Беспорядок с ценами на GPU: четыре индекса расходятся, рынок не достиг консенсуса

Автор: David Lopez Mateos

Shenchao TechFlow

DeepChain обзор: СМИ любят использовать одно число для описания колебаний цен на вычислительную мощность GPU, но на практике: четыре поставщика индексов на терминале Bloomberg предоставляют котировки, отличающиеся более чем на 2 доллара, причем направление и темп этих изменений не совпадают. Автор этой статьи — Дэвид Лопес Матеос, основатель платформы для торговли вычислительной мощностью Compute Desk, который на основе собственных торговых данных разбирает реальную структуру ценообразования H100 и B200, раскрывая первичный рынок без единого базового стандарта, без стандартных контрактов и без фьючерсной кривой — вычислительная мощность сейчас накапливается и пересдается, как краткосрочная аренда квартир.

Медийные заголовки создают впечатление, что цены на вычислительную мощность GPU резко растут. Этот нарратив удобен, идеально вписывается в макроэкономическую рамку «дефицита предложения + бездонный спрос на ИИ» и намекает на утешительную вещь: у нас есть функционирующий рынок с четкими и понятными ценовыми сигналами.

Но мы этого не делаем. Эта нарративная конструкция почти полностью основана на одном индексе, который намекает на то, чего не следует намекать: рынок аренды GPU уже настолько эффективен, что может быть представлен одним числом, отражающим общее состояние.

Дефицит предложения реален, но разные люди ощущают его по-разному — в зависимости от того, кто вы, где вы находитесь, какие контракты вы торгуете и какие вычислительные активы. Перед лицом такой неопределенности естественная реакция рынка — не упорядоченное ценообразование, а накопление: блокировка времени GPU, которое вы, возможно, еще не нуждаетесь, потому что не уверены, сможете ли вы купить их в следующем месяце вообще по какой-либо цене. Там, где есть накопление и отсутствует прозрачная базовая цена, возникают фрагментированные вторичные рынки. В Compute Desk мы уже способствовали тому, чтобы арендаторы пересдавали свои кластеры так же, как люди сдают квартиры во время крупных мероприятий. Это не предположение — это происходит прямо сейчас.

На зрелых товарных рынках индексы, построенные на различных методологиях, стремятся к схождению. Брент и WTI имеют разницу в несколько долларов из-за географического положения и качества нефти, но движутся в одном направлении (рис. 1). Такое схождение является признаком эффективного рынка.

Подпись к изображению: Сравнение динамики цен на нефть сортов Brent и WTI, направление полностью совпадает

Сейчас на терминале Bloomberg представлены три поставщика индексов цен на GPU: Silicon Data, Ornn AI и Compute Desk. SemiAnalysis только что объявила о четвертом — ежемесячном индексе цен на однолетние фьючерсы на H100, построенном на основе опросов более 100 участников рынка. Silicon Data и Ornn публикуют ежедневные индексы аренды H100, Compute Desk агрегирует данные на уровне архитектуры Hopper, а SemiAnalysis фиксирует договорные цены, достигнутые в переговорах, а не заявленные или веб-скрапинговые цены. Методологии различаются, частота публикаций разная, и каждый предлагает свой уникальный взгляд на один и тот же рынок. Когда их данные накладываются друг на друга, расхождения становятся очевидными (рис. 2).

Подпись к изображению: Сравнение четырех индексов GPU, цены и тенденции явно различаются

Используя данные Compute Desk, мы можем разложить изменения цен на H100 по типу поставщика и структуре контракта, наложив индекс SDH100RT от Silicon Data (рис. 3). Все показатели демонстрируют рост цен, но начальные уровни и масштабы различаются в зависимости от индекса и типа контракта.

Подпись к изображению: Динамика цен H100 по типу контракта с наложением индекса SDH100RT

Compute Desk H100 Neocloud предоставляет более конкретную историю, чем агрегированный индекс. Цены по запросу оставались относительно стабильными в течение всей зимы, около 3,00 доллара в час, а затем резко выросли до 3,50 доллара в марте. Цены на спот были более шумными и ниже, пока в марте не проявили небольшой восходящий тренд. Индекс SDH100RT от Silicon Data демонстрировал более плавный и стабильный рост, увеличившись с 2,00 до 2,64 доллара за тот же период. Оба индекса постоянно находились на разных уровнях и описывали разную динамику во времени: Compute Desk фиксирует скачок в марте, а Silicon Data — медленный рост.

Годовой зарезервированный ценовой уровень оставался практически неизменным до февраля, а затем резко вырос с 1,90 доллара до 2,64 доллара к концу марта — не постепенное догоняющее движение, а внезапная переоценка. Это больше похоже на то, как поставщики концентрированно корректируют тарифы по контрактам после сжатия рынка по требованию, а не на устойчивый структурный спрос.

История B200 в марте была еще более впечатляющей (рис. 4). Индекс спроса на Compute Desk вырос за несколько недель с 5,70 доллара до более чем 8,00 доллара. SDB200RT от Silicon Data подскочил с 4,40 доллара до 6,11 доллара, а затем опустился до 5,47 доллара. Оба индекса зафиксировали этот всплеск, но их начальные уровни отличались более чем на 2 доллара, а формы роста и коррекции были разными. У B200 всего менее пяти месяцев данных, меньше поставщиков и больший спред — два индекса рассматривают одно и то же событие через совершенно разные линзы.

Подпись к изображению: Динамика цен B200 по запросу и по предварительной брони, с наложением данных Compute Desk и Silicon Data

На товарных рынках существует базисный дифференциал. Природный газ Аппалачи — это классический пример: огромные запасы находятся над структурно ограниченными трубопроводными мощностями, загрузка коридора Пенсильвания — Огайо часто превышает 100%, а новые проекты, такие как Borealis Pipeline, будут запущены только в конце 2020-х годов.

На рынке GPU наблюдается аналогичная ситуация: H100 из Вирджинии и H100 из Франкфурта — это не один и тот же экономический товар. Однако одних лишь географических различий недостаточно, чтобы объяснить, почему индексы одного и того же рынка показывают такие огромные расхождения. Дисбаланс на рынке GPU глубже, чем в рынке природного газа Аппалачей. Проблема с газом заключается в одном отсутствующем звене: пропускной способности трубопроводов, соединяющих спрос и предложение. Инфраструктурный разрыв на рынке вычислительных мощностей существует как на стороне спроса, так и на стороне предложения. Физическая инфраструктура — единая сеть, предсказуемая конфигурация и предсказуемая доступность, необходимые для надежного распределения вычислительных мощностей — еще не сформирована и иногда полностью не работает. Финансовая инфраструктура — стандартизированные контракты, прозрачные бенчмарки и арбитражные механизмы, способные сжимать разницу в ценах, несмотря на физические различия — также еще не существует.

Данные рассказывают историю. Реальный опыт попыток приобрести вычислительную мощность в начале 2026 года рассказывает ещё более болезненную историю. Всё требуемое производство GPU-типов фактически распродано. Даже найти 64 GPU H100 оказалось трудно: Compute Desk показал, что 90% поставщиков имеют нулевой объём доступной мощности по запросу, а рынок зарезервированных ресурсов не намного лучше. В функционирующем рынке такая степень дефицита давно подняла цены до новой равновесной точки. Но на практике этого не произошло. Это говорит о том, что сами поставщики также лишены информации в реальном времени для корректировки цен. Цены растут, но слишком медленно, чтобы очистить рынок. Разрыв между заявленными ценами и реальной готовностью платить компенсируется за счёт накопления, субаренды и неформальных вторичных рынков.

На текущем рынке вычислительных мощностей GPU существует семь ключевых проблем:

Отсутствует единый эталон. Существуют несколько индексов с различными методологиями, приводящими к противоречивым выводам.

Агрегированный нарратив скрывает структуру. Число «цена H100» скрывает огромные различия между различными типами поставщиков и сроками контрактов.

Отсутствуют данные на уровне торгов. На двустороннем рынке разница между заявленной ценой и фактической ценой сделки очень велика.

Отсутствует стандартизация контрактов. Большинство аренд GPU осуществляется посредством двусторонних переговоров с различными условиями. Более короткие и стандартизированные сроки контрактов улучшат ликвидность и формирование цен.

Качество поставки не гарантировано. Топология сети, пары CPU, сетевой стек и время выполнения сильно различаются. Покупателям необходимо знать, какого качества вычислительная мощность они приобретают, прежде чем делать обязательства.

Контракт не имеет ликвидности. Если спрос изменится в течение периода резервирования, варианты ограничены: либо поглотить издержки, либо неофициально сдать в субаренду. Рынку необходима инфраструктура для передачи или перепродажи зарезервированной вычислительной мощности, чтобы обеспечить поток产能 тем, кто в ней больше всего нуждается.

Отсутствует фьючерсная кривая. Без возможности ценообразования фьючерсов невозможно хеджирование. Именно поэтому кредиторы применяют скидку 40–50% к GPU-залогу, и стоимость финансирования остается высокой.

Невозможно создать функционирующий рынок для самого важного сырья этого века, опираясь только на один аспект. Измерение, стандартизация, структура контрактов, качество поставки, ликвидность — все это должно продвигаться синхронно, и только тогда кто-либо сможет точно определить, сколько стоит один час GPU.