{"source":{"id":"2056218976913694879","title":"三年前发布的 H100 芯片，现在的价格比当年还要高。 有人发现不对劲： 各大云平台上的 H100，怎么突然全都消失了？…","url":"https://mubeitech.com/p/2056218976913694879"},"method":"semantic-similarity","count":6,"items":[{"rank":1,"id":"2056125845865968066","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"英伟达 GPU 的云端租金，出现了一个离谱的价格倒挂。 看一眼算力市场的实时面板。 H200 现在的租金是 6.40 美…","summary":"英伟达 GPU 的云端租金，出现了一个离谱的价格倒挂。 看一眼算力市场的实时面板。 H200 现在的租金是 6.40 美元一小时，涨幅高达 29%。 作为对比，新一代架构的 B200，标价是 5.68 美元一小时。 当前主力的 H200，租金竟然比下一代的 B200 还要贵。 按…","body":"英伟达 GPU 的云端租金，出现了一个离谱的价格倒挂。\n\n看一眼算力市场的实时面板。\nH200 现在的租金是 6.40 美元一小时，涨幅高达 29%。\n作为对比，新一代架构的 B200，标价是 5.68 美元一小时。\n\n当前主力的 H200，租金竟然比下一代的 B200 还要贵。\n按照硬件迭代的规律，这本不该发生。\n\n但现在的算力市场，只认一条铁律：现货为王。\nAI 模型的训练一秒钟都不能停。\n巨头们根本等不及 B200 慢条斯理地铺货落地。\n现在、立刻、马上能跑起来的算力，才是真弹药。\n\n对现货的极度饥渴，直接把溢价推过了代差。\n那些早早建好 H200 集群的云服务商，相当于直接开动了印钞机。\n在这场算力军备竞赛里，时间本身成了最昂贵的成本。","category":"科技","score":83.3,"translated_x_url":null,"translated_status_id":null,"published_at":"2026-05-18 12:07:34","created_at":"2026-05-17T23:32:57+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/2056125845865968066","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2056125845865968066/markdown"},{"rank":2,"id":"16549602","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"未来几年，算力的价格可能会暴涨十倍以上。 原因不在芯片厂，而在人力市场。 算力的定价逻辑，马上就要变了。 现在租算力怎么…","summary":"未来几年，算力的价格可能会暴涨十倍以上。 原因不在芯片厂，而在人力市场。 算力的定价逻辑，马上就要变了。 现在租算力怎么算钱？ 看电费、看折旧、看云服务商的机房成本。 这叫按“硬件成本”定价。 但如果我们顺着现在的趋势线往下推，假设明年年底，顶尖AI实验室的营收突破一万亿美元。…","body":"未来几年，算力的价格可能会暴涨十倍以上。\n原因不在芯片厂，而在人力市场。\n\n算力的定价逻辑，马上就要变了。\n现在租算力怎么算钱？\n看电费、看折旧、看云服务商的机房成本。\n这叫按“硬件成本”定价。\n\n但如果我们顺着现在的趋势线往下推，假设明年年底，顶尖AI实验室的营收突破一万亿美元。\n这笔钱从哪来？\n只能是因为AI真正达到了人类工程师的产出级别。\n\n到了那一步，事情就全变了。\n算力的价格，将不再由成本决定，而是由它能替代什么来决定。\n如果一张H100显卡，能稳定跑出一个普通程序员一年的活。\n它的租金锚点，就不再是云端服务器的报价单。\n而是硅谷人力市场的工资条。\n\n雇一个资深工程师要花多少钱？\n租一张同等产能的显卡又能省多少钱？\n当算力直接对标活生生的人，这十倍的涨价空间，就彻底打开了。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2082621001548939362","translated_status_id":"2082621001548939362","published_at":"2026-07-29 22:56:49","created_at":"2026-07-30T00:48:34+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/16549602","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/16549602/markdown"},{"rank":3,"id":"2069877348653023627","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"搞 AI，所有人都在盯着 NVIDIA 的 GPU。 你抢 H100，我抢 B200，好像只要拿到显卡，就能买到通往未来…","summary":"搞 AI，所有人都在盯着 NVIDIA 的 GPU。 你抢 H100，我抢 B200，好像只要拿到显卡，就能买到通往未来的门票。 但不好意思，真正的瓶颈，已经往下移了一层。 拖死这场军备竞赛的，可能是最基础的内存和存储。 最近，存储巨头美光（Micron）的 CEO 出来说了大实…","body":"搞 AI，所有人都在盯着 NVIDIA 的 GPU。\n\n你抢 H100，我抢 B200，好像只要拿到显卡，就能买到通往未来的门票。\n\n但不好意思，真正的瓶颈，已经往下移了一层。\n\n拖死这场军备竞赛的，可能是最基础的内存和存储。\n\n最近，存储巨头美光（Micron）的 CEO 出来说了大实话。\n\n他说，客户们现在终于反应过来了，内存和存储的短缺，短时间内根本无解。\n\n甚至， he 用了一个非常绝望的词：“No line of sight”。\n\n意思就是：我们目前完全看不清，内存供应到底什么时候才能追上那帮疯涨的需求。\n\n为什么内存这么致命？\n\n很简单，GPU 算力再强，它也只是个计算引擎。\n\nAI 模型动辄几千亿参数，要把这些庞然大物跑起来，数据得源源不断地送进显存和内存。\n\n如果数据运送通道不够宽、容量不够大，GPU 就只能在那闲置、死等，也就是被“饿死”。\n\n这就好比你造了一辆时速 400 码的顶级超跑，却配了一根吸管粗细的油管。\n\n车跑不快，引擎没问题，是油根本送不上来。\n\nAI 军备竞赛拼到现在，已经进入了找木桶短板的阶段。\n\n第一阶段抢显卡，第二阶段抢电力，现在，终于撞到了内存墙。\n\n美光 CEO 的这番话，直接掀开了算力繁荣背后的残酷真相：\n\n物理极限和产能瓶颈，不会因为你 PPT 上的宏大叙事就凭空消失。\n\n接下来的 AI 竞赛，决定胜负的不再是算法有多聪明。谁能在这个连巨头 CEO 都“看不见尽头”的短缺里多抢到几颗内存芯片，谁就能赢。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2070057086986137989","translated_status_id":"2070057086986137989","published_at":"2026-06-25 08:10:43","created_at":"2026-06-25T10:05:53+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/2069877348653023627","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2069877348653023627/markdown"},{"rank":4,"id":"2043736136636317697","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"AI算力的最大瓶颈已经换人了。 GPU不再是唯一卡脖子的资源。 Dylan Patel的最新观察给出了一个反直觉的事实。…","summary":"AI算力的最大瓶颈已经换人了。 GPU不再是唯一卡脖子的资源。 Dylan Patel的最新观察给出了一个反直觉的事实。 全网云市场的CPU正在被快速抽干。 以前的算力比例是极其悬殊的。 100兆瓦的GPU集群，配不到1兆瓦的CPU就足够对付。 早期的AI只会做简单的文字进出。…","body":"AI算力的最大瓶颈已经换人了。\nGPU不再是唯一卡脖子的资源。\nDylan Patel的最新观察给出了一个反直觉的事实。\n全网云市场的CPU正在被快速抽干。\n\n以前的算力比例是极其悬殊的。\n100兆瓦的GPU集群，配不到1兆瓦的CPU就足够对付。\n早期的AI只会做简单的文字进出。\nCPU只需要在旁边干点存储和预处理的轻活。\n\no1模型和智能体工作流的爆发掀翻了这个天平。\n现在的模型早已摆脱了安静对话框的设定。\n它们要在后台跑无数次代码单元测试。\n它们要编译程序并频繁调用数据库。\n甚至还要去跑极度消耗性能的物理和生物模拟。\n\n一个代码智能体现在能连续自主工作六七个小时。\n这些全都是实打实压在CPU上的重负载。\n过去半年里，代码智能体带来的营收从几十亿美元飙到超百亿美元。\n代价就是各大云厂商的通用算力冗余彻底归零。\n\n亚马逊今年的CPU服务器安装量直接翻了三倍。\n各种满负荷运转带来的副作用已经开始显现。\n很多程序员最近都在抱怨GitHub频频宕机。\n代码提交经常毫无征兆地失败。\n\n真相非常现实。\n微软为了满足大模型的恐怖胃口，把能抠出来的闲置CPU全借调出去了。\n大头都给了OpenAI和Anthropic这些签了约的外部实验室。\n算力军备竞赛的战场已经全面扩容。\n现在的AI巨头连一颗闲置的CPU都不打算放过。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2044000084749168926","translated_status_id":"2044000084749168926","published_at":"2026-04-14 09:31:25","created_at":"2026-04-14T11:12:09.203474","url":"https://mubeitech.com/p/2043736136636317697","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2043736136636317697/markdown"},{"rank":5,"id":"2029936664429183319","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"几千亿美元砸进硅谷，只为了抢 GPU。 这些天价显卡 99% 的时间和电费，到底耗在了哪里？ 算矩阵乘法。 说白了就是把…","summary":"几千亿美元砸进硅谷，只为了抢 GPU。 这些天价显卡 99% 的时间和电费，到底耗在了哪里？ 算矩阵乘法。 说白了就是把一堆数字排成方阵，然后互相乘。 这就是现代 AI 神经网络的全部底座。 现在的解法极其暴力。 普通的电脑 CPU 顶多 16 到 32 个核心。 GPU 直接塞…","body":"几千亿美元砸进硅谷，只为了抢 GPU。\n这些天价显卡 99% 的时间和电费，到底耗在了哪里？\n\n算矩阵乘法。\n说白了就是把一堆数字排成方阵，然后互相乘。\n这就是现代 AI 神经网络的全部底座。\n\n现在的解法极其暴力。\n普通的电脑 CPU 顶多 16 到 32 个核心。\nGPU 直接塞进去成千上万个算力单元。\n\n单拎出来比，GPU 的单个核心根本跑不过 CPU。\n它完全是靠人海战术，用极度密集的并行计算把整体速度堆上去。\n但这套用电信号硬算的模式，越来越吃力。\n\n华尔街最近盯上了一个新东西。\n光子计算。\n\n与其用电流在硅片里苦苦排队，不如直接用光学硬件来跑算法。\nAI 硬件的下一次大洗牌，才刚刚起步。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":null,"translated_status_id":null,"published_at":"2026-05-05 05:25:30","created_at":"2026-05-05T07:24:27.543138","url":"https://mubeitech.com/p/2029936664429183319","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2029936664429183319/markdown"},{"rank":6,"id":"2061973589583155218","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"“2026年你想买算力？祝你好运，要是知道哪有卖的，麻烦告诉我。” 连 OpenAI 的 CFO Sarah Friar…","summary":"“2026年你想买算力？祝你好运，要是知道哪有卖的，麻烦告诉我。” 连 OpenAI 的 CFO Sarah Friar 都在公开场合这样诉苦。 结果旁边人冷不丁补了一刀：“马斯克那儿有啊。” 这背后，是几周前马斯克干了一件“杀人诛心”的事。 他发现自己手头的算力居然过剩了，于是…","body":"“2026年你想买算力？祝你好运，要是知道哪有卖的，麻烦告诉我。”\n连 OpenAI 的 CFO Sarah Friar 都在公开场合这样诉苦。\n结果旁边人冷不丁补了一刀：“马斯克那儿有啊。”\n\n这背后，是几周前马斯克干了一件“杀人诛心”的事。\n他发现自己手头的算力居然过剩了，于是转手卖了出去。\n卖给谁了？卖给了 OpenAI 最大的死敌 Anthropic。\n纯粹就是为了恶心 Sam Altman。\n连 Sarah 都只能苦笑承认：“讽刺的是，马斯克竟然成了唯一算力过剩的人。”\n\n算力到底有多要命？\nOpenAI 亲口承认，那个曾震撼全球的视频模型 Sora，现在推进得极其痛苦。\n为什么？因为视频太吃算力了。\n为了保住核心项目，他们不得不做出“非常艰难的选择”。\n连 OpenAI 这种级别的巨头，在算力面前都没有余粮，而且到了 2027 年，情况依然不会缓解。\n\n这背后透露出的，是算力作为战略资源的真实格局。\nSarah 讲透了当前的两套玩法：\nAI 算力分两种，训练和推理。\n用来“炼大模型”的训练算力，必须全部留在美国本土。\n因为美国政府已经明确表态，这是一种“国家资产”。\n但用来跑日常应用的推理算力，可以推向全球，去支撑更实时的智能体互动。\n\n科技巨头们早已看清，未来不是低头按手机屏幕的时代。\n多模态已经来了，人类将直接和 AI 对话。\n但这一切的基础，依然是最原始的硬件底座。\n马斯克用多余的算力精准资敌，OpenAI 缺算力缺到不敢放开跑 Sora。\n这就是 AI 战争最残酷的现实：算力就是霸权。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2062452923712373216","translated_status_id":"2062452923712373216","published_at":"2026-06-04 08:12:46","created_at":"2026-06-04T10:08:05.025325","url":"https://mubeitech.com/p/2061973589583155218","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2061973589583155218/markdown"}]}