Внутрішні дані Oracle виявляють фінансові виклики оренди чіпів Nvidia

Зі збільшенням попиту на штучний інтелект (AI) та високопродуктивні обчислення (HPC) ринкова вартість чіпів Nvidia (英伟达) продовжує зростати. Однак нещодавні внутрішні дані Oracle показують, що фінансова модель використання чіпів Nvidia для оренди або обчислювальних послуг на вимогу стикається зі значними викликами. Це відкриття викликало переоцінку економічної життєздатності оренди GPU в галузі. У цій статті буде проведено глибокий аналіз з чотирьох аспектів: фінансовий аналіз, ринковий попит, ризикові фактори та майбутні перспективи.

!

Одне. Огляд фінансової моделі: тискові витрати на оренду чіпів Nvidia

Внутрішні дані Oracle показують, що оренда висококласних GPU Nvidia (таких як серії H100 або A100) пов'язана з такими основними витратами:

1. Вартість закупівлі чіпів: ціна за один чіп найвищого класу AI досягає $10,000–$25,000;
2. Витрати на інфраструктуру: включають витрати на охолодження серверних приміщень, електропостачання та мережеву пропускну здатність, складають 30–40% від загальних витрат;
3. Обслуговування та амортизація: амортизаційний період GPU короткий, зазвичай становить 2–3 роки, а витрати на експлуатацію та технічну підтримку високі;
4. Страхування та управління ризиками: модель оренди повинна нести ризики випадкового пошкодження або технічних збоїв.

Згідно з моделлю даних Oracle, дохід від оренди одного висококласного GPU при повному завантаженні становить приблизно 8–12% річних, що значно нижче, ніж прибутковість, отримана від безпосереднього використання для власних AI обчислювальних послуг або довгострокового зберігання. Це означає, що в умовах капіталомісткості та високих витрат на електроенергію прибутковість бізнесу з оренди GPU є відносно обмеженою.

Два. Попит на ринку: Хвиля AI підтягує, але не означає високий прибуток

Незважаючи на те, що глобальний попит на навчання та розуміння штучного інтелекту продовжує зростати, оренда GPU все ще стикається з обмеженнями ринкової структури:

• Розпорошеність потреб підприємств: великі технологічні компанії зазвичай обирають створення власних кластерів GPU, щоб знизити довгострокові витрати, тоді як орендна потреба малих і середніх підприємств обмежена бюджетом;
• Ефективність використання: Доходи від оренди GPU сильно залежать від коливань рівня оренди, а бездіяльний або низький навантажений час може суттєво знизити загальну прибутковість;
• Ціна оренди підлягає впливу конкуренції: постачальники хмарних послуг (такі як AWS, Google Cloud, Azure) пропонують послуги GPU за запитом, створюючи ціновий тиск.

Отже, незважаючи на бурхливий попит на ринок штучного інтелекту, фінансові повернення від оренди GPU все ще обмежені структурою витрат і ринковою конкуренцією.

Три, потенційні ризикові фактори

Внутрішні дані Oracle також вказують на кілька потенційних ризиків:

1. Ризик технологічної ітерації: після виходу нових GPU від Nvidia, попереднє покоління чіпів швидко знецінюється, що збільшує ризик амортизації орендних активів;
2. Коливання витрат на енергію: енергоспоживання високопродуктивних GPU є величезним, витрати на електрику становлять 25–30% від загальних витрат, підвищення цін на енергію зменшить прибутковість;
3. Підтримка та ризик втрат: часті оренди збільшують частоту відмов обладнання та ремонту, що ще більше знижує прибуток;
4. Ціновий тиск на ринку: гіганти хмарних обчислень надають послуги GPU на вимогу, що ускладнює підтримку високої валової маржі незалежними орендарями.

Узагалі, модель оренди GPU має певний комерційний потенціал, але її фінансова стійкість має значну невизначеність.

Чотири. Майбутнє: оптимізаційні стратегії та інноваційні шляхи

Стикаючись із фінансовими викликами, в галузі було запропоновано кілька стратегій оптимізації:

• Змішана модель власності та оренди: частина GPU використовується для власних AI послуг, решта обладнання здається в оренду, що підвищує загальну рентабельність;
• Довгостроковий орендний контракт: уклавши контракт з фіксованим терміном оренди та мінімальним обсягом використання, зменшити ризик бездіяльності;
• Інтелектуальне управління та оптимізація навантаження: підвищення використання GPU через систему планування на основі ШІ, зменшення часу простою;
• Послуги з доданої вартості: надання орендарям спеціалізованих алгоритмів оптимізації, віддаленого обслуговування або послуг з налаштування продуктивності для підвищення додаткової вартості оренди.

Крім того, з подальшим розвитком ринку GPU-хмар, інвестори можуть більше схилятися до інвестицій у GPU-центри даних або послуги хостингу, а не просто в оренду обладнання.

П'ять, висновок

Внутрішні дані Oracle виявили фінансові виклики оренди чіпів Nvidia: високі витрати, тиск амортизації та ринкова конкуренція обмежують прибутковість. Проте, шляхом оптимізації моделей оренди, підвищення ефективності використання та додавання супутніх послуг, оренда GPU все ще має стратегічне значення.