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根據(jù)《巴倫周刊》資深撰稿人Tae Kim最近在社交媒體上發(fā)帖的估計(jì)，Nvidia 每銷售一臺(tái) H100 GPU 加速器就能獲得高達(dá) 1,000% 的利潤（接近10倍）。以美元計(jì)算，這意味著 Nvidia 的每個(gè)高性能計(jì)算 (HPC) 加速器（最便宜的 PCIe 版本）的市場價(jià)格約為 25,000 至 30,000 美元，超過了每個(gè)芯片和外設(shè)的估計(jì)成本 3,320 美元（在板）組件。Tae Kim 表示，消息人士向投資銀行公司的Raymond James 透露，H100 GPU 的成本為3320 美元，而該公司以25000 至30000 美元（當(dāng)前約18.3 至22萬元人民幣）的價(jià)格出售這些GPU。（注：最近沙特通過公共研究機(jī)構(gòu)阿卜杜拉國王科技大學(xué)（Kaust）購買了超 3000 塊英偉達(dá)的 H100 芯片，單價(jià)高達(dá) 4 萬美元，約合人民幣 29 萬元。）▲ 英偉達(dá) H100 GPU

目前尚不清楚成本分析有多深入：如果這是一個(gè)純粹的制造成本問題（在考慮良率的情況下平均每片晶圓和其他組件的價(jià)格），那么 Nvidia 仍然需要支付大量的費(fèi)用利潤其銷售額。不過僅從生產(chǎn)成本/ 售價(jià)比來看，英偉達(dá)H100 GPU 就是一個(gè)“超級大金礦”。

產(chǎn)品開發(fā)需要時(shí)間和資源；考慮到 H100 等產(chǎn)品的產(chǎn)品開發(fā)生命周期中的工程師和其他參與者，在得出最終的平均產(chǎn)品開發(fā)成本之前，還必須考慮 Nvidia 的研發(fā)成本。據(jù) Glassdoor 稱，Nvidia 電子硬件工程師的平均年薪約為 202,000 美元。這對于單個(gè)工程師而言 - H100 等芯片的開發(fā)可能需要許多專業(yè)工人花費(fèi)數(shù)千個(gè)小時(shí)。所有這些也都必須考慮在內(nèi)。

即便如此，不可否認(rèn)的是，作為人工智能加速工作負(fù)載的領(lǐng)先公司是有優(yōu)勢的。眾所周知，Nvidia GPU 很快就被搶購一空。Nvidia 人工智能加速產(chǎn)品的訂單似乎已經(jīng)售完到 2024 年。預(yù)計(jì)到 2027 年人工智能加速器市場價(jià)值將達(dá)到 1500 億美元左右。

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