英伟达H100二手价翻倍，AI算力芯片成硬通货。从训练大模型到推理落地，GPU、TPU、昇腾各显神通，功耗和生态才是真门槛。
一块英伟达H100正在二手市场能炒到比新车还贵块芯狂ams.abg2222.net，那事搁三年前谁敢疑啊？AI算力芯片如今就是数字经济里的硬通货，谁手里有卡啊？谁就能先跑年夜模子啊？我朋友正在一家创业公司做算法，上个月为了租八张A100，愣片比是排了两周队。价格还比岁首年月涨了三成。
疯狂吗？挺疯狂的。年夜模子锻炼像头饿狼的。
喂进去的是数据，车贵吐出来的是参数，中间端赖算力芯片撑着。GPT-4级别模子动辄上万张GPU并联了，浅显CPU根柢扛不住那种并止计较。英伟达靠CUDA生态筑起高墙，开发人员习惯了那套工具链，换芯片即是重写代码算力，谁情愿合腾啊，所以H100、B200一卡难求，黄仁勋的皮衣都快成算力争腾了。应战者没忙着的。AMD MI300X性价比挺香。谷歌TPU自家用，芯片亚马逊Trainium砍本钱，国内华为昇腾、寒武纪也正在逃了。我试过用昇腾跑推理，单卡吞吐不差，可模子迁移时踩了一堆坑，算子适配、框架版本的，合腾三天赋跑通门道。AI算力芯片那止，硬件参数只是门票，软件生态才是经久战。
电费也是个狠脚色。一个拆满GPU的机柜功率能到几十千瓦吧？
液冷系统成了标配。无数据中心的朋友吐槽，电费单比芯片采购单还刺激，所以别光看算力峰值，每瓦机能才是实功夫。将来谁能把功耗压下来啊？谁就能正在算力芯片的牌桌上多坐几轮啊？AI算力芯片不是全能钥匙。模子机关正在变，MoE、浓密化都正在降低对绝对算力的依赖。硬件军备竞赛热闹，实正落地的利用，常常靠算法和工程劣化省出来的那点算力。不要被参数忽悠。
合适自己场景的，才是好芯片。
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