AI 与基础设施

10 月 5 日 H100 云租赁指数：每 GPU 小时 3.49 美元

来源发布日期: 2026-10-05 · 编辑分析发布日期: 2026-10-05

GPU Economy 暂定周指数汇总 29 家供应商的 31 项公开费率，中位数为 3.49 美元。它衡量 H100 按需标价，并非已预订容量或矿企 AI 收入。

分析与实际影响

本节为本站分析及示例计算，与来源报道分开呈现。

广告计算的过时基准

GPU Economy 的云 GPU 价格指数显示，从 2026 年 10 月 5 日开始的一周，每 NVIDIA H100 GPU 小时的中位数为 3.49 美元。我们检查了时间戳为 10 月 5 日 12:40 UTC 的源快照。 它包含来自 29 个提供商的 31 个公开列出的按需费率。 本周仍在进行中，因此该数字是临时的，而不是最终的每周结果。 这是带有规定测量窗口的市场数据更新，而不是新 ASIC 的公告或客户可以立即预订每项广告优惠的承诺。

时间戳还可以防止移动的源页面被误认为是固定的历史报价。 如果本周晚些时候利率或小组成员发生变化，检查实时指数的读者可能会看到不同的数字。 带有日期的快照及其成分列表使当前文章保持可解释性，而无需将以后的每一次阅读都呈现为单独的市场事件。

该示例描述的是列表，而不是物理容量

该指数使用公开报价。 面板中出现的提供商没有告诉我们有多少 H100 卡可用、请求的区域是否有库存或者是否可以在特定日期交付大型集群。 报价计数和已安装的 GPU 计数必须保持独立。 对于评估人工智能转换的矿工来说，这是客户在公共费率卡中看到的内容的有用参考。 它本身不足以预测运营商的合同销售额、可实现的利用率或客户获取成本。 这些输入需要实际的报价和协商的服务条款。

当客户需要紧密连接的集群时，价目表可能适用于单个实例。 因此，租用一个 GPU 的能力与通过共享网络和同步启动预留多个 GPU 的能力是不同的采购问题。 这两个数量都不能通过乘以指数中显示的提供商数量来恢复。

标准化使价格在一定范围内具有可比性

该来源通过除以卡数将节点价格归一化为一个 GPU 小时，并采用中位数而不是算术平均值。 其小组对每个提供商-地区对使用最新的合格报价。 这种标准化有助于比较标题列表，但底层服务在 CPU 分配、内存、存储、网络、支持和计费条件方面仍然可能有所不同。 我们的评估是，买家在选择报价之前应比较完整的配置。 相同的 GPU 型号名称并不足以证明两种服务将提供相同的训练速度、可靠性或总发票。

对于工作负载比较，每计费小时的吞吐量与每张卡的名义价格一样重要。 软件设置、互连和存储性能可能会改变同一任务所需的时间。 较低的每小时报价并不自动意味着较低的完成工作成本； 买家需要一个能够代表自己工作量的基准。

每周中位数并不是纯粹的价格变化衡量标准

当前 3.49 美元的中位数也是该来源在 9 月 28 日至 10 月 4 日之前一周的最终价值。 这种平等并不能证明每个提供商都保持其费率不变。 当个别报价发生变化时，中位数可以保持不变，并且变化的面板可以改变中位数，而无需相同的提供商改变其价格。 该消息来源单独发布了一个旨在跟踪同类价格变化的指数。 读者应将级别、小组和变更措施附在适当的报告期间。 我们不会从一个临时点推断整个行业的定价趋势。

来源的临时每周值可以随着新观测值的到来而更新。 它不应被描述为结算价或保证合同费率。 上周最终确定的数据提供了一个过时的历史比较器，但趋势评估仍然需要对超过一两个观察结果采用一致的方法。

八个 GPU 示例说明了计费规模

按照总体中位数计算，使用 8 个 GPU 一小时的成本为 8 × 3.49 美元 = 27.92 美元。 24小时，相应算术为670.08美元。 这些是使用已发布的中位数进行的说明性计算，而不是提供商的报价或挖矿利润的估计。 实际计费可能取决于最短持续时间、存储、数据传输、税费、折扣和服务配置。 具有八个 GPU 的节点的套餐价格可能不同于八个独立实例的套餐价格。 该练习有助于在比较计算建议时保持 GPU 小时数和节点小时数不同。

举例来说，将使用量从 24 小时减半到 12 小时将使简单按小时计费的 GPU 小时小计减半，但不一定是发票上的所有成本。 存储空间可能会保持分配状态，并且承诺的合同可能仍然需要支付。 这就是为什么每小时的示例应该确定其假设，而不是暗示所有云费用都随活动 GPU 时间而变化。

列出的客户费率并非运营商收入

基础设施所有者无法将其理论最大 GPU 小时数乘以该指数并将结果称为预期收入。 这种方法假设以面向公共客户的价格充分利用，同时忽略销售渠道、合同折扣、中断和收款风险。 我们的解释是，该指数是采购讨论的参考点，而不是运营模式的替代品。 可靠的预测将使用合同净费率和实际利用率概况，并单独处理资本成本、电力、冷却、维修、软件和人员配置。 客户的账单和网站的净收入之间的差距可能很大。

站点的相关收入单位可能是预留集群、托管服务或批发容量协议。 它的定价不需要与公共零售卡的时间相匹配。 运营商应该对他们打算出售的合同进行建模，包括网络和支持的责任，而不是用现成的公开价格代替未公开的商业条款。

比特币哈希价格和 GPU 小时定价衡量的是不同的东西

比特币哈希价格通常表示一段时间内每单位哈希率的预期挖矿收入，通常为每 PH/s 天美元。 云 GPU 费率衡量的是租用 GPU 一小时的广告费用。 一个是挖矿收入参考，另一个是计算服务价格； 两者都不能直接替代另一个。 工作负载、硬件和客户义务也有所不同。 对于考虑人工智能基础设施的矿业公司来说，应该通过完整的项目现金流和服务需求进行比较。 仅靠较高的单价并不能表明转换会产生更好的回报。

硬件决策还需要检查转换成本和剩余设备价值。 ASIC 执行专门的挖矿工作； GPU 支持不同的计算任务和软件要求。 现有的电力接入可能在这两种设置中都有用，但如果没有额外的工程和商业工作，它不会将挖矿设施转换为完全配置的人工智能服务。

使用快照及其方法和年份

GPU Economy 发布成分报价、收据和方法，并与当前的临时报价分开，标注完成的周数。 读者可以使用这些材料来检查标题是如何构建的。 我们引用 10 月 5 日的快照，而不是将该数字呈现为无限期可用的固定价格。 这些数字涵盖了公开列出的按需 H100 定价，并未确定协商合同费率、现货可用性或特定数据中心将获得的收入。 实际结果是评估计算产品的透明参考，只要其样本和测量限制保持可见。

当读者可以检查哪些报价进入其中以及哪些报价被排除时，可重复的基准是最有用的。 该消息来源发布的收据是进行该检查的途径。 对于实际的采购决策，最后一步仍然是从提供商处获取当前报价，并确认容量、配置、持续时间以及适用于所请求服务的所有费用。

来源: GPU Economy ↗