服务器GPU供应紧张，未来价格走势如何预判

一、GPU怎么就突然成了“硬通货”？

这两年，你要是跟数据中心或者AI公司的采购聊聊天，他们十有八九会跟你吐槽GPU的事儿。这东西以前就是显卡嘛，玩游戏的人才关心，现在倒好，成了企业级市场的香饽饽。从2023年开始，服务器用的GPU就越来越难买，价格也是水涨船高，搞得跟抢房似的。

说起来也挺有意思，这股热潮主要还是AI带起来的。你看现在大模型训练、推理，哪个离得开高性能GPU？以前可能几十块卡就能搞定的事儿，现在动不动就要几百甚至几千块卡。需求一下子爆发了，但供应端却没跟上，这就好比早高峰的地铁站，人一下子涌进来，但闸机口就那么几个，能不堵吗？

二、供应紧张背后的三大“推手”

这事儿不能光看表面，得往深里扒一扒。我觉得主要有三个原因在作祟：

• AI竞赛白热化：各大公司都在拼命搞AI，生怕落后一步。你建一个千卡集群，我就要建万卡集群，这种军备竞赛直接拉高了GPU需求。
• 芯片制造门槛高：高端GPU可不是说造就能造的，全球就那么几家能做，而且生产工艺复杂，扩产需要时间。
• 供应链脆弱：从晶圆到封装测试，整个链条哪个环节出问题都会影响最终供应。地缘政治因素也来添乱，进一步加剧了供应不确定性。

我认识的一个采购总监跟我说，现在下单都得提前半年，而且还不保证能按时交货。他们公司去年规划的AI项目，到现在还因为GPU不到位而搁浅呢。

三、主要厂商的应对策略大揭秘

面对这么火爆的市场，厂商们也在各显神通。英伟达自然是最大的赢家，但也在努力提升产能。他们家的H100、A100系列简直成了硬通货，有时候比黄金还保值。

AMD也没闲着，推出了MI300系列来抢市场。虽然目前份额还不大，但性能确实不错，价格也相对友好些，吸引了不少买不到英伟达产品的客户。

最让人意外的是，国内厂商也在快速成长。虽然高端产品跟国际巨头还有差距，但在中端市场已经能分一杯羹了。有个做AI应用的朋友告诉我，他们现在也在测试国产GPU，毕竟“有总比没有强”。

四、不同规模企业的“花式应对法”

大公司和小公司在面对GPU短缺时，应对方法完全不同，特别有意思。

大厂通常都是直接跟原厂签长期协议，虽然价格高，但至少能保证供应。有的甚至直接投资供应链，就为了能优先拿到货。有个大厂的朋友开玩笑说，他们现在采购GPU比采购办公楼还上心。

中小企业的日子就难过了，他们往往要通过经销商拿货，价格高出不少不说，还要等更久。我认识的一个创业公司CTO说，他们现在不得不改变技术路线，尽量用模型压缩、蒸馏这些技术，减少对高端GPU的依赖。

“现在搞AI创业，最大的门槛已经不是技术，而是能不能搞到足够的GPU算力。”——某AI创业公司创始人

五、未来一年供应走势预判

说实话，短期内想彻底缓解恐怕不太现实。我综合各方信息判断，未来一年大概会是这样：

高端GPU的供应还会持续紧张，价格估计还要往上走一走。毕竟新的AI应用还在不断涌现，需求只增不减。中端市场可能会慢慢缓和，因为厂商都在把产能往这边倾斜。二手GPU市场会越来越活跃，很多企业开始考虑用退役的卡来满足非核心业务需求。

有个业内大佬私下跟我说，这股热潮至少还要持续18到24个月。等到新的晶圆厂投产，以及AI应用场景更加明晰后，供需关系才可能真正改善。

六、给采购者的实用建议

如果你正好负责公司的GPU采购，那我给你几个实在的建议：

• 提前规划：现在就得为明年的需求做打算了，临时抱佛脚肯定不行。
• 多手准备：别把鸡蛋放在一个篮子里，多联系几家供应商，国内外品牌都考虑考虑。
• 灵活配置：根据业务优先级来分配GPU资源，重要的项目用新卡，次要的可以考虑二手或者降级使用。
• 关注替代方案：看看云服务能不能解决部分需求，虽然长期看可能更贵，但至少能解燃眉之急。

最后说句实在话，GPU供应紧张这事儿，短期内确实让人头疼，但也逼着大家更理性地看待AI投入。毕竟，技术最终还是要为业务服务的，不能为了上AI而上AI。咱们既要仰望星空，也得脚踏实地不是？