AWS自7月1日起上调多地区GPU算力租赁价格
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亚马逊云服务宣布7月1日起再次上调GPU算力预留价格，覆盖英伟达从H100到B300全线实例，这是半年内第二次提价，企业AI训练和推理的硬成本正在系统性抬升。
这次涨价涨了什么？
AWS上调的是EC2 Capacity Blocks（一种按时段预留GPU算力的服务——相当于提前"包机"锁定GPU使用权）的价格，覆盖英伟达H100、H200、B200、B300四代GPU对应的全部实例。
按每颗加速器每小时计，新价格区间从P4de的2.214美元到最新旗舰P6-B300的14.04美元，高端实例单价是低端的6倍以上。
这意味着→ 不管你用的是上一代还是最新一代GPU，租金都在涨——AWS的提价是"全线普涨"，不是只针对新型号。
半年涨两次——AWS为什么敢连续提价？
AWS明确表示，预留价格将根据供需状况定期调整——这句话的潜台词是：只要需求够强，价格还会继续涨。
这是继2025年1月之后的第二次提价，间隔仅半年。
这反映出 当前GPU算力的供需格局：企业对AI训练和推理的算力需求增长速度，仍然快于AWS扩产的速度。用大白话说＝ 买GPU的人比卖GPU机时的人增长更快，卖方有底气涨价。
各地区价格差异有多大？
同一款实例，不同地区差价明显。以P6-B200为例：美国本土每加速器10.296美元，亚太孟买12.3552美元，GovCloud（政府云）12.870美元——孟买比美国本土贵约20%。
P5实例（搭载H100）美国区域每加速器4.326美元，非美国区域4.72美元，差距相对较小。
这意味着→ 选择在哪个区域部署AI负载，价格差距已经大到足以影响企业的成本决策，尤其是对大规模训练任务而言。
最贵的算力长什么样？
最高端的P6e UltraServer（超级服务器，一台机器集成36或72颗加速器）每小时费率达到380.952–761.904美元，折合每颗加速器10.582美元。
用大白话说＝ 租一台72颗加速器的超级服务器跑一天，光算力费用就超过1.8万美元（约合人民币13万元）。
这反映出 AI训练正在从"租几颗GPU跑实验"走向"整机集群包时段"的工业化阶段，对应的价格也从"按颗计费"升级到了"按整机计费"。
对企业和市场意味着什么？
AWS连续提价的直接后果：企业AI项目的算力成本在刚性上升，尤其是依赖预留算力的中大型训练任务。
这意味着→ 对于还在犹豫是否自建算力的大企业，云端租赁成本的持续上涨会推动更多"自建vs.租赁"的重新评估。
下一个市场验证节点：这轮提价能否顺利传导至终端客户，还是会倒逼企业转向更高效的推理架构或替代供应商。
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