随着ChatGPT带火的AI热潮持续升温，行业内布局大型语言模型的企业逐渐增多，对算力的需求也在显著提高。目前英伟达GPU价格不仅水涨船高，交货周期也被拉长，部分新订单可能要到12月才能交付。 

A100价格涨幅达37.5%，A800价格涨幅达20%

据集微网消息，有代理商透露，英伟达A100价格从去年12月开始上涨，截至今年4月上半月，5个月价格累计涨幅达到37.5%；同期A800价格累计涨幅达20.0%。同时，英伟达GPU交货周期也被拉长，之前拿货周期大约为一个月，现在基本都需要三个月或更长。甚至，部分新订单“可能要到12月才能交付”。

供需的巨大鸿沟面前，在这一情形之下，众多客户也不得不“勒紧腰带”。据集微网文章指出，国内可用于训练AI大模型的A100大约有4万-5万个，供应相当吃紧，一些云服务厂商已严格限制内部使用这些先进芯片，以将其保留至需要强力运算的任务。

值得一提的是，类似的事情在微软内部也早已发生。3月已有外媒报道指出，微软内部陷入AI服务器硬件短缺的窘境，不得不对AI硬件资源采取“配额供给”机制，限制公司内部其他AI工具开发团队的资源用量。

英伟达GPU涨价始末

拉长时间线来看，有GPU业内人士指出，实际上从去年6月起，英伟达就已宣布上调A100价格，涨幅20%左右，渠道商在加紧囤货。至于英伟达A800，在ChatGPT火爆之前就已出现涨价，但反映到市场则有一定的滞后性，赶上ChatGPT爆火这一时间点，更放大了这一现象。

GPU业内人士表示：“英伟达GPU涨价与ChatGPT有一定的关联性，且交货周期也受到了连带的影响，导致市场上出现了众多炒卡的行为。”

此外，在海外电商平台上，英伟达新旗舰级GPU H100的价格在4月中旬就已炒到了超过4万美元。

如今各家科技巨头争相推出自家大模型，GPU需求量持续攀升。OpenAI指出，AI大模型要持续取得突破，所需要消耗的计算资源每3~4个月就要翻一倍，资金也需要通过指数级增长获得匹配。

业内人士也表示，AI大模型训练成本之一是基础算力，如果价格持续上涨，无论是互联网、AI大厂、还是创业新贵，要追加的投入都可能远超当初。

GPU筑起大模型算力门槛

众所周知，芯片能力直接影响着高算力训练效果和速度，相较于基于CPU芯片的通用算力，AI所需的智能算力则主要基于GPU、GPGPU及AISC等AI芯片所提供算力，用于人工智能的训练和推理。其中，GPU是一种专门用于处理图形、视频、游戏等高性能计算的硬件设备，凭借相较于其他硬件在算力方面的较大优势脱颖而出，同时随着英伟达A100、H100等型号产品的发布，前款产品在AI推理时吞吐量是CPU的249倍。GPU已成为当前AI算力的核心硬件。

中金公司研报表示，多GPU互联能力加强可以提高并行计算能力，因而算力提升对GPU数量的要求日益提高。随着单GPU的计算能力越来越难以应对深度学习对算力的需求，英伟达已经开始用多个GPU去解决问题。对此，业内分析认为，高端GPU的数量基本决定了一个厂商能够练多大的模型，后期将成为业内判断企业大模型能力的重要指标。

据TrendForce数据显示，如果以英伟达 A100 显卡的处理能力计算，GPT-3.5大模型需要2万块GPU来处理训练数据。亦有业内公认看法，做好AI大模型的算力门槛是1万枚A100芯片。

目前，全球GPU市场主要由英伟达、英特尔和AMD三家巨头垄断，去年Q4独立GPU份额分别为85%、6%、9%。其中，人工智能、云端计算和独立GPU主要为英伟达主导，A100和H100最高浮点算力分别实现19.5 TFLOPS 和67 TFLOPS。