінальний заголовок: Великий дефіцит графічних процесорів – Потенціал оренди – Запуск нашого індексу цін на оренду H100 на 1 рік
Оригінальні автори: Даніель Нішболл, Джордан Нанос, Ченг Кан Вен та ін.
Переклад: Пеггі, BlockBeats

Примітка редактора: Оскільки штучний інтелект переходить від статусу "інструменту" до "інфраструктури робочого процесу", ціни на оренду графічних процесорів увійшли в фазу прискореного зростання, а пропозиція продовжує скорочуватися.

Від майже 40% зростання ціни на H100 за рік до блокування обчислювальної потужності до другої половини 2026 року, а також до того, що лабораторії штучного інтелекту продовжують блокувати пропозицію за допомогою довгострокових контрактів і механізмів оновлення, операційна логіка ринку графічних процесорів зазнала значних змін: ціни більше не визначаються в першу чергу вартістю обладнання, а формуються колективно за рахунок споживання токенів, можливостей моделей і ефективності виробництва.

Зміни на стороні попиту є особливо важливими. Нові парадигми, такі як системи з кількома агентами, генерація нативного контенту, інструменти програмування штучного інтелекту тощо, приводять до експоненційного зростання використання токенів. Основний висновок звіту також стає зрозумілим: рентабельність інструментів штучного інтелекту була підтверджена, з поверненням від 5 до 10 разів, що ускладнює ефективне обмеження попиту на обчислювальну потужність протягом досить тривалого часу.

Відчутне напруження стає дедалі очевиднішим: ринок хешувальної потужності в реальному світі переживає всебічний дефіцит і зростання цінової потужності, тоді як ринок капіталу все ще зациклюється на очікуванні «можливого надлишку та товароподібності». Цей розрив між очікуваннями та реальністю змінює логіку оцінки гонки за інфраструктурою штучного інтелекту.

Оскільки обчислювальна потужність стає новим засобом виробництва, її ціновий механізм, структура пропозиції та повернення капіталу зазнають глибокої реструктуризації.

Ось оригінальний текст:

Попит на Claude 4.6 Opus і Claude Code від Anthropic значно зріс. Їх річний повторюваний дохід (ARR) зріс з 9 мільярдів доларів на кінець минулого року до понад 25 мільярдів доларів всього за один квартал, досягнувши майже триразового зростання. У той же час відкриті моделі, представлені GLM і Kimi K2.5, також сприяли швидкому розширенню застосування пов'язаних з відкритими моделями додатків. Безперервне фінансування від таких компаній, як Anthropic, OpenAI та кілька Neolabs, також підвищує попит на ресурси GPU.

Ця точка зміни означає швидке зростання попиту за короткий проміжок часу, коли гіпермасштабувальні та нові постачальники хмарних послуг (Neoclouds) переживають ажіотаж на покупку GPU.

Цей новий попит підвищує ціни на весь ланцюжок поставок, від DRAM і NAND-пам'яті до волоконно-оптичних кабелів, хостингу центрів обробки даних і навіть інфраструктури, такої як газові турбіни. Практично всі пов'язані продукти та послуги зростають у ціні.

Ціни на оренду GPU стали останньою сферою серед цілого ряду продуктів і послуг, пов'язаних із обчисленнями, де спостерігається обмеження пропозиції та різке зростання цін. Ціна річного контракту на оренду GPU для GPU H100 зросла з мінімальної точки в 1,70 дол. США за GPU за годину в жовтні 2025 року до 2,35 дол. США в березні 2026 року, що становить майже 40% зростання.

Потужність оренди GPU за вимогою майже повністю розпродана серед усіх моделей: користувачі, які забезпечили інстанси за вимогою, неохоче віддають обчислювальну потужність назад на ринок навіть після підвищення цін. На початку 2026 року знайти обчислювальну потужність GPU схоже на спробу захопити останнє місце на борту літака: ціни високі, а наявність обмежена. Більш підходящою аналогією може бути не те, щоб зайняти місце в літаку, а те, щоб "знайти джерело ліків".

У SemiAnalysis ми давно відстежуємо різні тенденції та ключові питання в Neocloud та екосистемі гіпермасштабних хмар, включаючи ціни на оренду графічних процесорів. Ця здатність випливає з наших постійних досліджень і практики в таких проектах, як ClusterMAX, InferenceX та AI cloud total cost of ownership (TCO).

Одночасно ми доклали значних зусиль, щоб допомогти різним лабораторіям штучного інтелекту встановити зв'язок з постачальниками послуг Neocloud, знайти ресурси для оренди графічних процесорів на ринку та підтримувати постійну комунікацію з майже всіма зацікавленими сторонами в екосистемі щодо змін у цінах на оренду графічних процесорів.

З 2023 року ми створили та підтримуємо систему індексу цін на оренду графічних процесорів для клієнтів, яка охоплює основні моделі графічних процесорів, такі як H100, H200, B200, B300, GB200, GB300, MI300, MI325, MI355, за різних умов оренди: від оренди на вимогу та короткострокової оренди на один місяць до довгострокових контрактів на 5 років. Цей індекс створено на основі дослідницьких даних від кількох постачальників послуг Neocloud і покупців обчислювальних потужностей, перехресно перевірених за допомогою фактичних даних про транзакції та результатів переговорів, які ми сприяли.

Сьогодні ми відкриваємо для громадськості індекс цін на оренду GPU H100 строком на один рік, щоб надати галузі більше даних і аналітики. Цей індекс оновлюватиметься щомісяця, і ми продовжуватимемо публікувати останні аналізи тенденцій і спостереження за ринком через X і LinkedIn. Що стосується всебічних даних про ціни, що охоплюють різні структури оренди та інші популярні моделі GPU, ця інформація наразі доступна лише інституційним користувачам, які підписані на нашу модель TCO AI Cloud.

У цьому звіті ми зосередимося на останніх тенденціях на ринку оренди GPU, спостереженнях на передовій ринку та ключових даних для аналізу того, як ми розуміємо загальну структуру ринку і робимо попередній висновок про майбутні тенденції цін на оренду.

Ринок оренди GPU вступає в стадію "динамічного ціноутворення"

Якщо подивитися на криву цін на оренду H100 за рік, цього недостатньо, щоб повністю показати рівень напруженості на ринку — реальний досвід отримання обчислювальної потужності на передовій та відгуки учасників ринку відображають більш серйозну ситуацію.

Поточний попит надходить з декількох високо гетерогенних сценаріїв використання, причому майже немає "універсального рішення". Наприклад, на стороні інтерпретації моделі великомасштабної суміші експертів (MoE) більше підходять для запуску на найновіших великомасштабних системах, таких як GB300 NVL72; а на стороні навчання H100 все ще зберігає свою перевагу в економічній ефективності, тому навіть для відносно "старого покоління" GPU попит залишається високим.

Зараз клієнти навіть готові платити до 14 доларів за GPU на годину за попередньо зарезервовані інстанси AWS p6-b200; деякі провідні постачальники послуг Neocloud припинили продаж окремих вузлів; деякі ціни на оновлення H100 залишаються такими ж, як і при підписанні контрактів два-три роки тому; а деякі контракти на H100 були безпосередньо оновлені до 2028 року з орендним періодом до 4 років. Зараз навіть знайти кластер H100 або H200 з 8 вузлами (64 графічними процесорами) не так просто: половина постачальників послуг, яких ми запитали, повністю розпродали свої ресурси, а більшість постачальників послуг відповідають, що GPU архітектури Hopper не будуть виводитися з експлуатації та випускатися найближчим часом.

Ми навіть чули, що деякі орендарі обчислювальної потужності починають розділяти та здавати в суборенду кластери, які вони орендують, подібно до того, як розділяють і здають в суборенду квартиру під час Гран-прі Монако. Чи побачимо ми появу так званих "суборендарів Neocloud" наступного разу? Це, ймовірно, вже не просто жарт.

Запаси Blackwell також надзвичайно обмежені. Ми дізналися, що через великий попит на моделі ваги з відкритим вихідним кодом і продовження вибухового попиту на інтерпретацію, цикл розгортання та доставки нової партії кластерів Blackwell тепер продовжено до червня-липня. Більше того, більшість із цих майбутніх кластерів вже були попередньо заброньовані. Фактично, якщо дивитися на весь ринок, додаткова потужність, яка не буде підключена до серпня-вересня 2026 року, майже повністю заброньована.

Ціни на оренду GPU: Повернення

Але як ринок дійшов до цього моменту? Ще 6 місяців тому більшість спостерігачів за ринком все ще скептично ставилися до "кінцевої вартості" графічних процесорів і взагалі вважали, що ціни на оренду графічних процесорів будуть неминуче продовжувати знижуватися з часом. На той час, якщо Neocloud або гіперощадний постачальник хмарних послуг у своїй фінансовій моделі приймав 6-річний цикл амортизації для обчислювальних активів графічних процесорів, їх навіть критикували фінансові аналітики. Перш ніж обговорювати майбутні тенденції, давайте швидко розглянемо, як все розвивалося до цього моменту.

До другої половини 2025 року основним очікуванням у всій екосистемі завжди було те, що з широким розгортанням Blackwell і його значно нижчою вартістю обчислень на одиницю, ціни на оренду Hopper (тобто H100 і H200) різко впадуть. Однак реальність виявилася протилежною. До другої половини 2025 року попит на H100 не тільки не зменшився, але й посилився в багатьох сценаріях. Швидке впровадження моделей з відкритою вагою та подальше прискорення попиту на інтерпретацію в той час були найранішими сигналами цієї майже нескінченної хвилі попиту на обчислювальну потужність.

До січня 2026 року ринок обчислювальної потужності став свідком наступної інфлекційної точки: після кількох кварталів швидкого зростання ціни на DRAM і NAND-пам'ять почали входити в фазу майже "параболічного" зростання. Згідно з нашою моделлю зберігання, у першому кварталі 2026 року контрактні ціни на LPDDR5 і DDR5 зросли майже в чотири рази та п'ять разів у порівнянні з попереднім роком відповідно.

Щоб вирішити проблему різкого зростання вартості компонентів і ризиків для рентабельності, які це спричинило, виробники оригінального обладнання почали підвищувати ціни на сервери штучного інтелекту, і ці підвищення були значно вищими, ніж самі компоненти. Це ускладнило прийняття рішень щодо капітальних витрат на кластери: вищі витрати на закупівлю серверів знизили очікуваний прибуток від проектів, що змусило деяких операторів сповільнити розгортання або навіть відмовитися від запланованих проектів. В результаті деякі з додаткових поставок, які планувалися раніше і могли б бути введені в експлуатацію, були відкладені або скасовані, що ще більше посилило напруженість на ринку лізингу.

У цьому хаосі закупівель, спричиненому "неконтрольованим ціноутворенням на сервери штучного інтелекту", попит на оренду графічних процесорів значно прискорився, і залишки обчислювальної потужності на ринку були майже повністю поглинуті в січні та лютому. До березня, будь то H100, H200 або B200, практично не залишилося вільної потужності за жодним строком оренди. До кінця січня ціна оренди вже перевищила 2 долари за одну графічну картку на годину, а в другій половині лютого порівняно з кінцем січня знову зросла на 15–20%, і очікується, що до кінця березня вона зросте ще на 15–20% порівняно з попереднім місяцем.

Одним із ключових факторів попиту на початку року стало створення медіафайлів. Такі програми, як Seedance і Nano Banana, спонукають користувачів масштабно створювати та вдосконалювати зображення та відео, що значно збільшує обсяг токенів. Однак більш критичним і помітним джерелом попиту є зростання багатоагентних обчислень — систем, які виконують багатоетапні процеси, постійно ітераційно працюють у середовищах з високою паралельністю та збільшують споживання токенів і вимоги до обчислювальної потужності, що призводить до "експоненціального" зростання.

Ця тенденція особливо помітна в пов'язаних даних Claude Code, про що ми вже згадували в кількох статтях. Наприклад, компанія SemiAnalysis за останні 7 днів використала внутрішньо десятки мільярдів токенів із середньою вартістю близько 5 доларів за мільйон токенів. Однак заощаджений час, розширення робочого процесу та підвищення можливостей значно перевищують саму вартість. Сьогодні в SemiAnalysis інтегровано повний набір інструментів штучного інтелекту в кілька робочих процесів, які більше не обмежуються простим пошуком і підсумком, а розширюються до інформаційних панелей даних, автоматизованого збору даних, обробки даних у великому масштабі та сценаріїв фінансового моделювання на основі агентів.

Ми також відстежуємо стрімке зростання цього попиту за допомогою таких показників, як щоденні коміти Claude, щоб контролювати цю тенденцію. За поточної динаміки ми очікуємо, що до кінця 2026 року Claude Code становитиме понад 20% усіх комітів коду. Можна сказати, що, не знаючи про це, ШІ вже почав "пожирати" весь процес розробки програмного забезпечення. Для інституційних клієнтів, зацікавлених у доступі до цього набору даних, будь ласка, зв'яжіться з нашою командою API. Невеликий спойлер: обсяг комітів вже значно вищий, ніж коли ми тільки починали.

У нашому колі майже всі є активними користувачами Claude Code. Але ми також розуміємо, що саме це коло глибоко занурене в сферу ШІ та напівпровідників, по суті, це просто "мала група на передньому краї".

Для багатьох компаній зі списку Fortune 500 і широкої громадськості Клод Код і «світ агентів» — це лише певною мірою нова тема, яка іноді з'являється у стрічці Facebook або подкастах NPR. Вони навряд чи усвідомлюють, що наближається хвиля продуктивності та структурний шок, викликаний агентами.

Оскільки все більше учасників реальної економіки поступово усвідомлюють вражаючу віддачу від інвестицій у використання інструментів AI і приєднуються до цієї «хвилі обчислювальної потужності», споживання токенів продовжуватиме демонструвати крок за кроком зростання. Дебати про рентабельність інвестицій у AI фактично завершилися — вартість, створена за допомогою інструментів AI, часто перевищує їхню вартість на порядок величини. У цьому контексті триваючий зрушення кривої попиту на токени вправо формує сильну і (на цьому етапі) відносно нееластичну силу, яка постійно підвищує ціни на оренду графічних процесорів.

Простіше кажучи, якщо рентабельність використання інструментів штучного інтелекту може досягти 5–10 разів, то ціни на оренду графічних процесорів все ще мають значний потенціал для зростання, перш ніж вони дійсно обмежать попит. Ми також не виключаємо, що подальше зростання цін на оренду продовжить впливати вгору, збільшуючи витрати на сервери та основні компоненти.

Індекс цін на оренду H100 на один рік від SemiAnalysis опублікований

Сьогодні ми робимо індекс цін на однорічний договір оренди H100 від SemiAnalysis вільно доступним для громадськості, щоб підвищити обізнаність ринку та прозорість тенденцій цін на оренду графічних процесорів.

Цей індекс базується на щомісячних даних опитувань понад 100 учасників ринку, включаючи постачальників послуг Neocloud, покупців і продавців хешрейту, щоб встановити репрезентативний діапазон (від 25-го до 75-го процентиля) цін на оренду графічних процесорів. Крім того, ми перевіряємо дані фактичних транзакцій, сприяємо угодам у нашій мережі, щоб додатково відкалібрувати рівні цін.

З 2023 року ми відстежуємо ціни на контракти на графічні процесори, включаючи H100, H200, B200, B300, GB200, GB300, за умовами оренди від 3 місяців до 5 років; ми також включили дані про серії AMD (MI300, MI325, MI355).

У порівнянні з існуючими індексами графічних процесорів на ринку, індекс цін на однорічний договір оренди H100 від SemiAnalysis має кілька ключових відмінностей:

По-перше, багато індексів оренди графічних процесорів базуються на котируваннях на спот/на вимогу або публічних цінах у списках, але насправді більшість угод з оренди графічних процесорів укладаються за довгостроковими контрактами, часто з умовами на 6 місяців або більше. Ці ціни зазвичай встановлюються шляхом двосторонніх переговорів і не публікуються. Більшість великих постачальників послуг Neocloud вважають за краще підписувати орендні угоди строком щонайменше на 1 рік, причому частіше зустрічаються угоди на 2-3 роки, а в ідеалі – масштабні оптові угоди на 5 років. Індекс орендних угод на один рік H100 від SemiAnalysis зосереджується на цьому "ринковому сегменті контрактів" – найбільш ліквідній частині ринку. Чітко орієнтуючись на певний термін оренди, цей індекс дає змогу користувачам легше зрозуміти, який сегмент ринку він охоплює, і порівняти його зі своїми власними спостереженнями.

По-друге, публічно оголошені ціни не відображають фактичних цін угод. Ціни, які публікують постачальники послуг хмарних обчислень великої масштабності та Neocloud, швидше вказують на тенденції, ніж на фактичні рівні торгів. Ці ціни часто відстають від змін на контрактному ринку і зазвичай корегуються після змін попиту на хешрейт. Особливо на ринку за вимогою ціни зазвичай встановлюються на відносно фіксованому рівні, при цьому фактичні зміни попиту та пропозиції відображаються через використання або використання ресурсів, а корективи вносяться нерегулярно, лише за необхідності. Більш детально про цей механізм ринку буде розказано в наступних розділах цієї статті.

Крім того, хоча на ринку існує багато індексів, які можуть обробляти масштабні котирування, ціни та дані про торгівлю і мають перевагу в аналізі тенденцій, наш підхід наголошує на безпосередній взаємодії з учасниками ринку. За кожною котируванням і кожною торгівлею стоїть її конкретний контекст і логіка прийняття рішень. Ми сподіваємося представити кількісні дані, а також доповнити цю якісну інформацію та спостереження з перших рук, щоб більш всебічно зобразити справжню структуру ринку оренди графічних процесорів.

Для користувачів інституційної підписки ми також надаємо повні дані про структуру термінів, що охоплюють майже всі основні ринки оренди графічних процесорів.

Разом із випуском індексу цін на однорічний контракт для H100 ми також запустили інформаційну панель Tokenomics SemiAnalysis для користувачів інституційної підписки на модель Tokenomics, щоб відстежувати та розуміти ландшафт передових моделей штучного інтелекту. Ця інформаційна панель допомагає користувачам у налаштуванні порівнянь за кількома параметрами, такими як код, інференція, математика та оцінка агента штучного інтелекту, порівняння цін на API різних моделей і постачальників послуг, а також перегляд ключових даних, розкритих великими лабораторіями штучного інтелекту, включаючи використання токенів, дохід, оцінку та клієнтську базу.

Поточна структура ринку оренди графічних процесорів

До другої половини 2025 року цінова політика ринку оренди графічних процесорів була відносно більш конкурентною. На той час у операторів було більше наявного запасу графічних процесорів, тоді як кінцевий попит тільки починав зростати. Тому конкуренція між різними постачальниками послуг Neocloud була жорсткою, і вони, як правило, конкурували за клієнтів, пропонуючи більш привабливі ціни. Основна мета полягала в тому, щоб збільшити завантаження та повністю "вичавити" вартість існуючих обчислювальних потужностей до початку наступного циклу оновлення графічних процесорів.

Однак з тих пір ринковий ландшафт зробив поворот на 180 градусів. Сьогодні Neocloud та гіпермасштабні постачальники хмарних послуг взяли повний контроль — їх основна мета — максимально збільшити використання ресурсів до наступного циклу оновлення графічних процесорів і отримати максимальну віддачу від існуючих обчислювальних потужностей. Вони можуть вимагати вищих передоплат, кращих цін, довших термінів контрактів і навіть вибирати час початку та закінчення контрактів відповідно до своїх запасів і потужностей. У той же час час також на боці постачальників: вони можуть розгортати ресурси у власному темпі, поступово вибираючи найкращий набір клієнтів у умовах зростання цін.

Структурно ринок оренди графічних процесорів можна умовно розділити на три основні сегменти, кожен з яких відповідає різним типам попиту клієнтів:

Короткострокова оренда: на вимогу, спот і контракти менше 3 місяців

Договори на середній термін: договори від 3 місяців до більш ніж 3 роки

Угода про закупівлю: Договір на 4–5 років, причому 5 років є найбільш поширеною тривалістю

Короткострокова оренда: На вимогу, спот і договори менш ніж на 3 місяці

Короткостроковий лізинг знаходиться на початку всієї структури лізингових угод і часто відповідає "надлишковій потужності". Однак деякі постачальники послуг (наприклад, Runpod, Lambda) зосереджуються на наданні значної та гнучкої обчислювальної потужності за вимогою або спот.

Важливо зазначити, що механізм ціноутворення на ринку за вимогою значно відрізняється від інших контрактних ринків. Зазвичай постачальники послуг встановлюють відносно фіксований рівень цін на ресурси за вимогою та коригують його лише в дуже рідкісних випадках. Іншими словами, ціна на короткостроковому ринку не повністю визначається попитом і пропозицією в режимі реального часу, а скоріше відображає напруженість на ринку через зміни в використанні ресурсів.

Постачальники послуг зазвичай коригують ціни на основі використання ресурсів одноразово: коли використання ресурсів низьке, вони знижують ціни, щоб стимулювати попит, а коли використання ресурсів близьке до повної ємності, вони підвищують ціни, оскільки попит залишається високим навіть на вищому рівні цін.

Це також пояснює, чому в перегляді часових рядів ціни Neocloud за запитом часто залишаються незмінними протягом тривалого періоду, а потім раптово зазнають збільшення або зменшення «стрибкоподібного» характеру. Для ринку за запитом те, що дійсно відображає зміни попиту з високою частотою, це не ціна, а рівень використання ресурсів.

Джерело: Lambda Labs, SemiAnalysis

Договори на середньостроковий термін

З економічної точки зору, насправді більш критичним є "ринок контрактів", оскільки переважна більшість вартості транзакцій з оренди графічних процесорів відбувається в цьому сегменті. Серед них особливо важливим є контракт на 1 рік, оскільки він відображає як граничний попит клієнтів, які не є лабораторіями штучного інтелекту, так і надлишковий попит від великих клієнтів, що робить його найчутливішим індикатором звуження ринку.

Компанії, що працюють у сфері штучного інтелекту, та невеликі та середні лабораторії штучного інтелекту в основному активні в діапазоні від 1 до 3 років. Однак нещодавньою помітною тенденцією є те, що ці установи також починають намагатися зафіксувати обчислювальні ресурси за допомогою довгострокових контрактів — багато з яких були продовжені на понад 4 роки, і вони навіть готові сплатити понад 20% авансового платежу, що раніше не було поширеним у контрактах на строк понад 4 роки.

Довгострокові угоди про закупівлю

На ринку з періодом дії 4–5 років домінують великі лабораторії штучного інтелекту, які заздалегідь забезпечують собі масштабні обчислювальні ресурси. Такі угоди зазвичай стосуються кластерів потужністю 50 МВт, 100 МВт або навіть більших, що приблизно еквівалентно 24 000–48 000 одиниць графічних процесорів GB300 NVL72. Загалом такі довгострокові угоди про закупівлю зайняли значну частку ринку оренди графічних процесорів Neocloud.

Лабораторії штучного інтелекту віддають перевагу таким контрактам, оскільки вони можуть забезпечити собі масштабні обчислювальні ресурси за один раз, щоб задовольнити швидко зростаючий попит кінцевих користувачів. Водночас ці установи часто глибоко залучаються до розробки кластерів, включаючи ключові аспекти, такі як зберігання, мережування, конфігурація ЦП тощо. Ці транзакції часто виконуються у формі **bare metal**, оскільки лабораторії штучного інтелекту мають достатньо інженерних можливостей для налаштування технологічного стеку на нижчому рівні, що дозволяє досягти оптимальної загальної вартості володіння (TCO) та продуктивності.

Для постачальників послуг Neocloud ці транзакції також є привабливими. З одного боку, вони можуть зосередити ресурси з продажу на кількох великих замовленнях, не займаючись численними дрібними клієнтами, але при цьому генерувати такий самий дохід. З іншого боку, довгострокові контракти також сприяють кращим умовам фінансування заборгованості — шляхом узгодження терміну фінансування з тривалістю контракту вони можуть ефективно зменшити ризики невідповідності терміну перебування та коливання цін, а в більшості випадків зафіксувати внутрішню норму прибутковості (IRR) проекту на двозначні процентні пункти.

Крім того, гіпермасштабувані компанії часто виступають у ролі "страховочного механізму" у цьому процесі, виступаючи в ролі прямих покупців, вони купують обчислювальну потужність у Neocloud і перепродають її лабораторіям штучного інтелекту. Ця структура є виграшною для всіх сторін: Neocloud може отримати кращі умови фінансування на основі покупців з рейтингом AAA, тоді як гіпермасштабувані компанії можуть брати участь у прибутках проекту, надаючи кредитні гарантії без розширення своїх балансів.

У таблиці нижче наведено деякі з великих договорів на поставку, які ми відстежуємо. Ми проведемо поглиблений аналіз цих транзакцій, щоб визначити їхню непряму погодинну ціну GPU ($/год/GPU), а також ключові показники прибутковості, такі як IRR проекту та маржа EBIT.

У сучасних ринкових умовах переважна більшість великих кластерів штучного інтелекту, що розширюються, фактично "внутрішньо споживаються" лабораторіями штучного інтелекту. Однак ці установи все ще виходять на ринок контрактів строком менше 4 років, щоб доповнити обчислювальну потужність, водночас побічно запобігаючи повторному виходу на ринок, оновлюючи існуючі кластери H100 і H200. З поступовим запуском надвеликих кластерів GB200 і GB300 ключовим фактором, за яким варто стежити найближчим часом, буде розвиток співвідношення попиту та пропозиції на ринку контрактів строком на 1–3 роки.

«Куди мчить шайба»

Найцікавішим розвитком наразі є очевидний розрив між базовою реальністю та настроєм ринку. Незважаючи на чіткі сигнали про обмеження пропозиції, зростання цін (все це позитивно впливає на Neocloud – розширення маржі та продовження терміну служби активів), на біржових ринках спостерігається дедалі більший песимізм щодо таких компаній, як CoreWeave, Nebius, Iris Energy, причому ціни їхніх акцій продовжують залишатися на низькому рівні, близькому до мінімумів за останні 6–12 місяців.

Ринок продовжує домінувати наратив про "абсолютну надлишковість пропозиції, товароподібність хешрейту", причому згадані зміни не змогли заспокоїти інвесторів щодо довгострокової вартості графічних процесорів. Проте на місцях стійка напруженість у пропозиції та підвищена цінова влада означають, що майже весь хешрейт перебуває в стані поглинання попиту – навіть з урахуванням розбіжностей у продуктивності, у поточному середовищі крайньої нестачі все ще спостерігається чітка ситуація, коли попит перевищує пропозицію.

Три ключові спостереження на майбутнє

Щоб оцінити, чи залишаться ціни на оренду графічних процесорів на високому рівні, зверніть увагу на три ключові змінні:

1. Темпи розширення кластера GB300 (2026)
Важливим аспектом є відносна швидкість між новою обчислювальною потужністю та попитом на токени – чи зменшить пропозиція дефіцит, чи попит продовжить перевищувати пропозицію. Це безпосередньо вплине на те, чи продовжать лабораторії штучного інтелекту працювати на ринку з терміном менше 4 років і на цінову траєкторію в цьому діапазоні.

2. Подальше погіршення дефіциту мікросхем
Це включає виробничі потужності TSMC N3, HBM, DRAM, NAND та інші критичні ланки, де будь-які коливання на рівні виконання виробництва можуть ще більше звузити пропозицію.

3. Щорічний постійний дохід (ARR) лабораторії штучного інтелекту та темпи зростання споживання токенів
Комерціалізація штучного інтелекту та масштаби його використання визначатимуть інтенсивність кінцевого попиту, що є основною змінною, яка визначає попит на обчислювальну потужність.

Односторонній рух цін із підвищеним рівнем доходів

Загалом, можна зробити відносно чіткий висновок, що ймовірність продовження зростання цін на оренду графічних процесорів вища, ніж ймовірність їх зниження.

Цей процес має чітку самопідтримувальну рису: коли Neocloud спостерігає скорочення пропозиції та зростання цін, воно заздалегідь блокує більше обладнання, що ще більше стискає пропозицію на ринку та підвищує ціни. Це схоже на цикл дефіциту графічних процесорів 2023–2024 років, коли обмеження пропозиції призвели до значного збільшення маржі для OEM-виробників і суттєвого зростання цін на сервери (хоча в цьому циклі, з вищою зрілістю ринку, цей процес може не повторитися повністю).

Водночас повторне зростання цін на оренду графічних процесорів також покращує рентабельність інвестованого капіталу (ROIC) Neocloud:

З одного боку, це збільшило прибуткову маржу залучених активів

З іншого боку, це продовжило економічний термін служби графічних процесорів, дозволяючи капіталу генерувати грошовий потік протягом більш тривалого періоду

Хто є найбільшим бенефіціаром наразі?

Найбільш безпосередніми бенефіціарами наразі є постачальники хеш-потужності з такими характеристиками:

· В основному орієнтовані на короткострокові контракти (що дозволяє швидко переглядати ціни)

· Володіють великою кількістю інвентарю H100

· Мають нові потужності, які будуть підключені в найближчий час

Коротка структура оренди Neocloud дозволяє швидко звільняти старі контракти та переглядати їх на вигідніших умовах, що призводить до швидкого збільшення прибутку. У той же час великі постачальники хмарних послуг, які зафіксували потужність хешування наступного покоління (багаторічні контракти), також отримають вигоду в майбутньому циклі.

Отже, питання таке: чи цього разу все дійсно буде "інакше"?

[Посилання на оригінальну статтю]