算力租金涨到4000万美元，AI变现开始接受硬检验（二）

旧GPU涨价，改变AI的长期成本曲线

Nebius旧一代GPU价格较一季度上涨超过30%，CoreWeave也在把A100重新签入合同。

A100发布于2020年，如今仍能出租，说明AI算力会形成分层：最先进GPU承担训练和高强度推理，旧卡承接普通推理、轻量训练和突发任务。

Nebius今年将服务器及网络设备折旧年限从4年延长至5年，CoreWeave此前从5年延长至6年。在资产原值不变的简化口径下，年度折旧分别下降20%和16.7%。

设备采购的现金支出没有减少，但一台GPU可以跨越多轮合同继续产生收入，同样一笔硬件成本能够分摊到更多Token上，AI应用的长期单位成本随之下降。

折旧年限延长本身只会改善会计利润，旧GPU仍能涨价和续租，才证明背后存在真实的经济价值。

只要这条趋势延续，市场此前对GPU两三年就会大幅贬值的担忧需要下调，云厂商和AI应用未来的利润空间也会高于只按首份合同计算的结果。

3. 对AI行情的影响：短期看涨价，长期看现金流

新旧GPU同时涨价，意味着短缺已经从最新芯片扩散到整个算力池，对英伟达、网络设备、存储、电力和数据中心仍是直接利好。

云厂商获得更强定价权，也会推动华尔街继续上调AI基础设施公司的收入预测。

风险集中在现金流。

Nebius二季度收入5.82亿美元，调整后EBITDA利润率41%，单季度资本开支却接近57亿美元；

CoreWeave收入25.75亿美元，调整后EBITDA利润率59%，最终仍净亏损6.26亿美元，单季度利息支出6.4亿美元。已经上线的机房利润很高，建设下一批机房会吞掉更多现金。（图1）

好消息是，Nebius约70%的新合同包含预付款，四笔大单的预付款覆盖相关资本开支的50%—60%。客户正在替云厂商承担部分建设资金，融资压力逐渐转向项目交付与客户信用。

供给增加后，裸算力溢价终会下降。Nebius和CoreWeave能否把客户留在托管推理、任务编排和模型部署等软件服务上，将决定利润率能否长期维持。

接下来我主要看四个数据这是整个行业的缩影：短期租金能维持多久、旧GPU能否高价续租、客户预付款能否继续覆盖资本开支、签约兆瓦能否按时上线。

CoreWeave已有3.7GW签约电力，真正上线约1.5GW；这部分差额既是未来收入，也是执行风险。

短期涨价决定收入弹性，旧卡续租和预付款决定自由现金流，按时交付决定这些订单最终能否进入利润表。

接下来我主要看四个数据，这是整个行业的缩影：短期租金能维持多久、旧GPU能否高价续租、客户预付款能否继续覆盖资本开支、签约兆瓦能否按时上线。

在昨天的文章中说，决定科技巨头现金回报的很重要一点，是两大模型公司的收入增长，因为四大云厂商在手订单大约一半来自于两大模型公司