本报记者 资深编辑
随着人工智能算力需求持续爆发，英伟达高端AI服务器机架的价格正在经历前所未有的剧烈波动。近日，多位业内人士向本报透露，受存储芯片及其他核心零部件供给紧张、需求暴涨影响，搭载英伟达GPU的服务器机架价格快速走高，部分零部件单周价格波动幅度最高达40%，相关企业正面临“成本无法预判”的经营困境。
零部件行情“两到三周彻底变天”
一名英伟达服务器经销商向本报表示，当前搭载英伟达GPU显卡的服务器机架，其核心零部件价格波动已极度剧烈。“所有零部件的行情两到三周就会彻底变天，价格完全无法预判。企业只能在极短窗口期锁定采购价，窗口期一过就无法规划成本。”该经销商透露，单周价格波动最高达40%的品类涵盖台积电代工的晶圆、封装配套组件、网络设备、散热模组，而影响最大的则是各类存储芯片。
“GPU服务器机架的价格波动已经不是按月计算，而是按周甚至按天在变。”该经销商补充道，这种极端波动在以往任何一代产品中都未曾出现，反映出AI基础设施供应链的脆弱性。
云厂商亲历“每周涨价”
某GPU云服务商高管向本报证实，其近期采购的服务器机架单周涨价幅度已达2%至3%。“我们本来以为季度采购协议能锁定价格，但现在供应商每周都发新的报价单，涨幅完全不可预测。”该高管表示，这种高频涨价迫使云厂商不得不加快采购决策，并承受更高的资金占用成本。
另一家竞品云厂商高管则进一步指出，在当前采购的英伟达Grace Blackwell GB300机架中，NVMe固态硬盘是价格剧烈波动的最主要诱因。据其透露，数月前NVMe固态硬盘涨价速度极快，直接推高了整机成本。“当前GB300机架价格较我们认定的常规基准价已经高出10%至15%，虽然GB300机型每月涨幅近期已趋于平稳，约在1%左右，但绝对价格依然处于高位。”
存储供需失衡是根源
业内分析人士认为，本轮价格剧烈波动的根源在于AI算力需求爆炸式增长与存储芯片产能扩张滞后之间的严重错配。以HBM（高带宽内存）和NVMe固态硬盘为代表的存储芯片，在AI训练和推理中扮演着关键角色。随着英伟达B200、GB300等新一代GPU的推出，单台服务器搭载的存储容量和性能要求大幅提升，而存储芯片的供给端却受到晶圆产能、先进封装工艺以及原材料价格的多重制约。
“存储芯片的扩产周期通常需要12至18个月，而AI服务器的需求增长速度远远快于产能释放。”分析师认为，这种结构性供需缺口在短期内难以缓解，预计价格波动将持续伴随AI基础设施的部署节奏。
下游企业“极限生存”
面对零部件价格的剧烈波动，下游企业正陷入“极限生存”模式。多位受访者表示，传统以季度或半年为周期的采购模型已彻底失效，企业必须建立以周为单位的动态价格跟踪和快速决策机制。部分云服务商甚至开始提前囤货，或与供应商签订附带价格保护条款的框架协议，以降低波动风险。
“现在谁能在极短的窗口期内锁定低价，谁就能在竞争中获得成本优势。”某云厂商高管坦言，价格波动已经不仅是财务问题，更成为影响AI云服务定价和战略布局的关键变量。
未来展望：短期难言乐观
展望未来，多位业内人士认为，存储芯片的供给紧张局面至少将持续至2025年下半年。虽然英伟达、台积电等上游厂商正在加大产能投入，但新产能的爬坡需要时间。与此同时，全球AI算力投资的热情不减，来自互联网巨头、金融机构和科研院所等领域的订单仍在加速涌入。
“除非出现需求端的意外降温，否则GB300机架及其核心零部件的价格波动难以在短期内平息。”一位资深产业观察人士指出，对于AI服务器产业链上的所有参与者而言，适应这种“高波动、短周期”的新常态，或许将成为一项必备的生存能力。