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9 月 17 日消息，数据分析公司 Silicon Data 最新数据显示，英伟达 B200 GPU（Blackwell 架构）在出货约一年后，二手残值已涨至其原始上市价格的 158%。 换言之，英伟达 B200 当前二手交易价格较 MSRP 溢价约 58%，与消费电子硬件通常逐年贬值的情况形成鲜明对比。
Silicon Data 指出，英伟达更早的 A100 和 H100 GPU 目前残值也“远超按 3 年或 5 年直线折旧计划所应有的水平”，直线折旧在 AI 加速器市场已明显失效。 直线折旧是指将设备原始成本平均分摊至预计使用年限的会计方法，如 1,000 美元（注：现汇率约合 6,722 元人民币）设备按 5 年折旧，每年折旧 200 美元，第二年残值为 600 美元。
SemiAnalysis 基准测试显示，B200 运行 DeepSeek-R1 时，在每用户 76 词元每秒的交互速度下，每百万词元推理成本仅为 0.20 美元，仍属当前效率最高的推理硬件之一。 租赁市场数据印证了同样的趋势。Silicon Data 提供的 GPU 租赁价格显示，B200 在 1 月的每小时租用价格略低于 5 美元，到 8 月已升至 5.50 至 5.80 美元区间，涨幅约 50% 至 80%。非超大规模云市场的 B200 时租价格约 5.61 美元。 AI 模型厂商对开发节奏的呼吁并未改变硬件市场的供需格局。Anthropic 的达里奥 · 阿莫代伊和 OpenAI 的萨姆 · 奥尔特曼近期均曾呼吁放缓 AI 模型开发速度，但从 GPU 残值和租赁价格来看，AI 算力需求仍在持续上行。 AI 解读 AI芯片为何不贬值
直线折旧假设硬件会随时间均匀贬值，但AI加速器的情况是供给追不上需求。B200出货一年后二手价反而比原价高58%，说明市场愿意为现成算力付溢价，而不是等新卡。租赁价格同步上涨，进一步印证缺口不在需求端，而在供给端。 对普通人来说，这意味着AI算力成本短期内难以下降。模型厂商呼吁放缓开发，但硬件价格和租金都在涨，说明实际投入并未减速。目前B200的官方售价和具体购买渠道没有在原文中公布，二手溢价和租金数据来自第三方分析机构，只能作为市场热度的参考。 这一代的重点其实不在单卡性能提升，而在供需失衡让旧卡也保值。如果算力供给持续紧张，折旧逻辑还会继续被打破。 算力仍是卖方市场，短期别指望AI服务因硬件降价而便宜。 以上内容由 AI 依据原文补充生成，不代表本站观点，仅供参考。 |
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