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（来源：量子位）

英伟达它又要涨价了！

据彭博社消息，部分英伟达大客户已获告知，明年初交付的AI服务器，价格可能上调15%以上。

涉及的产品包括现有的Grace Blackwell，以及下一代旗舰Vera Rubin。

具体涨幅会根据GPU代际和内存配置有所不同。

The Information报道称，部分GB300和Vera Rubin 200系统预计涨价约17%。

按该报道使用的现价模型计算，一座1GW规模的AI数据中心，光是这一轮加价就可能多出至少50亿美元成本。

叹气……

注意，这已经不是今年第一次看到英伟达相关硬件价格往上走了。

前面还有消费级RTX 50系列显卡，以及专业卡RTX PRO 6000 Blackwell。

现在，AI服务器也加入了涨价队伍。

全方位齐涨，英伟达你介是什么意思？？？？

英伟达公司的一些最大客户已被告知，由于内存芯片成本飙升，其AI芯片的服务器价格将上涨超过15%。

The Information消息，两名收到服务器厂商通知的人士透露，部分英伟达旗舰AI服务器芯片系统预计涨价约17%。

此次价格上涨将从2027年初交付的产品开始生效，主要涉及Grace Blackwell 300和Vera Rubin 200。

涨17%是什么概念呢？

按估算，目前一套72GPU Vera Rubin机架的价格大约在700万美元；涨价以后，一套可能达到约800万美元。

按照这个情况，仅这一轮AI服务器涨价，建一座1GW级AI数据中心就可能额外增加至少50亿美元建设成本。

而且服务器价格最近已经处在频繁波动中。

此前采访服务器销售商和GPU云厂商发现，组成英伟达AI服务器的部分零部件，价格甚至会在一周内波动40%。

其中包括台积电晶圆、先进封装、网络设备、散热系统以及内存。

一名GPU云厂商高管称，他们采购的服务器机架最近一度每周涨价2%至3%。

另一名高管提到，GB300服务器中的NVMe存储此前是价格波动最明显的部分之一，目前部分机架已经比其所谓的正常基准价格高出10%至15%。

其实哈，2026年以来，英伟达相关硬件已经出现三轮大幅涨价了。

第一轮，发生在消费市场。

今年夏天以来，多款RTX 50系列显卡市场价格明显上涨。

RTX 5060 Ti 16GB中位价最高上涨约39%，RTX 5070上涨约36%，RTX 5060上涨约27%。RTX 5090也上涨约9%。

Attention Please，这些数据统计的是零售市场价格，其中包含供需、渠道库存等因素，不能全部算作英伟达官方调价。

第二轮涨价的是专业GPU。

拥有96GB显存的专业卡RTX PRO 6000 Blackwell也经历了明显价格变化。

此前，英伟达官方商城报价已经从早期价格一路上调，绝对涨幅为2750美元。

最发售至今，RTX PRO 6000价格轨迹触目惊心：

第三轮涨价的则是眼下的AI服务器。

从游戏显卡，到专业GPU，再到数百万美元一柜的数据中心系统，价格压力沿着英伟达产品线一路向上。

更加值得注意的是，下一代Rubin甚至已经开始重新评估内存配置。

TrendForce披露，从今年第三季度开始，英伟达已经把Rubin Ultra原本以12-Hi HBM4E为主的评估范围，扩大到了8-Hi HBM4E、12-Hi HBM4以及8-Hi HBM4等多种方案，目前最终规格尚未确定。

原因是2027年DRAM供应依然紧张，同时12-Hi HBM4E的验证时间和量产良率仍存在不确定性。

还有消息称，英伟达已经开始重新评估Rubin Ultra的HBM配置。

能怪谁？

怪内存供应紧张呗。

看看今年的内存行情，大概就明白怎么个事儿了。

TrendForce今年3月底预计，2026年第二季度传统DRAM合约价格将环比上涨58%至63%。

NAND Flash涨得更猛，预计环比上涨70%至75%。

到了第三季度，涨速有所放缓，但价格依然在继续向上。

其中服务器DRAM合约价预计环比上涨13%至18%。TrendForce同时判断，从2026年下半年一直到2027年下半年，服务器DRAM价格仍可能逐季上涨。

供给端的问题更加棘手。

服务器、PC、手机使用的DRAM，与AI芯片里的HBM，本来就在共享晶圆产能。

AI服务器越多，对HBM的需求越大，内存厂商也越愿意把先进制程和晶圆产能优先分配给HBM。

HBM本身又比普通DRAM更“吃晶圆”。

它需要更大的die、更多堆叠层数以及更复杂的封装流程，同样的晶圆投入，并不能带来同比例的bit产出。

结果就是，HBM快速扩产的同时，普通服务器内存能够拿到的产能进一步受到挤压。

TrendForce预计，2027年服务器RDIMM bit供应只能同比增长约15%至20%，明显落后于服务器CPU出货增长。

与此同时，HBM和SOCAMM还在继续增加对DRAM晶圆产能的消耗。

这已经迫使一部分客户主动调整配置。

今年上半年开始，一些云服务商和服务器OEM已经把部分系统中的96GB、128GB RDIMM，调整为32GB、64GB模块，希望降低采购成本。

英伟达自己也在做类似的取舍。

由于LPDDR5X供应紧张，英伟达已经决定把下一代Vera Rubin Superchip中的SOCAMM内存容量削减一半。

按照三星、SK海力士和美光初步产能分配测算，供应商目前能够满足的LPDRAM数量，大约只有英伟达预估需求的60%。

AI过去几年疯狂消耗GPU，GPU又带动HBM需求暴涨，HBM继续挤压DRAM产能……到了2026年，内存价格开始反过来推高GPU和AI服务器的成本。

现在，投出的回旋镖终于猛扎到英伟达自己身上了。

针对电力问题，英伟达已经往前走了一步

不过，内存成本上升只是台面上的原因，背后还有高端系统集成度提升、供应链紧张，以及云厂商与大模型公司对交付周期的争夺。

尤其是电力、土地、并网、散热、网络，以及整个园区能不能按时完成，都开始影响GPU什么时候能够产生收入。

英伟达最近就在往这一层继续伸手。

8月21日，英伟达宣布对美国数据中心基础设施开发商Cloverleaf Infrastructure进行少数股权投资。

具体金额没有公布，不过《华尔街日报》此前报道称，这笔投资可能达到数亿美元。

Cloverleaf做的事情是帮助数据中心开发商寻找合适的土地，与公用事业公司、能源供应商沟通，拿下电力以及其他基础设施资源，再把这些条件变成能够建设数据中心的项目。

公司2024年才成立，目前已经推进多个GW级项目。

合作以后，Cloverleaf还将部署英伟达DSX平台，用它优化数据中心选址、电力、冷却以及计算基础设施规划。

这也是英伟达最近频繁进入基础设施上游的原因之一。

几天前，英伟达刚宣布投资15亿美元进入软银旗下数据中心开发商SB Energy。

再往前，它还与Apollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、高盛、KKR等机构合作，希望长期撬动超过5000亿美元第三方资金，用于建设AI基础设施。

英伟达现在操心的事情，已经从“芯片能不能造出来”，一路扩到了“客户有没有钱买”“数据中心有没有地方建”“电从哪里来”“GPU交付以后什么时候能够通电”。

与此同时——

据悉，Amazon、微软、Google和Meta都在加码自己的AI芯片，希望降低对英伟达的依赖。

硬件卖到极限，英伟达也在替GPU寻找更高的效率。

其最新公布的AVO研究，先让Agent自己去优化GPU内核，再迁移到ARC-AGI-3测试。

官方披露，AVO探索了500多个优化方向，提交40个内核版本，在DGX B200上较FlashAttention-4最高快10.5%。

参考链接：

[1]

https://x.com/KobeissiLetter/status/2091243942595445165

[2]

https://www.straitstimes.com/business/nvidia-customers-notified-about-ai-related-price-hikes-above-15-bloomberg

[3]

https://sg.finance.yahoo.com/news/nvidia-customers-face-over-15-211744754.html?guccounter=1&guce_referrer=aHR0cHM6Ly93d3cuZ29vZ2xlLmNvbS5oay8&guce_referrer_sig=AQAAACrczxkZWDLqa82E33Tul0CxSc3AS3XD5QwVQ0rWJHGrgCthVxLwz6JR4Iv78gsNNfCcn4DEcCMC-a3SxQWCLezzf43xr9NXpvmXQg-IAe5ggDay3Ss0mCNW1Iz4-kuNGHPvWMff9imnnlr2VVymvHsZNfGj48TsCljCyHEcHs4W

[4]

https://www.reuters.com/business/nvidia-customers-notified-about-ai-related-price-hikes-above-15-bloomberg-news-2026-08-22/

[5]

https://www.cloverleafinfra.com/