Re: [請益] AI資料中心要怎麼回本？
: H100或GB200※ 引述《again7912 (崑皓)》之銘言：
: 今年資料中心基建熱潮，砸了破兆美元
: 但查了一下一張H100或GB200
: 放在資料中心裏跑，壽命只有兩到三年就會壞了
: AI資料中心要怎麼回本？
: -----
:
AI資料中心正反兩面的說法都充滿了很多錯誤,
也不知道是故意的, 還是真的不懂,
但是很多錯誤其實是常識,
首先,
顯卡壽命 "不是" 只有兩到三年就會壞,
即使你再怎麼操顯卡,
一般顯卡壽命都能撐個五年十年以上
但是, 現實上,
很少AI資料中心的顯卡能夠撐過兩個世代, 就是三四年,
原因是成本問題,
這才是重點,
但是正反兩面從來沒有對這個這麼簡單事情做討論,
AI資料中心不賺錢不是因為顯卡太爛, 不是因為壽命太短,
事實剛好完全相反,
AI資料中心不賺錢的原因是因為顯卡太好,壽命太長
我用一個最簡單的國小數學來解釋,
H200, GB200, Rubin 三個世代,
假設三個世代每個間隔兩年,
效能是 Rubin = 10x GB200, GB200 = 10xH200,
也就是說,
同樣訓練一個模型,
用H200 需要訓練 10000小時 = 417天 = 1.14年,
GB200 需要訓練 1000小時 = 41.7天 = 1.5個月,
Rubin 只需要訓練 100小時 = 4.17天,
假設這些顯卡都能用一萬年,
請問你會用H200幾年?
尤其當你有Rubin顯卡的時候
然後再用售價來討論,
效能十倍增加不表示售價能加十倍,
老黃是很想每一代都加十倍賣,
但是最多只能加倍賣而已,
所以GB200 價格大概是兩倍H200,
Rubin 兩倍GB200售價,
但是即使加上售價的考量,
跑1.14年的時間成本與耗電+水費,
絕對是完全不符合成本,
所以AI資料中心的顯卡絕對不可能服役超過四年兩世代,
被老黃卷死, 逼得不得不換新卡,
老黃這種卷法,
整個AI 晶片設計能跟上腳步的只有谷歌TPU
再回到模型開發商與七巨頭,
這種國小數學等級的道理,
你以為他們會不懂嗎?
懂, 當然懂,
所以模型開發商絕對不買顯卡, 只租不買,
買顯卡一定賠本,
因為四年內一定要換新顯卡,
不論是OpenAI, Anthropic, Meta 等等公司都是用租的,
甚至老黃的Nvidia 雲服務也不是自己蓋資料中心,
Nvidia的雲服務是倒貨給CRWV,
讓CRWV當資料中心房東,
Nvidia 跟 CRWV租算力來做Nvidia 雲服務,
最傻的就是自己去買顯卡還便宜出租給OpenAI等公司,
這種一定賠爆,
賣越多賠越多的生意,
卻拼命做拼命接
當然,
很多時候不是回本或是成本的問題,
就像我之前文章說過喝牛奶跟養牛買農場的故事,
自己養牛買農場一開始目的不是為了省成本或回本,
而是缺蛋缺奶,
只好自己生產,
蓋AI資料中心明明是穩賠的生意,
但是谷歌還是要蓋AI資料中心,
因為缺算力導致AI競爭失敗,
所導致的後果遠遠比賠錢回本等問題更嚴重,
尤其是市場有人用虛假不存在的1.5T美金,
把算力+GPU+記憶體 鎖住供給量,
那只能自己養牛蓋農場, 回本不是考量
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 76.103.225.6 (美國)
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壽命3-5年指的是服役時間,
但是功能跟品質而言,
是可以正常運作十年以上的
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資料中心一直都是低毛利 大量人力電力的生意,
不然也不會AWS 稱霸那麼久, 稱霸二十年,
谷歌雲主力在公司內部算力需求,
對外服務有心無力的,
就是個又髒又不好賺錢的生意
但是從前沒有老黃這麼變態的卷,
靠著虛擬機器出租算力跟虛擬CPU, 雲端硬碟空間等等,
還能稍微賺一點錢, 毛利不高,
現在AI資料中心 被老黃卷成這樣,
除了炒股功能之外,
全都是大賠跟小賠的差別
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不會,
你還有一年可以炒股,
2026年絕對安全炒股,
至少也要等到OpenAI IPO之後
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有呀!
現在已經開放H200賣給中國
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