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文章链接：https://www.latent.space/p/gpu - bubble（无具体内容，仅为链接）

讨论总结

此贴主题为“$2 H100s: How the GPU Rental Bubble Burst”，讨论围绕GPU租赁泡沫破裂展开。主要涉及NVIDIA的市场策略、GPU的租赁价格、市场供需关系、成本利润、平台稳定性等多方面内容。既有从企业策略角度出发的讨论，如NVIDIA对GPU的使用期限设置，也有从用户角度出发的观点，像个体开发者如何受益于市场变化等。整体讨论氛围理性，大家各抒己见。

主要观点

  1. 👍 NVIDIA面临二手产品的竞争
    • 支持理由：vincentz42提到朋友说NVIDIA最大的竞争对手是二手NVIDIA。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 GPU租赁价格受供应过剩影响
    • 正方观点：市场上H100s的供应过剩会影响价格走向，如价格从早期访问的1.35美元/小时到Lambda Cloud上的2.40美元/ GPU /小时等情况。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 AI发展存在重硬件轻软件的现象
    • 解释：Odd_Onion_1591指出AI倾向于投入更多资金进行硬件升级，如GPU的使用，而不是去解决软件问题，各公司都在重复这样的操作。
  4. 💡 云服务投资有价值但存在隐私风险
    • 解释：Stock - Fan9312认为聪明的人会投资云服务，但h_mchface等指出在一些行业使用云服务存在数据隐私风险。
  5. 💡 GPU租赁2美元/小时并非接近纯利润
    • 解释：vincentz42指出考虑到设备设置成本如机箱、数据中心、维护等，H100平均设置成本达5万美元，投资不会很快回本。

金句与有趣评论

  1. “😂 A friend of mine once told me NVIDIA’s biggest competitor is used NVIDIA. I found this to be very fitting given B200 is around the corner.”
    • 亮点：用朋友的话生动地指出NVIDIA面临二手产品竞争的情况。
  2. “🤔 The author seems rather unhinged, but I really hope they are right. It would mean a great boom - time for the open source community.”
    • 亮点：对文章作者的态度比较矛盾但希望其观点正确利于开源社区，表达独特。
  3. “👀 My experience has been full of random reboots or hosts that just go down or subpar performance because rhe host is probably oversubscribed on RAM or pci - e bandwidth.”
    • 亮点：具体描述了GPU租赁平台存在的问题。

情感分析

总体情感倾向较为理性客观。主要分歧点在于云服务投资方面，有人认为云服务值得投资，有人则指出在某些行业存在数据隐私风险。可能的原因是不同用户从不同的使用场景（如企业和个人）以及需求（如安全需求和成本需求）出发看待云服务。

趋势与预测

  • 新兴话题：人工智能本地化期望可能引发后续讨论，像本地计算在AI中的发展潜力等话题。
  • 潜在影响：如果GPU租赁价格持续下降，可能会对AI开发的普及度产生积极影响，更多个体开发者和小公司能够参与到AI相关的项目中。

详细内容：

标题：《$2 H100s：GPU 租赁泡沫的破裂》

在 Reddit 上，一则关于“$2 H100s：How the GPU Rental Bubble Burst”的帖子引起了广泛关注。该帖子的链接为 https://www.latent.space/p/gpu-bubble ，点赞数和评论数众多，引发了关于 GPU 市场的热烈讨论。

讨论的焦点主要集中在英伟达 GPU 的租赁和使用限制、价格变化、市场供需关系以及对开源社区和个人开发者的影响等方面。

有人认为英伟达最大的竞争对手是二手英伟达产品。还有人提到英伟达可能会对其 GPU 进行时间限制，比如 5 年后停止工作。有用户分享道：“他们已经试图通过其 AI Enterprise 许可证来这样做，该许可证 5 年后过期。5 年过后，您将失去对英伟达很多容器平台的访问权限。一个 H100 包含 5 年的支持，之后您必须重新购买许可证，而此时的费用将超过当时折旧的显卡价格。”

对于英伟达的这些举措，有人表示不满，认为这很糟糕。也有人认为大多数计算提供商会在 5 年使用寿命的前 3 年进行更换。还有用户指出，购买新的、更高效的显卡在电力成本上更划算。

有人提到，在 Ebay 上，V100 仍然价格昂贵，这表明其并未被淘汰。也有人认为目前电力成本仍低于芯片成本。

关于英伟达的策略，有人将其与思科的做法相类比。有人质疑英伟达这样做是否合法，认为购买的物品应归个人所有，英伟达无权要求收回。

还有用户梦想能在家庭电脑上拥有 Groq 这样的芯片，并希望有初创公司能成为消费者 LLM 领域的“树莓派”。

在讨论中，有人认为当前 AI 的运行成本高于购买或升级成本，所以转向更高效的硬件是合理的。也有人提到目前 H100 的租赁价格，比如在某些小型云供应商处每小时约 1.5 美元。

总的来说，这场关于 GPU 市场的讨论反映了大家对行业发展的关注和思考，未来的走向仍充满不确定性。