Nvidia podniesie ceny serwerów AI o ponad 15% z powodu droższej pamięci

Nvidia planuje w wielu przypadkach podnieść o ponad 15% ceny serwerów wyposażonych w układy sztucznej inteligencji. Podwyżki mają objąć systemy wysyłane na początku przyszłego roku — podał Bloomberg.

Zmiany dotyczą między innymi systemów opartych na układach Vera Rubin i Grace Blackwell. Dokładna skala podwyżki będzie zależeć od generacji zastosowanego układu oraz ilości pamięci w danej konfiguracji. Nvidia nie odpowiedziała na prośby o komentarz.

Producenci serwerów działający na zlecenie, którzy dostarczają sprzęt największym operatorom centrów danych, przekazali klientom informacje o planowanych zmianach cen — podał Bloomberg, powołując się na osoby zaznajomione ze sprawą. Wśród tych operatorów są Microsoft, Google należący do Alphabetu oraz Oracle.

Powodem podwyżek jest wzrost cen układów pamięci. Pamięć stanowi kluczowy element procesorów graficznych (GPU) firmy Nvidia oraz jej systemów serwerowych. Trzy firmy łącznie dominują na światowym rynku pamięci DRAM, czyli podstawowego typu pamięci stosowanego między innymi w serwerach.

Każda z tych firm zwiększa moce produkcyjne, ale gwałtowny wzrost wydatków na infrastrukturę sztucznej inteligencji przekroczył możliwości dostawców. W efekcie ceny pamięci rosną.

Nvidia ma marżę brutto na poziomie 75%. Oznacza to, że po odjęciu bezpośrednich kosztów produkcji spółce pozostaje 75% przychodów. Jej układy kosztują dziesiątki tysięcy USD za sztukę, co odzwierciedla utrzymujące się niedobory dostaw ze strony kontraktowego producenta Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. w stosunku do potrzeb nabywców.

Nvidia jest dominującą firmą na tym rynku. To, że przenosi wyższe koszty na klientów zamiast pokrywać je z własnej marży, pokazuje, jak silną pozycję zyskały firmy dostarczające pamięci w czasie gwałtownego wzrostu wydatków na infrastrukturę AI.

Nvidia ma również w przyszłym tygodniu przedstawić wyniki za drugi kwartał roku finansowego.

Podwyżki cen wprowadzane są w momencie, gdy najwięksi klienci Nvidii rozwijają własne układy AI. Chcą w ten sposób ograniczyć zależność od sprzętu Nvidii.

Google już dostarcza siódmą generację układu Ironwood. Układ Trainium3 firmy Amazon jest dostępny od końca 2025 roku. Z kolei układ Maia 200 firmy Microsoft, przeznaczony do wnioskowania AI, czyli uruchamiania wytrenowanych modeli, zaczął trafiać do centrów danych w Stanach Zjednoczonych na początku tego roku.

Mimo tych działań wszystkie te firmy nadal zależą od zakupów układów Nvidii, które odpowiadają za większość ich mocy obliczeniowych centrów danych.

To, jak szybko klienci przeniosą się na konkurencyjne układy w reakcji na podwyżki, może zależeć od możliwości zapewnienia odpowiednich dostaw pamięci. Musieliby je zakontraktować u tych samych trzech producentów, których polityka cenowa zwiększa presję kosztową na Nvidię.