AI算力需求分化：H100跌價、B200反彈、DRAM五連漲後回落
nashnova research
摩根大通9月數據中心報告顯示，Token用量環比激增71%但均價暴跌25%，GPU租賃市場新舊型號價格走勢背離，DRAM連漲五個月後首次回落——AI算力需求仍強勁，但資金正流向截然不同的方向。
Token用量暴漲七成，錢卻沒跟上——點解？
9月OpenRouter平台Token用量環比激增71%，同比增速達30倍；整體支出環比增長28%，同比擴大14倍。
但成交量加權均價（VWAP，即按實際成交量計出的平均價格）環比下降25%、同比下降55%。
這意味著→ 用量爆發靠的是平價模型走量，而非貴價模型加價。量升價跌，整體支出仍錄得增長，「薄利多銷」邏輯正在成形。
開源碾壓閉源——但邊個真正賺到錢？
開源模型（DeepSeek、Moonshot AI等）用量環比激增83%，同比增幅達101倍；閉源模型（OpenAI、Anthropic等）環比僅增39%，同比10倍。
用量排名前五中四款為開源模型，其中DeepSeek V4.1 Flash與GLM 5.3 Flash單月合計貢獻約41萬億Token，佔總量約30%，且定價遠低於此前開源均值。
但按支出排名，前五名換了一批面孔：GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1、Claude Opus 5等高單價閉源旗艦仍佔總支出50%。簡單來說＝ 開源模型跑量，閉源模型賺錢——用量榜同收入榜幾乎係兩張完全唔同嘅表。
GPU租賃價格點解「新漲舊跌」？
A100租賃均價每GPU小時1.59美元，環比跌2.8%；H100均價2.64美元，環比跌2.6%——兩款舊型號都在跌價，而且跌幅正在擴大。
B200走勢相反：9月均價回升至5.70美元，環比漲1.3%，扭轉了8月的跌勢。B200與H100價格比率升至2.16倍。
這意味著→ 市場對最新一代算力仍願意付溢價，但舊型號供給壓力正在加劇。這反映出算力市場並非整體升跌，而是「代際分化」——新卡搶手、舊卡過剩。
DRAM漲了五個月終於歇了——AI記憶體需求見頂了嗎？
DDR5 16Gb現貨價格9月報49.70美元，環比跌約1%，為連續五個月上漲後首次回落。但同比仍大漲614%（去年同期僅6.96美元）。
NAND 1Tb現貨價格30.54美元，環比微漲0.1%基本持平，同比漲幅約470%。此前NAND連跌四個月，上月剛轉正，9月維持穩定。
簡單來說＝ 環比跌1%唔代表升勢結束——同比漲了6倍有多的絕對水位說明AI對記憶體的需求擴張已經實實在在咁抬高了價格底部。未來幾個月，供給端擴產同需求結構變化能否重新搵到平衡，才是判斷存儲定價方向的關鍵。
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