供应链🔥8.0
折旧模型失效:英伟达 B200 二手残值达首发价 158%,AI 算力需求持续推高 GPU 溢价
📋总体概括
数据分析公司Silicon Data最新统计显示,英伟达B200 GPU出货约一年后,二手残值已达原始上市价格的158%,即较MSRP溢价58%,彻底颠覆消费硬件逐年贬值的常态。更早的A100、H100残值同样远超按3年或5年直线折旧应有的水平,传统折旧模型在AI加速器市场失效。SemiAnalysis测试显示B200运行DeepSeek-R1每百万词元推理成本仅0.20美元,仍是效率最高的推理硬件之一,供需失衡与强劲推理性价比共同支撑其二手溢价。
⚡关键信息
- ▸B200出货约一年后二手残值达首发价158%,较MSRP溢价58%
- ▸A100和H100残值也远超按3年或5年直线折旧计划应有的水平
- ▸直线折旧会计方法在AI加速器二手市场已明显失效
- ▸B200运行DeepSeek-R1每百万词元推理成本仅0.20美元(每用户76词元每秒)
- ▸AI算力需求持续推高GPU二手溢价,与消费硬件贬值规律相反
🔥犀利点评
显卡论斤卖的时代被AI按需抢购的时代碾碎了。B200二手价格不跌反涨58%,本质不是GPU保值,而是算力饥渴到连二手市场都被买穿——只要推理回报率跑赢折旧,旧卡就是印钞机而非负债。传统直线折旧的会计假设建立在硬件性能迭代可预期之上,如今需求增速碾压迭代速度,这套模型自然失灵。对囤卡企业的启示很直白:现在账面残值虚高别急着乐,一旦算力供需反转,暴跌来得会比折旧快得多。
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