لا توجد "أسعار" لـ GPU: تتصارع الأربعة مؤشرات الكبرى، سوق الحوسبة يتسم بالفوضى أكثر مما تظن

作者： David Lopez Mateos

翻译： شينتشاو TechFlow

شينتشاو مقدمة: تحب وسائل الإعلام استخدام رقم واحد يلخص صعود/هبوط سعر قدرات GPU، لكن الواقع مختلف: على منصة Bloomberg الطرفية، تتجاوز الفروقات بين عروض أربع جهات مزوّدة لمؤشرات الأسعار 2 دولار أمريكي، كما أن الاتجاه والإيقاع غير متسقين. مؤلف هذه المقالة هو David Lopez Mateos، مؤسس منصة تداول قدرات GPU Compute Desk. قام بتفكيك البنية الحقيقية لتسعير H100 وB200 اعتمادًا على بيانات التداول المباشرة، كاشفًا عن سوق “أولي” بلا مرجعية إجماع، بلا عقود معيارية، وبلا منحنى آجال—حيث تُجمع القدرة الحاسوبية وتُعاد إعادة بيعها كما لو كانت شققًا مفروشة للإيجار القصير.

عناوين وسائل الإعلام قد تجعلك تظن أن أسعار قدرات GPU تشهد ارتفاعًا حادًا. هذا السرد مريح جدًا، ومُدرج بشكل مثالي داخل الإطار الكلي لـ “انكماش العرض + طلب AI لا ينتهي”. كما يوحي بأمر مطمئن: لدينا سوق يعمل بكفاءة، وإشارات السعر واضحة وقابلة للقراءة.

لكن لا. يعتمد هذا السرد تقريبًا بالكامل على مؤشر واحد فقط، وما يوحي به يجب ألا يُفترض: سوق تأجير قدرات GPU أصبح كفؤًا إلى حد يمكن عنده تمثيل الحالة العالمية برقم واحد.

العجز في العرض حقيقي، لكن الإحساس به يختلف كليًا من شخص لآخر—حسب من أنت، وأين أنت، وما نوع العقود التي تتداولها، وأي أصل من أصول القدرة الحاسوبية. في ظل هذا الغموض، لا تكون الاستجابة الطبيعية للسوق اكتشافًا منظمًا للسعر، بل تجميعًا: تأمين مدة GPU قد لا تحتاجها بعد، لأنك غير متأكد إن كانت بإمكانك شراؤها بأي سعر في الشهر القادم. حيث يوجد تجميع ولا توجد مرجعية شفافة، ستظهر الأسواق الثانوية المجزأة. في Compute Desk، قمنا بالفعل بتمكين المستأجرين من “إعادة تأجير” عناقيدهم كما لو كانوا يبدّلون شققًا مفروشة في فترة حدث رياضي كبير. هذه ليست مجرد فرضية—إنها تحدث بالفعل.

لا تتقارب المؤشرات

في أسواق السلع الكبيرة الناضجة، تميل المؤشرات المبنية على منهجيات مختلفة إلى التقارب. نفط برنت ونفط WTI يفصل بينهما بضعة دولارات بسبب الموقع الجغرافي وجودة النفط، لكنهما يتحركان معًا في الاتجاه (الشكل 1). هذا التقارب علامة على سوق كفؤ.

تعليق على الشكل: مقارنة مسار أسعار برنت وWTI، وتطابق الاتجاه بدرجة عالية

على منصة Bloomberg الطرفية، توجد الآن ثلاث جهات تقدم مؤشرات تسعير GPU: Silicon Data وOrnn AI وCompute Desk. قامت SemiAnalysis للتو بالإعلان عن الرابعة—وهي مؤشر أسعار شهري لعقد لمدة سنة لِـ H100 مبني على بيانات مسح لأكثر من 100 مشارك في السوق. ما ينشره Silicon Data وOrnn هو مؤشرات تأجير يومية لـ H100، بينما تقوم Compute Desk بتجميع البيانات على مستوى معمارية Hopper، وتلتقط SemiAnalysis أسعار العقود بعد التفاوض لا أسعار الإدراج أو أسعار “الويب سكراپينغ”. تختلف المنهجيات، وتختلف التواترات، وتختلف زوايا استيعاب الرؤية لنفس السوق. وعند تكديسها معًا، تصبح نقاط الخلاف واضحة للعيان (الشكل 2).

تعليق على الشكل: تراكب مؤشرات GPU الأربع معًا؛ مستويات الأسعار والمسارات فيها كلها تُظهر تباينًا واضحًا

أين يحدث الارتفاع فعلاً

باستخدام بيانات Compute Desk، يمكننا تفكيك تغيّرات سعر H100 بحسب نوع المزود وهيكل العقد، ثم تراكب مؤشر Silicon Data SDH100RT (الشكل 3). جميع المؤشرات تُظهر أن الأسعار في ارتفاع، لكن نقاط البداية ومدى الارتفاع تختلف اختلافًا كبيرًا باختلاف المؤشر ونوع العقد.

تعليق على الشكل: مسار أسعار H100 حسب نوع العقد متراكب مع مؤشر SDH100RT

تحكي بيانات Compute Desk الخاصة بسحابة H100 الجديدة (neocloud) قصة أكثر تحديدًا من القصة التي يقدمها مؤشر مجمّع. ظل التسعير عند الطلب ثابتًا نسبيًا خلال الشتاء بأكمله—حوالي 3.00 دولار أمريكي/ساعة—ثم قفز حادًا في مارس إلى 3.50 دولار أمريكي. كان تسعير السوق الفوري أكثر ضجيجًا وأقل، مع وجود اتجاه صعودي طفيف فقط حتى مارس. يُظهر مؤشر Silicon Data SDH100RT صعودًا أكثر سلاسة وثباتًا—وبالموازاة ارتفع من 2.00 دولار إلى 2.64 دولار. يظل المؤشران طوال الوقت عند مستويين مختلفين، كما يقدمان وصفًا مختلفًا لإيقاع الزمن: تقول Compute Desk إن هناك قفزة في مارس، بينما تقول Silicon Data إن الأمر مجرد ارتفاع بطيء متدرج.

كان التسعير المُسبق لعقد سنة قبل نهاية فبراير تقريبًا ثابتًا، ثم في نهاية مارس ارتفع بسرعة من 1.90 دولار إلى 2.64 دولار—ليس مطاردة تدريجية، بل إعادة تسعير مفاجئة. وهذا أقرب إلى أن المزودين شدّوا قبضتهم في سوق “عند الطلب” ثم عدّلوا معدلات العقود بشكل مركّز، وليس إلى أن الطلب البنيوي هو المحرك المستمر.

قصة B200 لشهر مارس كانت أشدّ (الشكل 4). قفز مؤشر Compute Desk عند الطلب خلال بضعة أسابيع من 5.70 دولار إلى أكثر من 8.00 دولار. قفز مؤشر Silicon Data SDB200RT من 4.40 دولار إلى 6.11 دولار ثم انخفض إلى 5.47 دولار. سجّل المؤشران هذه الجولة السوقية، لكن فرق نقطة البداية يتجاوز 2 دولار، كما تختلف أيضًا أنماط الارتفاع والانخفاض. وبما أن بيانات B200 لا تتجاوز خمسة أشهر تقريبًا، وأن عدد المزودين أقل، والفروقات السعرية أكبر، فإن المؤشرين ينظران إلى الحدث نفسه عبر عدستين مختلفتين جدًا.

تعليق على الشكل: مسار “عند الطلب” و”الحجز/التحجيم المسبق” لـ B200 متراكب، بيانات Compute Desk وSilicon Data معًا

مشكلات البنية التحتية، وليست مجرد فروق جغرافية

في أسواق السلع الكبيرة توجد فجوة أساس (basis differential). غاز الأبلاشين (Appalachia) هو مثال تعليمي: كميات ضخمة من المخزون جالسة فوق طاقة نقل بالأنابيب محدودة بنيويًا، وغالبًا ما تتجاوز نسبة تشغيل ممر بنسلفانيا-أوهايو 100%، ولا تُتوقّع مشروعات جديدة مثل Borealis Pipeline أن تدخل الخدمة إلا في أواخر العقد الحالي من عشرينيات القرن 2020.

للأسواق الخاصة بالـ GPU حالة شبيهة: قطعة H100 في فيرجينيا ليست نفس السلعة الاقتصادية التي تمثلها قطعة H100 في فرانكفورت. لكن مجرد اختلاف المناطق لا يكفي لتفسير لماذا يكون تباين مؤشرات قياس “نفس السوق” بهذا الحجم. اختلال السوق في GPU أعمق من اختلال غاز الأبلاشين. مشكلة الغاز تتمثل في الحلقة المفقودة الوحيدة: سعة خطوط الأنابيب التي تربط بين طرفي العرض والطلب. فجوات البنية التحتية لسوق القدرة الحاسوبية موجودة على جانبي العرض والطلب. البنية المادية—شبكة اتساق ضرورية لتوزيع قدرة حاسوبية بشكل موثوق، وإعدادات يمكن التنبؤ بها، وتوفر يمكن التنبؤ به—غير ناضجة، وأحيانًا لا تعمل أصلًا. البنية المالية—على الرغم من وجود اختلافات مادية—تتطلب أيضًا عقودًا معيارية يمكنها تقليص الفروقات، ومرجعية شفافة، وآليات تحكيم (套利)، لكنها أيضًا غير موجودة بعد.

البيانات تروي قصة. وتروي قصة أكثر إيلامًا تجربة الشراء الواقعية للقدرة الحاسوبية في مطلع 2026. اتضح أن الطاقات المتاحة عند الطلب عبر كل أنواع الـ GPU كانت بالفعل مستنفدة. من الصعب جدًا العثور على 64 وحدة H100: تُظهر Compute Desk أن 90% من مزودي المجموعات (clusters) عند الطلب لديهم كمية متاحة تساوي صفرًا، ولا يكون سوق الحجز/التحجيم المسبق أفضل حالًا. في سوق يعمل بكفاءة، كانت هذه الدرجة من الندرة ستدفع الأسعار إلى مستوى توازن جديد في وقت مبكر. لكن هذا لم يحدث. وهذا يعني أن المزودين أنفسهم يفتقرون إلى معلومات تسعير آنية لتعديل الأسعار. ترتفع الأسعار، لكنها ترتفع ببطء شديد بما لا يكفي لتصفية السوق. الفجوة بين سعر الإدراج وبين الاستعداد الحقيقي للدفع يتم ملؤها الآن بواسطة التجميع وإعادة التأجير والتداول في سوق ثانوي غير رسمي.

ما الذي يجب تغييره

توجد سبع مشكلات محورية في سوق قدرة GPU الحالي:

لا توجد مرجعية إجماع. توجد عدة مؤشرات، ومنهجياتها مختلفة، واستنتاجاتها تتناقض مع بعضها.

السرد المُجمّع يُخفي البنية. رقم “سعر H100” واحد يُخفي فروقًا ضخمة بين أنواع المزودين وفترات العقود.

نقص بيانات على مستوى الصفقات. في سوق ثنائي الأطراف (bilateral)، تكون الفروقات بين سعر الإدراج وسعر الصفقة الفعلي كبيرة جدًا.

لا توجد معيارية للعقود. أغلب تأجير GPU يتم عبر تفاوض ثنائي الأطراف، وشروطه تختلف. يمكن أن يؤدي اعتماد فترات عقود أقصر وأكثر معيارية إلى تحسين السيولة واكتشاف السعر.

لا توجد ضمانات لجودة التسليم. تختلف جدًا البنى المترابطة (interconnect topology)، واقترانات CPU، ومكدس الشبكة (network stack)، ووقت التشغيل. قبل أن يلتزم المشتري، يحتاج إلى معرفة جودة القدرة الحاسوبية التي يشتريها.

العقود تفتقر للسيولة. إذا تغيّر الطلب خلال فترة الحجز/التحجيم المسبق، تكون الخيارات محدودة: إما امتصاص التكاليف أو إعادة التأجير بشكل غير رسمي. يحتاج السوق إلى تحويل أو إعادة بيع البنية التحتية للقدرة الحاسوبية التي تم الالتزام بها، بحيث تتجه الطاقات إلى من يحتاجها أكثر.

لا توجد منحنيات آجال (forward curve). لا يمكن إجراء تسعير آجال إن لم توجد منحنيات آجال، وبالتالي لا يمكن التحوط. وهذا هو سبب خصم 40%-50% الذي تمنحه الجهات المُقرضة مقابل ضمانات GPU، وما يترتب عليه من ارتفاع تكلفة التمويل.

بناء سوق يعمل بكفاءة لسلعة كبيرة الأهمية لهذا القرن لا يمكن تحقيقه عبر دفع متغير واحد فقط. القياس، والمعيارية، وهيكل العقود، وجودة التسليم، والسيولة—يجب أن تتقدم جميعها معًا، وإلا فلن يتمكن أحد من القول بشكل حقيقي كم تساوي “ساعة” واحدة من قدرة GPU.