У GPU нет «цены»: четыре ключевых индекса расходятся, а рынок вычислительных мощностей хаотичнее, чем вы думаете

Автор: Дэвид Лопес Матос

Перевод: TechFlow

TechFlow Введение: Издания часто пытаются уложить динамику цен на вычислительные мощности GPU в одну цифру, однако реальность такова: котировки четырех индексных агентств на терминале Bloomberg расходятся более чем на 2 доллара друг от друга, а их направления и темпы изменений не совпадают. Автор материала, Дэвид Лопес Матос, основатель торговой платформы вычислительных мощностей Compute Desk, на основе первичных данных сделок разобрал истинную структуру ценообразования H100 и B200. Он раскрыл картину сырого рынка без консенсусной базы, стандартных контрактов или форвардной кривой, где вычислительные мощности скупаются и сдаются в субаренду подобно объектам краткосрочной аренды.

Заголовки СМИ создают впечатление стремительного роста цен на вычислительные мощности GPU. Этот нарратив очень удобен: он идеально вписывается в макрофреймворк «сокращение предложения + бесконечный спрос со стороны ИИ» и намекает на успокаивающий факт: у нас есть хорошо функционирующий рынок, где ценовые сигналы четко считываются.

Но этого нет. Данный нарратив почти полностью базируется на одном индексе, и то, что он подразумевает, быть подразумеваемым не должно: рынок аренды GPU уже настолько эффективен, что одно число способно отражать глобальное состояние всего рынка.

Нехватка предложения реальна, но ее чувствуют по-разному все: это зависит от того, кто вы, где находитесь, какие контракты и какие активы обрабатываете. На фоне этой непрозрачности естественной реакцией рынка становится не упорядоченное ценообразование, а скупка впрок: вы фиксируете часы работы GPU, которые вам могут даже еще не понадобиться, потому что не уверены, сможете ли найти их в следующем месяце по какой-либо цене. Там, где есть скупка и нет прозрачного базиса, возникает фрагментированный вторичный рынок. В Compute Desk мы уже помогаем арендаторам перепродавать свои кластеры в субаренду подобно тому, как снимают жилье на время крупных мероприятий. Это не теория, это происходит прямо сейчас.

Индексы не сходятся

На зрелых рынках сырьевых товаров индексы, построенные на основе разных методологий, стремятся сойтись. Между нефтью марки Brent и WTI существует разница в несколько долларов из-за географического положения и качества сырья, однако они движутся синхронно в одном направлении (рис. 1). Такое схождение является признаком эффективного рынка.

Подпись к рисунку: Сравнение динамики цен на нефть Brent и WTI, направление движения практически идентично

Сейчас на терминале Bloomberg действуют три поставщика индексов для определения цен на GPU: Silicon Data, Ornn AI и Compute Desk. Недавно SemiAnalysis опубликовал четвертый — ежемесячный индекс цен на годовые контракты на H100, построенный 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 после переговоров, а не номинальные или спарсенные цены. Различия в методологиях, частоте обновлений и углах зрения на один и тот же рынок очевидны. Если наложить эти данные друг на друга, расхождения становятся видны невооруженным глазом (рис. 2).

Подпись к рисунку: Накладное сравнение четырех GPU-индексов, уровни цен и траектории движения заметно расходятся

Где именно произошел рост цен

Используя данные Compute Desk, мы можем детализировать изменения цен на H100 по типу поставщика и структуре контракта, накладывая их на индекс Silicon Data SDH100RT (рис. 3). Все метрики показывают рост цен, однако начальные точки и объемы изменений сильно различаются в зависимости от индекса и типа контракта.

Подпись к рисунку: Динамика цен на H100, разделенная по типам контрактов, наложенная на индекс SDH100RT

Данные Compute Desk по neocloud для H100 рассказывают более детальную историю, чем сводные индексы. Цены по запросу оставались относительно стабильными на протяжении всей зимы на уровне около 3,00 доллара за час, а затем резко подскочили до 3,50 доллара в марте. Цены на спотовом рынке были более волатильными и низкими, вплоть до марта продемонстрировав лишь небольшой восходящий тренд. Индекс Silicon Data SDH100RT, напротив, демонстрировал более плавный и последовательный рост, повысившись за тот же период с 2,00 до 2,64 доллара. Оба индекса стабильно находились на разных уровнях и по-разному описывали тайминги: по данным Compute Desk произошел мартовский скачок, тогда как Silicon Data говорит о медленном ползучем росте.

Цены на годовые резервируемые места оставались практически неизменными до февраля, а затем в конце марта резко взлетели с 1,90 до 2,64 доллара — не постепенно догоняя рынок, а совершив внезапную переоценку. Скорее всего, это было централизованное изменение тарифов по контрактам поставщиками после ужесточения условий на рынке по запросу, а не результат долгосрочного структурного спроса.

История с ценами на B200 в марте оказалась еще более резкой (рис. 4). Индекс Compute Desk по запросу вырос за несколько недель с 5,70 доллара до более чем 8,00 доллара. Индекс Silicon Data SDB200RT поднялся с 4,40 доллара до 6,11 доллара, после чего снизился до 5,47 доллара. Оба индекса зафиксировали эту динамику, но стартовые позиции отличались более чем на 2 доллара, а форма подъема и спада была различной. Для B200 доступно менее пяти месяцев данных, меньше поставщиков и более широкие ценовые разрывы; два индекса смотрят на одно и то же событие через совершенно разные линзы.

Подпись к рисунку: Динамика цен на B200 по запросам и резервированию, наложение данных Compute Desk и Silicon Data

Проблемы инфраструктуры, а не только региональные различия

На рынках сырьевых товаров существуют базисные дифференциалы. Природный газ из Аппалачей служит классическим примером: колоссальные запасы оказались зажаты инфраструктурно ограниченными трубопроводными мощностями. Загрузка коридора Пенсильвания – Огайо часто превышает 100%, а такие новые проекты, как Borealis Pipeline, заработают не раньше конца 2020-х годов.

На рынке GPU ситуация аналогична: H100 во Вирджинии и H100 во Франкфурте — это не один и тот же экономический товар. Однако только региональных различий недостаточно, чтобы объяснить столь большой разброс показателей между индексами, измеряющими один и тот же рынок. Несоответствия на рынке GPU глубже, чем в аппалачском газовом секторе. Проблема газа заключается в единственном недостающем звене: трубопроводных мощностях, соединяющих предложение и спрос. Дефицит инфраструктуры на рынке вычислительных мощностей присутствует у обеих сторон — и у предложения, и у спроса. Физическая инфраструктура — согласованная сеть для надежной доставки мощностей, прогнозируемая конфигурация и доступность — все еще незрелая и иногда вовсе не работает. Финансовая инфраструктура стандартизированных контрактов, прозрачных базисов и арбитражных механизмов, которые могли бы сужать разницу в цене вопреки физическим различиям, также отсутствует.

Данные рассказывают свою историю. Реальный опыт попыток закупить мощности в начале 2026 года преподносит еще более болезненную картину. Фактически весь объем мощностей по запросу для всех типов GPU продан. Найти даже 64 чипа H100 крайне сложно: по данным Compute Desk, уровень доступности кластеров по запросу у 90% поставщиков равен нулю, и ситуация на рынке резервирования не намного лучше. В эффективно функционирующем рынке такая степень дефицита давно бы вытолкнула цены на новый уровень равновесия. Но этого не произошло. Это свидетельствует о том, что сами поставщики лишены информации о динамике цен в реальном времени для оперативной корректировки. Цены растут, но слишком медленно, чтобы расчистить рынок. Разрыв между номинальными ценами и реальной готовностью платить заполняется скупкой впрок, субарендой и неформальными сделками на вторичном рынке.

Что необходимо изменить

В текущем рынке вычислительных мощностей GPU выделяются семь ключевых проблем:

Отсутствие консенсусной базы. Параллельно существуют несколько индексов с разными методологиями, дающие противоречащие друг другу выводы.

Агрегированный нарратив скрывает структурные особенности. Цифра «цена на H100» скрывает огромные различия между разными типами поставщиков и сроками контрактов.

Недостаток данных на уровне сделок. На двустороннем рынке отклонение между номинальными ценами и фактическими ценами сделок чрезвычайно велико.

Отсутствие стандартизации контрактов. Большинство арендных соглашений для GPU заключаются путем двусторонних переговоров с различными условиями. Более короткие и стандартизированные сроки контрактов могли бы улучшить ликвидность и процесс ценообразования.

Негарантированное качество поставки. Топологии межсоединений, пары CPU, сетевые стеки и показатели uptime существенно различаются. Покупатели должны знать, какого качества вычислительные мощности они приобретают, прежде чем давать обязательства.

Низкая ликвидность контрактов. Если потребность в мощностях меняется в течение срока резервирования, выбор ограничен: либо поглощать издержки, либо прибегать к неформальной субаренде. Рынку требуется инфраструктура для передачи или перепродажи зарезервированных мощностей, чтобы ресурсы направлялись туда, где они наиболее необходимы.

Отсутствие форвардной кривой. Без возможности определения цен на форвардные контракты невозможно хеджирование. Именно поэтому кредитные организации дают дисконт в размере 40%-50% на залог в виде GPU, а стоимость финансирования остается высокой.

Создание нормально функционирующего рынка для важнейшего товара этого века невозможно осуществить по одной узкой направленности. Метрика, стандартизация, структура контрактов, качество доставки и ликвидность — все эти элементы должны развиваться синхронно, иначе никто толком не сможет определить, сколько стоит один час работы одного GPU.