從 NVDA 和 AMD 轉移的案例（長期）

有時候我在這裡閱讀了有關 GPU 製造商的信息，我想知道你們中的人是否曾經嘗試過在過去的 2 年內，每小時或每週或月租用 GPU 用於 AI 目的？ 如果是這樣，您是否曾經計算過每 FLOP 收取多少費用，或一般來說原始計算價格的方向？隨著 AI 成為主流，推論需求增長，您認為供需的基本定律會發生什麼？

我從事數據中心業務（又名 HPC）直到去年底，我可以告訴您，Nvidia A100 租賃的價格在過去的 2 年中壓縮了 70%。您看到所有這些出色的 GPU 銷售的唯一原因是因為兩件事：AI 運算需求爆炸了，貪心的 mofo 分銷商一直在堆積了 GPU-是的，您聽到了我。

我曾經銷售裝有各種 GPU 的容器服務器，如 A100，然後從現貨市場購買的 H100（我們沒有直接與 Nvidia 交易的數量），我看到這些 GPU 的倉庫坐在那裡等待最高出價者。Nvidia（或 AMD）分銷商獲得折扣和優先順序的唯一方法是通過下大量訂單。 雖然您聽到 TSLA 或 AMZN 向 NVDA 購買價值數十億 GPU 的重大消息，但他們的 GPU 業務的大部分是由您從未聽說過的公司分發，並通過 SMCI 這樣的公司製造成完整的系統。

如果您擁有供應，而在街上限制供應，街上的價格會怎麼樣？橫濱有一個我去過的倉庫，從地板到天花板裡裝有數千盒 GPU，等待最高價格的人。 $超微電腦(SMCI.US)$ $美國超微公司(AMD.US)$ $英偉達(NVDA.US)$