{"text":[[{"start":10.18,"text":"算力价格正在从企业采购时的一项成本，逐渐变成市场共同关注的价格基准。企业租用图形处理器（Graphics Processing Unit，GPU）时，当然还会关心一张H100一个月多少钱，但随着算力租赁规模扩大、合同期限拉长，价格也越来越多地进入采购预算、长期合同和风险管理。"}],[{"start":29.99,"text":"2026年7月3日，上海有色网（Shanghai Metals Market，SMM）开始发布算力租赁现货价格指数和挂牌价；一个多月后，芝加哥商业交易所集团（CME Group）宣布计划于10月5日推出H100和B200租赁指数期货，相关安排仍待监管审查。"}],[{"start":45.4,"text":"现货指数和期货产品接连出现，把一个原本分散在企业询价和合同谈判中的问题推到了台前：市场能不能形成一套买卖双方都能使用、可以持续跟踪，并且能够反映未来成本变化的算力价格？"}],[{"start":60.099999999999994,"text":"同样是H100，市场上的价格未必能够直接放在一起比较。机房所在地区、租用期限、网络配置和服务保障不同，企业最终拿到的算力服务也会不同。于是，一个平均价格的上涨可能有两种原因：一类是同样条件下的算力真的变贵了，另一类是成交中高配置、高服务等级的订单变多了。两种变化对企业采购的含义完全不同。如果价格指数无法把它们区分开来，企业看到的“市场价格”就可能偏离自己真正需要支付的成本。"}],[{"start":95.59,"text":"因此，一个算力价格能不能成为市场基准，最终要看它能否比较同类产品、能否建立在真实成交之上，以及能否长期跟踪企业实际采购成本。只有这样的现货价格，才有可能进一步成为长期合同乃至期货风险管理的基础。"}],[{"start":113.53,"text":"一、同一型号也可能差很多：配置、地区和合同条件都会改变价格"}],[{"start":119.48,"text":"SMM的算力价格体系已经同时覆盖成交端和挂牌端。2026年7月3日，SMM新增“算力租赁现货价格指数”和“算力租赁现货挂牌价”。价格采集进一步分为A轨和B轨：A轨设置19个价格点，主要依据合同级信息和机构深访；B轨设置36个价格点，主要依据公开平台挂牌信息，并覆盖五大区域。两条数据轨道对应不同信息功能，前者更接近实际成交，后者扩大市场覆盖并提高价格变化的可见度。如果不区分成交价和挂牌价，成交较少时，大量挂牌报价可能把指数推离企业真正支付的价格。"}],[{"start":163.15,"text":"当前，日度和周度价格已经可以看到明显的区域和型号分化。2026年7月20日至24日，H100 80G长三角整机月租均价由7.25万元升至7.95万元，单周上涨约9.7%，而西部同期价格基本稳定；7月31日当周，A100 80G长三角均价由3.20万元升至3.60万元，周内上涨12.5%。同月，西部部分910B2报价从此前高位明显回落。这说明算力市场很难用一个全国平均价格概括：一个地区资源趋紧时，另一个地区可能仍然供给宽松；一种芯片涨价时，另一种芯片也可能正在降价。如果把这些价格合并成一个平均数，企业看到的市场走势就可能与本地实际采购成本并不一致，也很难据此判断自己需要的算力资源的真实价格。"}],[{"start":217.73000000000002,"text":"为什么同一型号还不能直接比价格？原因在于，一张GPU只是整套算力服务中的一个部分。芯片型号、显存和数量决定基础计算资源，组网、存储和实际运行能力决定系统性能；地区和资源独占方式影响交付条件，租期、付款和违约安排则会改变合同成本。如果这些条件混在同一个指数里，指数上涨可能来自市场供不应求，也可能来自高配置样本变多。对企业来说，两种变化对应完全不同的采购判断：前一种说明同类资源真的涨价了，后一种只说明成交样本变成了更高配置或更高服务等级。两种情况对企业采购的含义完全不同。"}],[{"start":262.79,"text":"二、算力价格最好拆开看：基础价之外，地区、租期和服务都会形成价差"}],[{"start":269.49,"text":"算力价格可以拆成两部分：一部分是标准配置的基础价格，另一部分是地区、租期和服务条件带来的价差。这里的“升贴水”，就是相对于基础价格增加或减少的部分。例如，同样一台H100服务器，更低时延的网络、更高的可用率或者更灵活的租期，都可能带来额外价格。这样拆开以后，买方能够看清自己为哪一项服务付了更多钱，价格指数也更容易反映市场本身究竟涨了多少。"}],[{"start":300.86,"text":"同一型号在不同地区为什么会卖出不同价格？跨区调用要经过主干网络和远程运维，时延、稳定性以及当地可用资源都会影响实际使用体验。2026年7月，长三角H100价格快速上涨，而西部价格相对稳定，说明同一型号在不同地区面对的供需情况并不一样。如果把这些价格直接平均，全国价格看起来可能变化不大，但长三角企业实际面对的采购压力已经明显上升。单独看区域价格，企业更容易判断本地资源是否紧张，也能减少全国平均价对采购预算的误导。"}],[{"start":340.85,"text":"租得越久为什么通常越便宜？长期合同能让供应商更早确定未来一段时间的资源会被谁使用，空置风险随之下降，所以供应商愿意用折扣换取客户的长期承诺。东南亚H100的按需、一年承诺和三年承诺价格依次下降，就体现了这种关系。如果把长期合约价格和按需价格直接放在一起，长期折扣很容易被看成市场价格下跌。把不同租期分开看，就能区分市场即期价格和长期合同折扣。"}],[{"start":374.79,"text":"买一台GPU和租用一个月GPU，反映的是两类不同的价格。设备采购价主要受硬件稀缺、供货节奏和资产预期影响；月租价格更接近客户当前愿意为使用算力支付多少。部分高端GPU曾出现设备采购价格上涨明显快于月租价格的情况，静态回本周期，也就是按当前租金估算收回设备投入所需的时间，随之拉长。如果只看到设备涨价，就容易高估租赁业务的盈利改善；对运营商和金融机构来说，这会进一步影响投资回报和未来现金流判断。把设备资产价格和租赁服务价格分开看，才能知道涨的是资产价值，还是算力服务本身。"}],[{"start":418.79,"text":"服务质量也会进入最终价格。服务等级协议（Service Level Agreement，SLA）是供应商和客户事先约定的可用率、故障恢复和补偿规则。两台配置相同的服务器，如果一台承诺更高可用率、更快故障恢复，客户实际获得的服务就不同，所以价格不同并不奇怪。如果这部分差异没有单独标明，高服务等级订单增加时，平均价格会被抬高，市场很容易把服务升级看成普遍涨价。把服务条件和对应加价写清楚，价格变化才更容易解释。这样形成的指数，才能把市场涨跌和服务升级尽量分开。"}],[{"start":458.41,"text":"三、型号价回答“买什么”，任务成本回答“值不值”"}],[{"start":463.12,"text":"GPU型号仍然是采购和交付时最直观的价格标签，因为H100、H200、B200以及不同国产芯片对应不同的显存、互联方式和软件兼容条件。问题在于，芯片更新很快，几年后市场主流型号可能已经变化。如果一个长期指数始终跟着某一个逐步退出主流市场的型号走，指数变化里就会同时混入技术换代和市场涨跌。市场还可以增加一条“标准有效算力价格”：在相同任务和服务条件下，比较不同芯片完成任务要花多少钱。型号价格告诉企业实际买到的是什么，标准有效算力价格则帮助企业判断完成同一件事谁更划算。"}],[{"start":507.4,"text":"不同芯片放在一起比价格，先要保证它们完成的是同一类任务。MLCommons是一个开放的机器学习性能基准组织，其MLPerf Endpoints基准会同时观察系统总吞吐量、单用户交互速度和首词元时延（Time to First Token，TTFT），并考察这些指标在不同并发量下如何变化。原因很容易理解：一套系统即使总吞吐量很高，如果用户每次都要等待很久，也很难说它提供了同等质量的服务。跨芯片比较价格时，把模型、计算精度、上下文长度和时延要求固定下来，再比较完成同一任务的成本，结果会更接近用户真正关心的经济性。"}],[{"start":547.14,"text":"GPU卡时（GPU-hour）和词元（Token）看起来都能计价，但它们计量的是两件不同的事。GPU卡时表示一张GPU运行一小时，更接近底层计算资源的租赁；Token是大模型处理信息时使用的基本计量单元，更接近模型服务收费。两者之间还受到模型效率、推理框架和系统优化影响。同样100万个Token，不同模型和不同系统消耗的GPU时间可能差别很大，所以Token价格不能直接等同于算力资源价格。因此，某个模型每百万Token更便宜，并不能直接推出它使用的GPU算力也更便宜。"}],[{"start":585.49,"text":"芯片换代还会带来一个更现实的问题：同一条价格指数怎样保持前后可比。Silicon Data在2025年12月调整A100和H100租赁指数方法，引入互联类型、集群规模、地区和性能差异等标准化因素，并同步扩展B200和Hyperscaler基准；其H100指数目前还分别发布Neo-Cloud与Hyperscaler读数。Neo-Cloud主要指以GPU算力租赁为核心业务的新型云服务商，Hyperscaler则指拥有大规模数据中心和云基础设施的超大规模云服务商。方法一改，指数的计算逻辑会出现很大的变动，而这个变动并不一定来自市场价格本身。如果市场不知道变化来自真实价格，还是来自计算方法，长期合同和衍生品结算都会增加不确定性。保留历史版本和新旧口径之间的转换关系，可以让市场看懂指数为什么变化。"}],[{"start":643.16,"text":"四、中美价差不能只看数字：统计口径和供应条件都会改变比较结果"}],[{"start":649.66,"text":"中国和美国目前观察算力价格的方式并不完全相同。SMM更强调地区差异，并用A、B两条数据轨道分别观察成交端和挂牌端；Silicon Data更强调供应商类型，还会区分Neo-Cloud与Hyperscaler，并对租期、集群规模和互联方式进行标准化。两套指数如果直接比较，看到的价差可能同时包含地区结构、供应商结构和合同结构差异。这样得到的“中国更贵”或“美国更便宜”很容易过度简化实际情况。看到中美价差时，先确认两边比较的是不是同一种产品、同一类交易，才能判断价差有多少来自真实价格、有多少来自统计口径。"}],[{"start":693.7099999999999,"text":"中美价格还会受到高端芯片跨境供应规则影响。美国商务部工业与安全局（Bureau of Industry and Security，BIS）在2026年1月调整部分先进计算芯片对华出口许可审查政策，对H200及同等水平芯片在满足条件时实行逐案审查；5月发布的执法指引继续保留部分先进计算项目的许可要求。供应渠道发生变化以后，中国企业实际能够获得的GPU数量和成本也会变化，这意味着境外租赁指数与国内采购价格可能长期存在差额，也就是基差。基差越大，境外期货即使准确反映国际市场走势，对中国企业本地采购成本的覆盖也越有限。"}],[{"start":734.8499999999999,"text":"价格指数还有一个很实际的问题：它到底用了什么数据。国际证监会组织（International Organization of Securities Commissions，IOSCO）的《金融基准原则》强调治理、数据质量和方法透明。放到算力市场里，真实成交价最能说明买卖双方最终接受了什么价格；可执行报价可以反映最新供需变化；公开挂牌价能够扩大观察范围；结算数据则适合事后核验。如果这些数据不作区分，在真实成交较少的时候，大量挂牌价就可能把指数推向一个并没有实际成交支撑的水平。市场知道每类数据在指数中承担什么作用，才更容易判断这个价格是否可信。"}],[{"start":774.7299999999999,"text":"真实成交数据能否进入价格指数，首先取决于市场有没有一套可信的治理结构。三大运营商、大型云厂商等市场主体掌握大量真实合同价格，但商业合同涉及客户、折扣和交易条件，很难直接向市场公开。因此，需要由国家认可、具有公信力的牵头机构建立数据报送和使用规则，明确哪些数据需要提供、谁可以访问、数据能够用于什么目的，并对指数机构的数据使用进行监督。在技术层面，可以引入可信数据空间，即在数据不离开原有控制边界的情况下，通过身份认证、授权访问、隐私计算等方式完成数据调用和核验，让企业能够“提供价格信息”而无需“交出完整合同”。在此基础上，指数机构只获取形成价格所必需的匿名化交易字段，例如产品规格、成交时间、地区、数量和实际成交价，再通过订单记录、合同抽查和结算记录验证真实性。**这三层治理分别解决三个问题：牵头机构解决企业为什么愿意报，技术治理解决商业数据怎样安全地报，指数治理解决报上来的数据能不能形成可信价格。只有责任边界、数据安全和核验规则同时清楚，真实成交才可能持续进入指数，价格基准也才有足够的市场代表性。"}],[{"start":857.5899999999999,"text":"五、算力期货开始交易“未来价格”：真正有用还要看能否对冲采购成本"}],[{"start":864.17,"text":"CME Group于2026年8月11日宣布，计划在10月5日推出Silicon Data H100 Rental Index Futures和Silicon Data B200 Rental Index Futures，相关安排仍待监管审查。两只合约分别跟踪H100和B200的小时租赁成本指数，每张合约代表一个月的GPU租赁，并拟在纽约商品交易所（New York Mercantile Exchange，NYMEX）规则下挂牌。一旦上市，未来一个月的GPU租赁成本就可以通过标准化合约交易。采购方可以更早管理未来成本，供应方也可以管理未来租金收入波动，算力价格由此从“今天多少钱”进一步延伸到“未来多少钱”。"}],[{"start":904.1899999999999,"text":"期货为什么有用，关键看企业真正支付的现货价格和期货指数能否大体同步。美国商品期货交易委员会（Commodity Futures Trading Commission，CFTC）把商品期货概括为在未来日期买卖特定商品的标准化协议，企业可以借此降低价格波动带来的财务损失。以算力为例，如果企业未来实际采购成本上涨10%，期货指数也大体同步上涨，套期保值就能对冲一部分成本压力；如果两者长期走势不同，基差波动会吃掉一部分对冲效果。期货合约设计得再完整，最终仍要回到企业能否真正用它降低风险。所以，判断算力期货有没有产业价值，最终要看套保以后企业的实际成本波动有没有下降。"}],[{"start":949.1299999999999,"text":"芯片换代会给算力期货带来一个特殊难题。Silicon Data此前已经调整A100和H100指数方法，并扩展B200等新基准；CME首批拟上市产品选择H100和B200，也反映出市场关注会随着主流GPU变化。新型号不断出现以后，交易可能被分散到多个代际的指数和合约里，旧合约的流动性和参考价值也可能更快下降。让新旧指数并行一段时间，并在两代芯片同时有交易时建立转换关系，可以减少技术换代对长期价格序列的冲击。"}],[{"start":985.5299999999999,"text":"CME把算力市场与石油市场从现货交易走向全球衍生品市场的过程作类比，想强调的是价格透明和风险管理基础设施的重要性。这个类比能解释算力市场本身的风险管理逻辑，但算力还存在持续换代的问题：GPU型号、租期和服务条件都会变化。如果价格基准更新速度跟不上芯片换代，期货可能仍围绕交易活跃度已经下降的旧型号定价。到那时，期货价格虽然仍然存在，对现实产业成本的参考价值却会下降。"}],[{"start":1020.6399999999999,"text":"六、现货基础越扎实，期货市场越稳：标准口径和真实成交是当前关键"}],[{"start":1027.2199999999998,"text":"中国已经开始推进算力计量、算效、运营服务和资源调度等标准。2025年，全国一体化算力网9项技术文件陆续进入公开征求意见或研制推进阶段。2026年1月12日，《全国一体化算力网 算力多量纲计费技术要求》完成项目登记，由全国数据标准化技术委员会归口、国家数据局主管。对市场来说，这些标准最直接的价值，是让不同平台逐步使用更接近的产品描述和计量口径。口径越接近，企业越容易比较不同供应商的报价，价格指数也越容易把来自不同平台的数据放到同一张表里。［"}],[{"start":1069.2899999999997,"text":"商品定义、真实交易、价格指数和风险管理之间有明显的前后关系。产品说不清楚，成交价格就难比较；真实成交积累不足，价格指数就缺少稳定的参考；指数和企业实际采购成本长期对不上，期货也很难有效套保。现货市场因此会先把商品和计量口径做得更清楚，再积累可核验的交易数据，随后形成细分和综合价格指数。等这些指数能够较稳定地反映企业采购成本以后，远期和期货工具才更容易发挥作用。对中国市场而言，眼下最需要补的仍是现货基础：统一口径、积累真实成交、提高合同可执行性。"}],[{"start":1112.2699999999998,"text":"合同能不能真正履行，也会影响价格是否可信。当前部分算力报价有效期很短，市场中还存在临时加价、毁约和押金规则不统一等现象。对企业来说，屏幕上看到一个价格并不代表一定能按这个价格成交；对指数机构来说，无法执行的报价也很难成为稳定的成交样本。把价格与资源锁定、性能验收与故障补偿、违约与押金处置这些关键条款写得更清楚，可以让报价更接近真实可执行的交易。"}],[{"start":1144.9499999999998,"text":"一个可信的算力价格，要让企业采购和金融定价说的是同一件事。企业采购更关心同样的资源和服务到底多少钱，预算和合同也要围绕这个价格安排；金融机构更关心同一项算力资产未来能产生多少现金流，以及价格波动有多大。如果采购价、估值价和结算价使用完全不同的产品口径，同一项资产就可能出现几套互相对不上的价格。让各方围绕相近的产品定义和真实成交数据形成价格参照，能够减少这种脱节。"}],[{"start":1180.1,"text":"结论：算力价格走向金融基准，关键是可比、真实和连续"}],[{"start":1185.8799999999999,"text":"中美算力市场正在从分散询报价走向更公开、更连续的价格基准。中国市场目前面对的主要问题，是怎样把不同地区、不同芯片和不同合同条件下的交易放到可比较的口径中；美国市场已经开始尝试把部分GPU租赁价格进一步做成期货合约。两边所处阶段不同，但最终都回到一个基础问题：一笔交易究竟买到了什么，以及这个价格是否来自真实、可核验的交易。"}],[{"start":1215.6799999999998,"text":"企业判断一个算力价格指数有没有用，可以看三个具体标准。第一，看同一个价格对应的产品条件是否清楚；第二，看底层价格能不能追溯到真实交易；第三，看指数长期变化能不能大体反映企业实际支付的成本。这三个条件同时成立以后，价格指数才更适合用于采购比价、合同定价和未来成本管理。"}]],"url":"https://audio.ftcn.net.cn/album/a_1787267118_8574.mp3"}