Різниця в цінах на GPU виявляє фрагментований ринок без єдиного еталону

Автор оригіналу: David Lopez Mateos

Оригінальний переклад: Shenchao TechFlow

Огляд: ЗМІ люблять описувати коливання цін на GPU-обчислювальну потужність одним числом, але насправді: чотири постачальники індексів на терміналі Bloomberg надають ціни, які відрізняються більше ніж на 2 долари США, причому напрямок і темп руху не збігаються. Автор цієї статті — Девід Лопес Матеос, засновник платформи для торгівлі GPU-обчислювальною потужністю Compute Desk, який на основі реальних даних угод розбирає реальну цінову структуру H100 і B200, виявляючи первісний ринок без узгодженого базису, стандартних контрактів і ф’ючерсної кривої — обчислювальна потужність зараз накопичується і здається в піднаем, як короткострокові квартири.

Медійні заголовки створюють враження, що ціни на GPU-потужність стрімко зростають. Ця історія зручна, ідеально вписується у макроекономічну рамку «зменшення пропозиції + безмежний попит на ШІ» і натякає на приємну думку: у нас функціонує добре налагоджений ринок, де цінові сигнали чітко читабельні.

Але ми цього не робимо. Ця історія майже повністю базується на одному індексі, який намагається передати те, чого не слід передавати: ринок оренди GPU досяг такої ефективності, що його загальний стан можна представити одним числом.

Недостаток пропускної здатності є реальним, але різні люди відчувають його по-різному — залежно від того, хто ви, де ви перебуваєте, які контракти ви торгуете та які обчислювальні активи. Умови невидимості призводять до того, що ринкова реакція не є впорядкованим визначенням ціни, а полягає у накопиченні: ви блокуєте час GPU, який ще не потрібен, бо не впевнені, чи зможете купити їх будь-коли наступного місяця. Де існує накопичення та немає прозорих базових показників, з’являються фрагментовані вторинні ринки. У Compute Desk ми вже сприяли тому, щоб орендарі перепродавали свої кластери так само, як люди здають квартири під час великих заходів. Це не припущення — це відбувається зараз.

На зрілих ринках сировини індекси, побудовані на основі різних методологій, тяжіють до збіжності. Брент і WTI мають різницю в кілька доларів через географічне розташування та якість нафти, але рухаються в одному напрямку (мал. 1). Така збіжність є ознакою ефективного ринку.

Підпис до зображення: Порівняння динаміки цін на нафту Brent і WTI, напрямки повністю збігаються

Зараз на терміналах Bloomberg є три постачальники індексів цін на GPU: Silicon Data, Ornn AI та Compute Desk. SemiAnalysis щойно оприлюднила четвертий — щомісячний індекс цін на однорічні ф’ючерси H100, побудований на основі даних опитування більше ніж 100 учасників ринку. Silicon Data та Ornn публікують щоденні індекси оренди H100, Compute Desk агрегує дані на рівні архітектури Hopper, а SemiAnalysis фіксує ціни за угодами, домовленими після переговорів, а не виставлені або зібрані за допомогою скрапінгу. Методології різні, частота різна, і перспективи щодо одного й того ж ринку також відрізняються. Коли їх об’єднувати, розбіжності очевидні (рис. 2).

Підпис до зображення: Накладення чотирьох індексів GPU, цінові рівні та тенденції явно відрізняються

Використовуючи дані Compute Desk, ми можемо розкласти зміни цін на H100 за типом постачальника та структурою контракту, додавши індекс SDH100RT від Silicon Data (рис. 3). Усі показники свідчать про зростання цін, але початковий рівень та масштаб варіюються в залежності від індексу та типу контракту.

Підпис до зображення: Рух ціни H100 за типом контракту з накладенням індексу SDH100RT

H100 neocloud від Compute Desk розповідає більш конкретну історію, ніж агрегований індекс. Ціни за вимогою залишалися відносно стабільними протягом всієї зими — близько 3,00 долара за годину, а потім у березні різко стрибнули до 3,50 долара. Ціни на спот-ринку були більш шумними та нижчими, поки у березні не з’явилися невеликі ознаки зростання. SDH100RT від Silicon Data показував більш плавний і стабільний підйом, зростаючи за той самий період з 2,00 до 2,64 долара. Обидва індекси постійно залишалися на різних рівнях і описували різний темп: Compute Desk фіксує стрибок у березні, а Silicon Data — повільне підняття.

Річна ціна з резервуванням до лютого залишалася майже незмінною, а потім у кінці березня стрімко зросла з 1,90 до 2,64 долара США — не поступовим відстовпленням, а раптовою перецінкою. Це більше схоже на концентроване регулювання тарифів по договірами постачальником після звуження ринку за запитом, ніж на тривалий структурний попит.

Історія B200 у березні була ще більш інтенсивною (рис. 4). Індекс на вимогу Compute Desk за кілька тижнів стрімко зрос з 5,70 долара до понад 8,00 долара. SDB200RT від Silicon Data підскочив з 4,40 долара до 6,11 долара, а потім впав до 5,47 долара. Обидва індекси зафіксували цей рух, але їхні вихідні рівні відрізнялися більше ніж на 2 долари, а форми зростання та корекції були різними. У B200 є менше п’яти місяців даних, менше постачальників, більший спред — ці два індекси спостерігають за однією подією через дуже різні лінзи.

Підпис до зображення: Динаміка цін B200 за запитом та за попереднім замовленням, з накладенням даних Compute Desk та Silicon Data

На ринку сировини існує базовий диференціал (basis differential). Природний газ Аппалачі — це класичний приклад: величезний запас знаходиться над структурно обмеженими трубопровідними потужностями, завантаженість коридору Пенсільванія-Огайо часто перевищує 100%, а нові проекти, такі як Borealis Pipeline, будуть запущені лише наприкінці 2020-х років.

На ринку GPU спостерігається подібна ситуація: H100 з Вірджинії та H100 з Франкфурта — це не однакові економічні товари. Але лише географічні відмінності не можуть пояснити, чому розбіжність індексів у межах одного ринку настільки велика. Несумісність на ринку GPU глибша, ніж у випадку з природним газом Аппалачі. Проблема з газом полягає в одному відсутньому ланцюжку: пропускній здатності трубопроводів, що з’єднують попит і пропозицію. Інфраструктурний розрив на ринку обчислювальних потужностей існує як з боку попиту, так і з боку пропозиції. Фізична інфраструктура — єдина мережа, передбачувана конфігурація, передбачувана доступність, необхідні для надійного розподілу обчислювальних потужностей — ще не дозріла і іноді взагалі не працює. Фінансова інфраструктура — стандартизовані контракти, прозорі базові показники, механізми арбітражу, які могли б скоротити цінові розбіжності навіть за наявності фізичних відмінностей — також ще відсутня.

Дані розповідають історію. Реальний досвід спроби закупити обчислювальну потужність на початку 2026 року розповідає ще більш болісну історію. Всі типи GPU на основі потреби фактично вичерпані. Знайти 64 H100 було складно: Compute Desk показував, що 90% постачальників мають нульову доступність на основі потреби, а ринок за попереднім замовленням не був кращим. У добре функціонуючому ринку така дефіцитність вже довгий час підняла ціни до нового рівноважного рівня. Але насправді цього не сталося. Це свідчить про те, що постачальники також не мають інформації у реальному часі для коригування цін. Ціни зростають, але занадто повільно, щоб очистити ринок. Розрив між оголошеними цінами та реальним бажанням платити заповнюється за допомогою накопичення, субаренди та неформальних вторинних ринків.

На сьогоднішній день ринок GPU-обчислювальної потужності стикається з семи ключовими проблемами:

Немає консенсусового стандарту. Існує кілька індексів з різними методологіями, які дають суперечливі висновки.

Агреговані дані приховують структуру. Число «ціна H100» приховує великі відмінності між різними типами постачальників та термінами контрактів.

Відсутні дані про торгівлю на рівні ордерів. На двосторонньому ринку розбіжність між ціною пропозиції та реальною ціною угоди дуже велика.

Відсутність стандартизації контрактів. Більшість оренди GPU укладаються шляхом двосторонніх переговорів з різними умовами. Більш короткі та стандартизовані терміни контрактів покращать ліквідність та виявлення цін.

Якість надання не гарантована. Топологія з’єднань, парування CPU, мережевий стек і час роботи сильно відрізняються. Покупцям потрібно знати, якої якості обчислювальна потужність вони купують, перш ніж робити обіцянки.

Контракт не має ліквідності. Якщо попит змінюється під час періоду резервування, варіанти обмежені: або нести витрати, або неформально здавати в оренду. Ринок потребує інфраструктури для передачі або перепродажу зарезервованої обчислювальної потужності, щоб забезпечити її надходження туди, де вона найбільш потрібна.

Відсутня ф’ючерсна крива. Без можливості ціноутворення ф’ючерсів не можна хеджувати. Саме тому кредитори застосовують знижку 40–50% до GPU-забезпечення, і витрати на фінансування залишаються високими.

Створити функціональний ринок для найважливішого сировинного товару цього століття неможливо лише за рахунок одного напрямку. Вимірювання, стандартизація, структура контрактів, якість поставки, ліквідність — все це повинно рухатися синхронно, і лише тоді хтось зможе чітко сказати, скільки коштує година GPU.