GPU không có "giá cả": bốn chỉ số chính đấu đá, thị trường sức mạnh tính toán còn hỗn loạn hơn bạn nghĩ

作者： David Lopez Mateos

Biên dịch: Deep Tide TechFlow

Deep Tide Dẫn đọc: Truyền thông thích dùng một con số để tóm gọn biến động giá của sức mạnh tính toán GPU, nhưng thực tế là: trên Bloomberg Terminal, bốn nhà cung cấp chỉ số đều đưa ra các mức báo giá chênh lệch với nhau hơn 2 USD, và cả hướng đi lẫn nhịp độ cũng không nhất quán. Tác giả bài viết là người sáng lập nền tảng giao dịch sức mạnh tính toán GPU Compute Desk, David Lopez Mateos; ông đã phân tích cấu trúc định giá thực sự của H100 và B200 bằng dữ liệu giao dịch trực tiếp, làm lộ ra một thị trường nguyên sơ—không có mốc chuẩn đồng thuận, không có hợp đồng tiêu chuẩn, không có đường cong kỳ hạn—trong đó sức mạnh tính toán đang bị gom giữ và cho thuê lại giống như căn hộ cho thuê ngắn hạn.

Tiêu đề của truyền thông khiến bạn cảm thấy giá sức mạnh tính toán GPU đang bùng nổ tăng mạnh. Câu chuyện đó rất thoải mái, vừa khít hoàn hảo vào khung vĩ mô “cung thắt chặt + nhu cầu AI không có đáy”, và còn gợi ý một điều khiến người ta yên tâm: chúng ta có một thị trường vận hành tốt, tín hiệu giá rõ ràng và đọc được.

Nhưng chúng ta không có. Câu chuyện này hầu như được dựng hoàn toàn dựa trên một chỉ số duy nhất; những điều nó ngụ ý thì không nên được ngụ ý: thị trường cho thuê sức mạnh tính toán GPU đã hiệu quả đến mức chỉ bằng một con số có thể đại diện cho trạng thái toàn cục.

Sự thiếu cung là có thật, nhưng cảm nhận về mức thiếu cung của mỗi người lại hoàn toàn khác nhau—tùy thuộc bạn là ai, bạn ở đâu, bạn đang giao dịch hợp đồng nào, và loại tài sản sức mạnh tính toán nào. Trước sự không minh bạch như vậy, phản ứng tự nhiên của thị trường không phải là phát hiện giá có trật tự, mà là gom giữ: khóa lại thời lượng GPU mà bạn có thể chưa cần ngay, vì bạn không chắc rằng tháng sau chúng còn có thể mua được với bất kỳ mức giá nào. Ở nơi có gom giữ và không có mốc chuẩn minh bạch, thị trường thứ cấp bị phân mảnh sẽ xuất hiện. Tại Compute Desk, chúng tôi đã giúp các bên thuê chuyển nhượng cụm của họ như cách người ta chuyển thuê căn hộ trong thời gian diễn ra một sự kiện lớn. Đây không phải giả định—điều này đang xảy ra.

Chỉ số không hội tụ

Trong các thị trường hàng hóa quy mô lớn đã trưởng thành, các chỉ số được xây dựng dựa trên các phương pháp luận khác nhau sẽ dần hội tụ. Dầu Brent và WTI có chênh lệch vài USD theo vị trí địa lý và chất lượng dầu, nhưng về mặt xu hướng thì chúng đồng bộ vận động (Hình 1). Sự hội tụ này là dấu hiệu của một thị trường hiệu quả.

Chú thích hình: So sánh diễn biến giá dầu Brent và WTI, độ tương đồng về hướng đi rất cao

Hiện trên Bloomberg Terminal có ba nhà cung cấp chỉ số định giá GPU: Silicon Data, Ornn AI và Compute Desk. SemiAnalysis vừa công bố cái thứ tư—một chỉ số giá hợp đồng theo tháng cho kỳ hạn 1 năm H100, được xây dựng dựa trên dữ liệu khảo sát từ hơn 100 người tham gia thị trường. Silicon Data và Ornn công bố chỉ số thuê H100 theo ngày, Compute Desk tổng hợp dữ liệu ở tầng kiến trúc Hopper, còn SemiAnalysis ghi nhận giá hợp đồng sau đàm phán chứ không phải giá niêm yết hoặc giá lấy từ trình thu thập. Phương pháp luận khác nhau, tần suất khác nhau, góc nhìn về cùng một thị trường cũng khác nhau. Khi chồng chúng lên nhau, sự khác biệt trở nên rõ ràng (Hình 2).

Chú thích hình: Bốn chỉ số GPU chồng lên nhau để so sánh, cả mức giá lẫn xu hướng đều khác biệt rõ rệt

Giá tăng rốt cuộc xảy ra ở đâu

Dựa trên dữ liệu của Compute Desk, chúng ta có thể phân rã biến động giá H100 theo nhóm loại nhà cung cấp và cấu trúc hợp đồng, đồng thời chồng thêm chỉ số SDH100RT của Silicon Data (Hình 3). Tất cả các chỉ báo đều cho thấy giá đang tăng, nhưng điểm xuất phát và biên độ khác nhau rất lớn tùy theo chỉ số và loại hợp đồng.

Chú thích hình: Diễn biến giá H100 theo từng loại hợp đồng chồng lên chỉ số SDH100RT

Dữ liệu H100 new cloud (neocloud) của Compute Desk kể một câu chuyện cụ thể hơn so với các chỉ số tổng hợp. Định giá theo nhu cầu trong suốt mùa đông tương đối ổn định, khoảng 3.00 USD/giờ, sau đó đến tháng 3 đã bùng nổ lên 3.50 USD. Giá giao ngay thì nhiễu hơn và thấp hơn, cho tới tận tháng 3 mới có xu hướng tăng nhẹ. SDH100RT của Silicon Data lại thể hiện một đường tăng ổn định và mượt hơn: trong cùng giai đoạn, từ 2.00 USD lên 2.64 USD. Hai chỉ số duy trì ở các mức giá khác nhau và cách mô tả nhịp thời gian cũng khác nhau: Compute Desk nói về cú nhảy tăng vào tháng 3, còn Silicon Data nói về mức tăng chậm.

Định giá đặt trước 1 năm thì trước tháng 2 cơ bản đi ngang, rồi cuối tháng 3 tăng vọt từ 1.90 USD lên 2.64 USD—không phải tăng dần để đuổi kịp, mà là một lần định giá lại đột ngột. Điều này giống như việc nhà cung cấp tập trung điều chỉnh tỷ lệ phí hợp đồng sau khi thị trường theo nhu cầu bị thắt chặt, hơn là nhu cầu mang tính cấu trúc thúc đẩy liên tục.

Câu chuyện của B200 còn “mạnh” hơn vào tháng 3 (Hình 4). Chỉ số theo nhu cầu của Compute Desk tăng vọt trong vài tuần từ 5.70 USD lên trên 8.00 USD. SDB200RT của Silicon Data tăng từ 4.40 USD vọt lên 6.11 USD rồi rơi trở lại xuống 5.47 USD. Hai chỉ số đều ghi lại đợt biến động này, nhưng điểm xuất phát chênh hơn 2 USD và hình thái của cả tăng lẫn giảm cũng khác nhau. B200 chỉ có dưới năm tháng dữ liệu, ít nhà cung cấp hơn, và chênh lệch giá lớn hơn; hai chỉ số đang dùng những “lăng kính” hoàn toàn khác nhau để quan sát cùng một sự kiện.

Chú thích hình: Diễn biến giá theo nhu cầu và đặt trước của B200; chồng dữ liệu Compute Desk với Silicon Data

Vấn đề hạ tầng, không chỉ khác biệt theo địa lý

Thị trường hàng hóa quy mô lớn có “basis differential” (chênh lệch cơ sở). Khí đốt Appalachia là một ví dụ điển hình trong sách giáo khoa: một lượng dự trữ khổng lồ nằm trên năng lực vận chuyển đường ống bị ràng buộc mang tính cấu trúc; tỷ lệ sử dụng hành lang Pennsylvania–Ohio thường vượt 100%, và các dự án mới như Borealis Pipeline mãi đến cuối thập niên 2020 mới đi vào vận hành.

Thị trường GPU cũng có tình huống tương tự: một miếng H100 ở Virginia và một miếng H100 ở Frankfurt không phải là cùng một loại hàng hóa kinh tế. Nhưng chỉ dựa vào khác biệt địa lý không thể giải thích vì sao khi đo cùng một thị trường, các chỉ số lại phân kỳ lớn đến vậy. Sự lệch pha trong thị trường GPU sâu hơn so với khí đốt Appalachia. Vấn đề của khí đốt là một “khâu thiếu” đơn lẻ: năng lực đường ống kết nối hai đầu cung và cầu. Còn trong thị trường sức mạnh tính toán, khoảng trống hạ tầng tồn tại ở cả phía cung lẫn phía cầu. Hạ tầng vật lý—mạng đồng nhất để phân phối sức mạnh tính toán một cách tin cậy, cấu hình có thể dự đoán, tính sẵn sàng có thể dự đoán—chưa trưởng thành, thậm chí đôi khi không hoạt động. Hạ tầng tài chính—dù vẫn tồn tại khác biệt về mặt vật lý, nhưng có thể thu hẹp chênh lệch giá bằng hợp đồng tiêu chuẩn hóa, mốc chuẩn minh bạch và cơ chế arbitrage—cũng hiện vẫn chưa có.

Dữ liệu đã kể một câu chuyện. Trải nghiệm thực tế khi cố gắng mua sức mạnh tính toán vào đầu năm 2026 kể một câu chuyện còn “xót” hơn. Hầu hết mọi loại GPU theo nhu cầu đã thực sự hết hàng. Thậm chí tìm được 64 miếng H100 cũng rất khó: Compute Desk cho thấy 90% số nhà cung cấp mà cụm theo nhu cầu của họ sẵn có ở mức bằng không; còn thị trường đặt trước thì cũng chẳng khá hơn. Trong một thị trường vận hành tốt, mức khan hiếm như vậy đã đẩy giá lên một điểm cân bằng mới từ rất sớm. Nhưng không phải thế. Điều này cho thấy chính nhà cung cấp cũng thiếu thông tin định giá theo thời gian thực để điều chỉnh. Giá đang tăng, nhưng tăng quá chậm, không đủ để “dọn sạch” thị trường. Khoảng trống giữa giá niêm yết và mức sẵn sàng chi trả thực tế đang được lấp đầy bởi việc gom giữ, cho thuê lại và giao dịch ở thị trường thứ cấp không chính thức.

Cần thay đổi những gì

Hiện tại, thị trường sức mạnh tính toán GPU có bảy vấn đề cốt lõi:

Không có mốc chuẩn đồng thuận. Nhiều chỉ số cùng tồn tại, phương pháp luận khác nhau, kết luận lại mâu thuẫn.

Câu chuyện tổng hợp che giấu cấu trúc. Một con số “giá H100” che đậy sự chênh lệch lớn giữa các loại nhà cung cấp và thời hạn hợp đồng khác nhau.

Thiếu dữ liệu ở cấp độ giao dịch. Trong thị trường song phương, chênh lệch giữa giá niêm yết và giá giao dịch thực tế là rất lớn.

Không có tiêu chuẩn hóa hợp đồng. Phần lớn việc cho thuê GPU là đàm phán song phương, điều khoản khác nhau. Hợp đồng ngắn hơn và chuẩn hóa hơn có thể cải thiện thanh khoản và phát hiện giá.

Chất lượng giao hàng không được đảm bảo. Sự khác biệt về topology liên kết, ghép CPU, ngăn xếp mạng và thời gian vận hành là rất lớn. Trước khi đưa ra cam kết, người mua cần biết họ đang mua sức mạnh tính toán có chất lượng gì.

Hợp đồng không có thanh khoản. Nếu nhu cầu thay đổi trong giai đoạn đặt trước, lựa chọn sẽ rất hạn chế: hoặc “ăn” vào chi phí, hoặc cho thuê lại không chính thức. Thị trường cần có hạ tầng để chuyển nhượng hoặc bán lại sức mạnh tính toán đã cam kết, để năng lực chuyển dòng đến đúng nơi cần nhất.

Không có đường cong kỳ hạn. Không thể định giá kỳ hạn thì không thể phòng hộ rủi ro (hedge). Đây là lý do tại sao các tổ chức cho vay áp chiết khấu 40%-50% đối với tài sản thế chấp GPU, khiến chi phí vốn vẫn ở mức cao.

Xây dựng một thị trường vận hành bình thường cho một trong những hàng hóa quy mô lớn quan trọng nhất của thế kỷ này không thể chỉ dựa vào việc đẩy tiến từng bước bằng một đường duy nhất. Đo lường, tiêu chuẩn hóa, cấu trúc hợp đồng, chất lượng giao hàng, thanh khoản—những thứ này phải tiến đồng thời; cho tới khi đó, không ai có thể nói rõ được một giờ sức mạnh tính toán GPU đáng giá bao nhiêu.