芯片比豪车保值？ 专家揭硅谷暴利内幕「价格涨疯了」

在AI热潮推动下，算力需求持续喷发，导致芯片资产出现罕见现象：GPU（图形处理器）的保值能力甚至超过汽车。 以英伟达H100为例，使用3年后仍可维持原价84%，折旧速度远低于一般耐用品，颠覆市场对科技硬件「快速贬值」的既有认知。

据财经媒体《商业内幕》（Business Insider）报道，这样的价格表现并非个案，而是整体市场供需失衡的结果。 根据Silicon Data的数据，英伟达不论新款或旧款GPU，近几个月价格全面上升，显示AI算力需求仍持续超过供给。

GPU价格颠覆常态 旧款芯片不跌反升

过去芯片市场通常遵循固定节奏：新产品上市带动价格上扬，但随供应扩大，价格逐步回落。 然而目前市场并未出现这样的变化。

数据显示，Neo Cloud H100指数从2.20升至2.64,3个月内涨幅20%; Neo Cloud B200指数从4.40升至5.35，上涨22%; Hyperscaler H100指数则由7.26增至7.46，成长3%。 不仅新款产品价格上行，旧款H100同样维持高档。

Silicon Data执行长Carmen Li指出，B200价格并未随时间回落，反而持续走高，而H100这类已推出一段时间的产品，也因需求强劲维持价格。 这使GPU市场出现与过往完全不同的价格曲线，价格简直涨到发疯。

保值能力罕见提升 租赁与交易同步升温

GPU价格上涨同时反映在资产与租赁市场。 翻新H100在使用第2年仍可达原价85%，第3年仍保有84%，显示其价值维持能力极强。 Carmen Li笑称，「我的汽车贬值速度都比这快得多」。

在租赁端，AI企业对算力的依赖进一步推高价格。 不同类型云端供应商之间的价差也逐渐扩大，从大型云端业者租用H100的成本，几乎是新兴AI云端服务商的3倍。

这种溢价主要来自于整合能力与使用便利性，但同时也让整体算力成本持续上升。 对需要大量GPU支撑业务的企业而言，价格变动已直接影响营运支出。

供应链瓶颈浮现Rubin产能下修25%

需求持续攀升之际，供应端却出现新的限制。 供应链消息指出，英伟达次世代Rubin GPU因HBM4验证进度延迟，产能规划被迫下修。

市场预估，2026年Rubin GPU产量目标将由200万颗降至150万颗，减幅25%; 相关服务器机柜出货量也由1.2万至1.4万台降至约6000台。 这显示未来高阶算力供给仍可能持续受限。

从整体产业观察，瓶颈并不限于芯片本身，还包括内存、电源与数据中心空间等环节，形成多层次限制。

AI需求远超预期 成本压力持续扩散

目前市场呈现明确趋势：AI需求远超预期，但算力供应难以同步跟上。 这种落差使GPU价格维持高档，也让整体产业链承受更大压力。

对企业而言，不论是购买硬件或透过云端租用GPU，成本皆显著上升。 这不仅影响基础设施预算，也进一步改变依赖算力运作的商业模式。

GPU价格异常不仅是市场现象，更反映AI产业发展节奏。 当供应瓶颈尚未解除前，芯片比汽车更保值的情况，短期内仍难以逆转。