英伟达芯片“倒爷”们，开始不发朋友圈了。
2023年大模型火热的时候，“倒爷”们朋友圈的画风是“欲购从速、30%定金，有实力的老板来！”到了2024年就变成了“现货现款、物美价优。”甚至有一批人已经黯然退场。
以H100整机价格为例，官方售价为30万美元左右，水货一度高达300多万人民币，超过50%的利润空间，让不少人趋之若鹜，但是现在价格已经回落到230万人民币左右，再倒卖也就没什么利润空间。
其中既有英伟达芯片更新换代的原因，基于Blackwell架构的GB200等新品单位算力成本更低；也有算力行业从过热到回归理性的必然，有了GPU并不意味能转换成大模型算力，大家对这一现实的理解，是用真金白银砸出来的。
大模型之大，动辄需要64/128/256台服务器（一台服务器8张GPU卡）组成的算力集群来训练。对于志在基础大模型的厂商来说，万卡集群成了入门门槛，不仅海外OpenAI、马斯克的xAI等都在规划十万卡集群，国内也同样走在竞逐十万卡集群的路上。
来自需求端的压力，也正在重新校正AI算力产业，首当其冲的便是智算中心。作为计算、存储、网络的集合体，智算中心直接反映大模型算力的行业现状，而来自一线的声音趋于一致：智算中心太“多”，大模型不够用了。
缺算力是真的，空置也是真的
智算中心并不是绝对意义上的“多”，无论从各种视角看，真正适配大模型训练的算力在未来一段时间仍有很大的缺口，大规模智算中心的建设不会停止。
以OpenAI为代表，ChatGPT发布两年来，大模型产业发展的脚步似乎变慢了，不排除这是大模型新一轮爆发前的蛰伏，在“Scaling Law”（规模法则）信仰之下，xAI、Meta、Op
