之前Bernstein就寫過一篇1GW資料中心的花費，之前那篇文章主要是用NV的伺服器去算的，昨天Bernstein又將Nvidia、AMD、Google和OpenAI的AI架構放在同一框架下比較，拆解了1GW資料中心各個系統的價值量。

最終給的結論是約350億至400億美元，跟之前的那個報告的資料差不太多。

Bernstein估算，幾種新一代AI系統的成本分別為：

Nvidia Vera Rubin NVL72：約752萬美元

這些數字不僅包括GPU或ASIC，也包括CPU、HBM、DRAM、NAND、網路、供電、製冷和機箱。

不同架構的成本構成差異很大。

Nvidia的價值量主要集中在GPU；AMD雖然GPU價格較低，但記憶體、記憶體和網路投入更高；Google和OpenAI則通過自研ASIC和新的互聯方式，重新分配了整個系統的價值量。

Vera Rubin為何從910萬美元降至750萬美元？

Bernstein此前估算，一套Vera Rubin NVL72系統需要約910萬美元。這次下調至752萬美元，更接近供應鏈流傳的700萬至800萬美元區間。

首先，機櫃內NAND容量假設從約2.2PB降至576TB，並將機櫃外記憶體從系統BOM中剝離。

其次，HBM4價格假設從48美元/GB下調至30.6美元/GB。Rubin配置約20.7TB HBM4，考慮Nvidia加價後，整套系統的HBM價值量約為69.7萬美元。

最後，報告重新校準了網路、液冷和供電成本。

在752萬美元的Rubin系統中，GPU本身約396萬美元，CPU及記憶體約176萬美元，網路約117萬美元。計算硬體仍佔大頭，但網路已經成為第二大價值類股之一。

AMD MI455X Helios的成本約為733萬美元，與Vera Rubin相差不大，但成本構成完全不同。

報告估算，MI455X GPU單價約3.5萬美元，低於Rubin GPU約5.5萬美元。不過，AMD系統配置約31.1TB HBM，高於Rubin的20.7TB，CPU記憶體和本地記憶體容量也可能更大。

由於每顆GPU最多可以配置3張NIC，Helios系統的網路卡、交換機和光模組成本明顯增加。其網路價值量約為147萬美元，高於Rubin的117萬美元。

因此，AMD節省的GPU成本，一部分轉移到了記憶體、記憶體和網路。

如果AMD的市場份額提升，受益的不只是AMD本身，網路卡、交換機、光模組和記憶體供應商也可能獲得更高價值量。

Google TPU和OpenAI自研ASIC的系統價格明顯低於Nvidia方案。

其中，Google TPU v7 Ironwood約269萬美元；OpenAI Jalapeno約503萬美元。Jalapeno實際上是一套雙機櫃系統，主要針對推理場景最佳化。

OpenAI的思路是擴大scale-up互聯域，將更多資料保留在HBM和CPU DRAM中，同時減少傳統scale-out網路和NAND依賴，並使用光路交換器OCS。

這意味著，自研ASIC不會簡單地消滅網路和記憶體價值量，而是改變這些價值量出現的位置。

傳統交換機可能減少，但scale-up交換、銅連接、背板和OCS需求會上升；NAND用量可能降低，但HBM和DRAM容量可能增加。

更準確地說：ASIC改變的是AI產業鏈的利潤分配，而不是讓基礎設施投入消失。

為什麼每GW投資都在350億至400億美元？

雖然不同系統的價格相差數倍，但換算成1GW資料中心後，差距明顯縮小：

Google TPU v7 Ironwood：約390億美元/GW

原因是，便宜的系統不一定擁有更高的功率密度。

例如，Google TPU系統本身較便宜，但單套系統功耗也較低。建設1GW容量需要採購更多Pod，最終總投資並未顯著低於Rubin。

此外，伺服器之外還有大量固定投入。Bernstein估算，每GW資料中心的供電、製冷及其他機電設施需要約75億至82億美元，土地和建築還需要約45億美元。

所以，無論採用那一種晶片，變電、配電、液冷、廠房和土地都很難省掉。

市場經常把電價視為AI算力經濟性的核心變數，但報告顯示，真正的大頭可能是硬體折舊。

假設電價為0.15美元/kWh，運行1GW資料中心一年的電費約為13億美元。

相比之下，Vera Rubin資料中心即使按6年折舊，每年資本開支折舊也約為66億美元。

因此，決定AI算力成本的關鍵因素是：

在40%利用率假設下，Bernstein估算每顆加速器的小時成本約為：

不過，這些數字不能直接用來判斷晶片性價比，因為不同晶片的性能、軟體生態和適用模型並不相同。

它真正說明的是：提高昂貴硬體的利用率，可能比降低電價更加重要。

Bernstein預計，全球AI硬體對應的電力容量將從2025年的約27GW，增加至2026年的35.5GW和2027年的43.3GW。

隨著AI資料中心繼續擴張，價值量將從GPU向更多環節擴散：

資料中心土地、建築和電力資源

所以，最關鍵的問題還是在於誰能用更低的全生命周期成本，把昂貴的晶片轉化為持續、穩定且高利用率的算力 (傅里葉的貓)

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