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GPU贸易警示录:从暴利到薄利,智算赛道门槛浮出水面
雷峰网· 2025-10-14 18:13
行业现状与演变 - GPU算力市场经历狂热期后迅速降温,24小时快速成单的红利期已结束,市场进入残酷洗牌阶段 [1][2][3] - 市场狂热期一台机器的利润动辄五六万人民币,极端情况可达上百万,客户需求旺盛到顾不上价格和合作风险 [2] - 当前约90%的GPU贸易商面临生存危机,成单周期显著拉长,行业活跃度大幅降低 [3] 核心竞争壁垒 - 获取核心货源渠道的强绑定关系网是首要壁垒,拥有英伟达等原厂白名单资源的公司占据先机 [6] - 雄厚的资金实力是另一关键入场券,用于收购现成厂商或重资建设算力中心以快速切入市场 [9] - 与大厂合作需同时具备关系与资金,但合作极具隐蔽性和高风险,供应商公司可能频繁更换名称以保障大厂信息安全 [11] 市场参与者与商业模式 - 智算大单的达成高度依赖高层人脉与权益置换,常在老板饭桌上而非销售会议室完成 [7] - 部分传统领域公司通过资本运作进入智算赛道,主要目的包括撬动二级市场股价 [10] - “大倒爷”作为关键中间节点,能带来大量需求,有销售通过维护此类关系在两个月内卖出80台H100,获近百万收入 [8] 运营挑战与风险 - 设备专业知识匮乏是普遍问题,约90%的渠道方可能未亲眼见过机器,选型错误可能导致整批设备难以消纳 [15] - 服务器价格波动剧烈,跌幅可达早期预估的两三倍,在价格高点购入的资产长期难以解套 [10] - 大厂客户压价现象严重,有案例显示采购成本为233万元的H100,大厂收购价仅231万元,导致贸易商亏损 [23] 客户需求与行业认知 - 项目决策链条长,需企业高层甚至一把手拍板,缺乏高层资源的销售开拓市场难度极大 [19] - 许多终端客户对自身算力需求认知不清,仅关注设备本身,忽视网络、平台软件、存储等配套要求 [24] - 存在“刺激消纳”陷阱和链条过长的转手问题,导致最终责任方难以追溯,合作风险高 [20] 生存策略与发展方向 - 运营和运维能力是赢得大厂订单的核心,涉及IDC、硬件、网络、云端软件与安全等多层面,需要至少三年以上经验的团队支撑 [25][26] - 行业竞争焦点从设备价格转向配套设施、电力网络保障、运维响应速度等长期服务能力 [25] - 押注潜力初创公司被视为培养未来超级客户的策略,部分厂商会以VC视角给予有潜力的AI初创算力合作优惠 [28] 出海机遇与挑战 - 算力出海成为国内价格战下的新出路,东南亚、中东等地区存在市场空白,两年前东南亚算力总规模不足100兆瓦 [29] - 国内厂商凭借高性价比和极致服务态度在海外竞争,数据中心集装箱化、预制化模式可将项目周期缩短至一两个月 [29] - 出海成功需打通当地政府、产业园开发商等资源,并满足特定地区的合规要求,部分厂商选择绑定大厂客户共同出海以降低风险 [30] 行业未来展望 - 重资产赛道没有奇迹,核心竞争力在于资源的提前储备和长久耕耘的耐心,赚快钱的玩家正被边缘化 [32] - 建议新入局者聚焦最前沿高端的服务器,以保证资产在未来有更高的残值 [33] - 下一波竞争关键在于能否在具身智能和推理算力爆发前,提前迭代基础设施并提升技术能力以承接未来需求 [33]
开学&教师节双重豪礼,英博云算力低至8毛8/卡时,赶紧薅起来
机器之心· 2025-09-02 17:33
活动概述 - 公司启动"金秋算力感恩回馈"专项活动 包括开学季和教师节双重福利 活动时间为9月1日至9月30日[1][6][9] - 活动提供算力代金券和限时特惠价格 旨在降低用户算力使用成本[6][8][9] 开学季活动详情 - 新用户注册并完成实名认证可免费领取50元算力代金券[8] - 首充返利:实名认证7日内首次单笔充值满100元返100元算力代金券[8] - 分享返利:首充后再次单笔充值满100元并在朋友圈分享宣传内容可再领100元算力代金券[8] - 活动期间4090显卡算力价格低至0.88元/卡时[6][8] 教师节活动详情 - A800卡时原价6.39元 活动价低至4.92元 降幅达23%[9] - H800卡时原价13.99元 活动价低至10.76元 降幅达23%[9] - 大额充值返利:单次充值满1000元返100元 满3000元返400元 满5000元返900元 满8000元返2400元 超过8000元返充值金额30%算力代金券[13] 平台技术特性 - 采用云原生架构 支持容器实例秒级启停和精细化计费[11] - 支持GPU+CPU混合集群 InfiniBand高速网络和企业级并行存储[11] - 提供SSH与kubectl多通道管理 Pod级直连公网IP[11] - 自研Container Server和丰富数据镜像资源帮助快速复用环境[11] 平台服务模式 - 提供专属Booking分区支持提前预约算力[11] - 调度系统支持On-Demand Reserved Spot等多种资源分配模式[11] - 团队模式支持统一管理算力资源 分配资金额度 实时查看运行记录[11] - 学生端可直接使用预置镜像 模型和数据集快速上手Notebook环境[11] 业务发展现状 - 公司正持续助力多家高校与科研机构开展AI科研项目[12] - 正在拓展2025年秋季AI课程教学合作[12] - 邀请高校加入"AI课程合作伙伴计划" 需提供学校名称 主讲教师 课程名称和联系方式[12]