本文の著者：蒋紫涵

出典：ハードAI

AIブームによって、計算ニーズが高まり、GPUのレンタルは本当に利益が出るのでしょうか？

8月27日、モルガンスタンレーのJoseph Mooreとそのチームが報告書を発表しました。

GPUレンタル市場は現在も需要に供えず、投資回収率(roi)が非常に高いです。H100のレンタル価格は下がりましたが、価格の絶対水準から判断すると、投資回収期間は1年以内でしょう。データセンターの投資家にとっては、エヌビディアが最も安全な選択肢です。

保守的な推計では、データセンターへの投資は30%〜50%の内部収益率を生み出すでしょう。しかし、GPUレンタルは主要プラットフォーム以外にもより安価な価格帯が存在し、これが投資家のリターンに影響を与えるでしょう。

クラウドコンピューティングを通じてAIアプリケーションを構築する企業が増えるにつれて、通信サービスプロバイダ（CSP）やteri-2/3クラウドプロバイダ（teri-2/3クラウド）などのデータセンターのroiがますます注目されています。

現在、GPUのリースは、スポットインスタンス価格（スポットインスタンスの価格設定）とオンデマンドインスタンス価格（オンデマンドインスタンスの価格設定）に分かれています。今回、モルガンスタンレーは市場でのGPUのスポットインスタンスの価格設定や、第三者市場プラットフォームであるGPUlist.aiなどのGPUの供給源について調査しました。

GPUの供給不足のため、roiは非常に高くなっています。

収集したデータに基づくと、モルガンスタンレーはGPUの供給がまだ比較的不足しており、需要が供給を続けています。下の図に示すように、過去6ヶ月間でH100のリース価格は下がっていますが、価格の絶対水準はハードウェアの投資のroiが非常に高いことを示しており、回収期間は1年以内です。

需要の増加により、H100の現物価格は最初は現実的ではない高水準にあり、供給の改善に伴い徐々に下がっていきます。

モルガンスタンレーは、これらのスポットインスタンス価格が各GPUの供給業者によって現在の清算価格である場合、AWSのH100の現物リース価格が約4.50ドル/時間であることは、保守的な推定では、新規に建設される100MWのデータセンターへの投資が30％～50％のroiをもたらす可能性があることを意味します。

利益率の推計によると、2025年までにGPUのiaasは50％以上の粗利率を実現することができます。この収益は非常に魅力的ですが、投資家は収益の持続可能性にも注目しています。CoreweaveやLambda LabsなどのGPUクラウドコンピューティングに特化した企業が規模を拡大し続けることで、この領域はさらに重要になる可能性があります。

エヌビディアは、彼らのGPUへの1ドルの投資が4年間で最大5ドルの収入を生み出すと述べています。モルガンスタンレーは、この推定が理想的すぎると考えています。なぜなら、リース価格の下落やGPUの利用率が100％に達していないことを考慮していないからです。

モルガンスタンレーの仮定：GPUのリース価格は年間20％ずつ下落し、H100の初期リース価格は1時間あたり4ドルで、6年間での利用率が80％に達する。上記の3つの仮定に基づき、モルガンスタンレーは32億ドルの新規建設100MWのデータセンター投資が6年間で78億ドルの収入を生み出し、税引前のレバレッジのないroiが38％をもたらすと推定しています。

GPU投資の高い回収率の下で、問題はまだ存在しています。

大手証券会社は、データセンターへの投資の内部収益率は非常に高いですが、投資家が楽観しすぎてはいけないと説明しています。というのも、主要なクラウドコンピューティングサービスプロバイダー以外でも、GPUのリースはさらに安い価格で提供されています。

GPU計算市場のGPUlist.aiのデータによれば、H100の毎時のリース価格の中央値は2.27ドルであり、AWSよりも80%以上安いです。他のクラウドコンピューティングサービスプロバイダーであるPaperspaceも、3年間のコミットメント期間内に同様の低価格を提供しています。数百万時間のリースが必要な消費者にとって、これは非常に魅力的な割引です。

また、GPUのリースは通常、ソフトウェアに関連していますが、これにより、消費者は最適な価格を追求するためにクラウドサービス間を簡単に切り替えることができます。

GPUのスポットインスタンスの価格設定は、消費者のニーズをすべて満たすことができるかどうかという別の問題があります。

この価格設定の下では、GPUは非常に高い回転率を持っており、長時間安定した計算リソースを必要とする大規模なモデルのトレーニングには適していないようです。さらに、リース価格が低く表示されている場合、GPUlist.aiが消費者のニーズを満たすために十分なGPUを提供できるかどうかは不明です。モデルのトレーニングには通常、厳格な通常営業時間の要件があり、これらのGPUは実験や小規模なモデルの微調整にのみ使用される可能性が高いです。

大手証券会社はまた、GPUlist.aiに掲載されているGPUの中で、高性能計算用のコンピューターネットワーク通信規格であるInfiniBandを使用している割合が非常に高いことに注意しています。これは、NVIDIAの顧客層が増え続けており、利益面ではより良い結果を示すということを示しています。

NVIDIAはまだ最も安全な選択肢です。

大摩の理論的なデータセンターモデルに基づいて、同じリターンを得るためには、クラウドコンピューティングサービスプロバイダはMi300Xの価格をH100よりも25〜30%低く設定する必要があります。これは、現在のAMDの価格設定が合理であり、AMDが市場で地歩を築くのに役立つことを示しています。しかし、この分野でのAMDの採用率は、長期的な成功を収めるための鍵となるでしょう。

しかし、NVIDIAと比較して、一回限りの使用ケースでは価格を25％下げることが決定的な役割を果たしません。なぜなら、それにはAMDの未熟なエコシステムを改善するための追加の開発リソースが必要になるかもしれず、AI市場では時間がすべてです。

クラウドコンピューティングサービスプロバイダにとって、NVIDIAはリース市場で安全な選択肢であり、NVIDIA以外の選択肢では機会費用やリスクが非常に高くなります。

本文は、WeChat公式アカウント「Hardware AI」から転載されました。より多くのAI前線情報をお届けするには、こちらをご覧ください。