文章核心观点 - 由于主要云服务提供商（如Microsoft、Amazon、CoreWeave）将GPU资源优先调配给其内部团队和大型AI客户（如OpenAI、Anthropic），导致AI初创公司面临严重的NVIDIA GPU获取困境，供应紧缩迫使小型公司以更高价格争夺剩余资源，并面临漫长的等待时间 [1][2][11] AI初创公司面临的GPU供应困境 - AI初创公司，包括那些从红杉资本、Founders基金、General Catalyst、Andreessen Horowitz等顶级风投机构获得充足资金的初创公司，正面临GPU获取瓶颈，这被General Catalyst的Hemant Taneja称为“今年面临的最大瓶颈之一” [1][2] - 当前的短缺与2023年初情况类似，但需求更强劲，原因在于Anthropic等大型AI开发商以及AI编程和自动化工具的需求激增，导致云服务商收紧了对小型客户的GPU供应 [2] - 许多AI初创公司此前签署的2到3年云服务协议即将到期，这给了云服务提供商机会，要么向他们推销价格更高的新交易，要么将这些算力重新分配给其他方 [11] GPU获取成本显著上升 - 芯片短缺使得云服务商能够提高租用NVIDIA驱动服务器的费用，为云服务商的利润率提供了提振 [4] - 初创公司Krea在续签为期一年的数百颗NVIDIA Blackwell芯片使用合同时，价格从之前的每芯片每小时2.80美元上涨至3.70美元，涨幅达32% [4][10] - 另一家寻求租用近1,000个GPU集群的初创公司创始人表示，其日租用成本将超过70,000美元 [10] - GPU云服务商Lightning AI的CEO表示，其芯片租赁价格在过去六个月内上涨了25%以上，从每片芯片每小时约1.60美元涨至2美元以上，某些情况下更高 [12] 云服务提供商的策略与限制 - Microsoft Azure云计算部门开始限制向小型客户出租服务器的数量，部分小型客户在租用额外GPU时面临长达数月的等待 [12] - Microsoft近几个月开始要求希望获取NVIDIA Blackwell芯片的客户承诺租用至少1,000颗芯片且租期至少一年，这类合同的费用起步在数千万美元 [14] - Microsoft根据客户云服务支出规模实行分层优先级系统，支出最大的约1,000家客户（第1梯队）获得优先访问权，规模较小的企业（第3梯队）则面临更长的等待时间 [15] - Microsoft对按需付费模式下的GPU使用进行追踪，如果客户让服务器闲置仅几个小时，就可能取消其访问权限，同时也在取消部分通过Microsoft for Startups计划获得芯片但未能充分利用的初创公司的GPU使用权 [15][16] 初创公司的应对措施与替代方案 - 一些风险投资公司（如General Catalyst）正在研究帮助其投资组合公司获取GPU的方法，可能通过促成共享算力池或直接代表初创公司进行谈判 [3] - 初创公司Collide的创始人考虑花费约50万美元直接购买NVIDIA GPU自行运行，以规避从大型云服务提供商租赁GPU所面临的漫长等待和限制，并预计长期来看购买比数年租赁更划算 [17] - 尽管面临价格上涨，一些初创公司（如Krea）认为，相比无法获得计算资源来运行平台和训练模型的风险，价格稍高是可以接受的 [10]