أسواق وحدات GPU الثانوية: شراء وبيع أجهزة الذكاء الاصطناعي المستعملة
آخر تحديث: 11 ديسمبر 2025
تحديث ديسمبر 2025: وحدات H100 من CoreWeave التي انتهت عقودها في 2022 يُعاد حجزها بنسبة 95% من السعر الأصلي. مددت الشركات الكبرى فترة الإهلاك إلى 6 سنوات، موفرةً نحو 18 مليار دولار سنوياً من إنفاق رأسمالي يتجاوز 300 مليار دولار. سلسلة القيمة: السنتان 1-2 للتدريب المتقدم، 3-4 للاستدلال، 5-6 لأحمال العمل الدفعية. مزح Jensen Huang قائلاً "عندما يُشحن Blackwell، لن تستطيع التخلص من Hoppers حتى مجاناً" — لكن الطلب على الاستدلال يُبقي الأجهزة من الجيل السابق ذات قيمة.
وحدات H100 GPU من CoreWeave التي انتهت عقودها في 2022 أُعيد حجزها فوراً بنسبة 95% من السعر الأصلي.¹ تكشف هذه البيانات عن شيء مفاجئ: مسرّعات الذكاء الاصطناعي تحتفظ بقيمة كبيرة حتى مع إصدار NVIDIA لأجيال أحدث. ظهر سوق ثانوي ناضج لأجهزة GPU المؤسسية، مما يخلق فرصاً للمؤسسات للحصول على قدرات حوسبية بخصومات كبيرة مع تمكين البائعين من استرداد رأس المال من ترقيات البنية التحتية.
السؤال الذي تُقدّر قيمته بتريليون دولار والذي يخيّم على استثمارات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي — ما مدى سرعة انخفاض قيمة وحدات GPU فعلياً — يشكّل استراتيجية الشراء والتخطيط المالي وقرارات دورة حياة البنية التحتية. فهم ديناميكيات السوق الثانوية يساعد المؤسسات على تحسين عمليات شراء GPU وتوقيت دورات تحديث الأجهزة وتعظيم العوائد على استثمارات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.
جدل الإهلاك
تختلف الشركات الكبرى ومزودو خدمات GPU السحابية اختلافاً جوهرياً حول المدة التي تحتفظ فيها مسرّعات الذكاء الاصطناعي بقيمتها الاقتصادية:
الإهلاك الممتد (6 سنوات): مددت Amazon وMicrosoft وGoogle جميعها افتراضات العمر الإنتاجي للخوادم من 3-4 سنوات إلى 6 سنوات بحلول 2023.² تستخدم CoreWeave دورات إهلاك مدتها ست سنوات. تقلل هذه المعالجة المحاسبية مصروفات الإهلاك السنوية بشكل كبير — تشير التقديرات إلى أن هذا التغيير وفّر للشركات الكبرى 18 مليار دولار في 2024 وحدها من إجمالي إنفاق رأسمالي يتجاوز 300 مليار دولار.³
الإهلاك السريع (2-3 سنوات): يرى المنتقدون أن أجهزة الذكاء الاصطناعي تتطور بسرعة كبيرة لا تناسب افتراضات الست سنوات. تُصدر NVIDIA معماريات جديدة كل سنتين (A100 في 2020، H100 في 2022، B200 في 2024)، مع تحسينات في الأداء تتراوح بين 2-3 أضعاف في كل جيل. حتى Jensen Huang نفسه مازح قائلاً "عندما يبدأ شحن Blackwell بكميات كبيرة، لن تستطيع التخلص من Hoppers حتى مجاناً."⁴
نموذج سلسلة القيمة: تُدرك وجهة نظر أكثر دقة أن وحدات GPU تخدم أحمال عمل مختلفة مع تقادمها:⁵ - السنتان 1-2: تدريب النماذج المتقدمة التي تتطلب أقصى أداء - السنتان 3-4: استدلال فوري عالي القيمة حيث تكفي أجهزة الجيل السابق - السنتان 5-6: الاستدلال الدفعي وأحمال التحليلات
يفسر إطار السلسلة تجربة CoreWeave: تظل وحدات A100 GPU محجوزة بالكامل لأن أحمال الاستدلال لا تتطلب أحدث الشرائح. المؤسسات التي تدرب نماذج متقدمة تحتاج B200؛ أما المؤسسات التي تقدم استدلالاً إنتاجياً فغالباً لا تحتاج ذلك.
أسعار السوق الحالية
تعكس أسعار GPU الثانوية التفاعل بين معروض الأجهزة الجديدة والطلب على الاستدلال والتحولات بين الأجيال:
أسعار H100 (2025)
جديد/تجزئة: - السعر الأساسي: 25,000-28,000 دولار - التكوينات المدمجة مع الخوادم: 35,000-40,000 دولار وأكثر - فترات نقص العرض: علاوات 40-60%⁶
السوق الثانوية: - استخدام خفيف (1-2 سنة): 70-85% من سعر الجديد - استخدام متوسط (2-3 سنوات): 50-70% من سعر الجديد - السوق الرمادية/eBay: خصومات 20-40% لكن مع مخاطر الضمان والدعم
سياق الإيجار السحابي: - عند الطلب من الشركات الكبرى: 3-4 دولار/ساعة (انخفاض 44% عن 2024) - مزودون اقتصاديون: 1.80-2.50 دولار/ساعة - أكثر من 300 مزود جديد دخلوا السوق في 2025⁷
ديناميكيات أسعار A100
انخفضت أسعار A100 بشكل أحد من H100 في تصحيحات منتصف 2025، مما يعكس موقع GPU في سوق ثانوية أوسع وأكثر سيولة.⁸ تخدم A100 أحمال عمل متنوعة تشمل الاستدلال والتدريب المتوسط والنشر الطرفي — بالضبط التطبيقات التي تجد فيها الأجهزة المستعملة حياة ثانية.
أسعار A100 الثانوية الحالية: - الإصدارات 40GB: 8,000-12,000 دولار (من 15,000+ دولار جديدة) - الإصدارات 80GB: 12,000-18,000 دولار (من 25,000+ دولار جديدة) - حزم الخوادم (8x A100): خصومات كبيرة على الكميات
تأثير الانتقال إلى B200
سيضغط التوفر العام لـ B200 من NVIDIA (المتوقع في الربع الأول 2026) على قيم H100 الثانوية. تشير الأنماط التاريخية إلى انخفاضات بنسبة 10-20% في أسعار أجهزة الجيل السابق مع ترقية المؤسسات.⁹ يجب على المؤسسات التي تخطط لشراء H100 مراعاة توقيت الانتقال في قرارات الشراء.
استراتيجيات الشراء
شراء وحدات GPU مستعملة
برامج المُجدَّد المعتمد: يقدم البائعون الكبار (Dell، HPE، Supermicro) خوادم GPU مُجدَّدة معتمدة مع ضمانات. تتراوح الأسعار عادةً بين 30-40% أقل من الجديدة مع تغطية ضمان 1-2 سنة. يوازن هذا النهج بين توفير التكاليف وضمان الدعم.
فائض الشركات الكبرى: عندما يُحدّث مزودو السحابة بنيتهم التحتية، تدخل كميات كبيرة من مخزون GPU إلى السوق. توقيت عمليات الشراء حول دورات الترقية المعروفة (عادةً تُحدّث AWS بعد 3-4 سنوات من الإطلاق) يمكن أن يحقق أسعاراً مواتية. تتولى قنوات التجديد المؤسسي معظم الحجم.
شبكات الوسطاء: تجمع شركات التخلص من الأصول التقنية (ITAD) المتخصصة مخزون GPU من بائعين متعددين. يتحقق الوسطاء ذوو السمعة الجيدة من مصدر الأجهزة ويختبرون وظائفها ويقدمون ضمانات محدودة. توقع توفير 20-30% مقارنة بالمُجدَّد المعتمد.
المشتريات المؤسسية المباشرة: أحياناً تبيع المؤسسات التي تُرقّي بنيتها التحتية مباشرةً لمشترين معروفين، خاصةً ضمن شبكات الصناعة. تتجنب المعاملات المباشرة عمولات الوسطاء لكنها تتطلب العناية الواجبة بحالة الأجهزة ومصدرها.
مخاطر السوق الرمادية: تقدم eBay وAlibaba ومنصات مماثلة أعمق الخصومات لكنها تحمل مخاطر كبيرة: - تغطية ضمان محدودة أو معدومة - قيود محتملة على البرامج الثابتة أو قفل المنطقة - أجهزة مزيفة أو موصوفة بشكل خاطئ - عدم وجود دعم لتحديثات المشغلات/البرامج الثابتة
تناسب مشتريات السوق الرمادية المؤسسات ذات الخبرة في الأجهزة والقدرة على تحمل المخاطر لأحمال العمل غير الحرجة.
قائمة فحص العناية الواجبة
قبل شراء وحدات GPU ثانوية:
-
التحقق من المصدر: اطلب وثائق الشراء الأصلية، خاصةً لوحدات H100 عالية القيمة. يقدم البائعون الشرعيون فواتير تُظهر قنوات التوزيع المعتمدة.
-
التحقق من حالة الضمان: بعض ضمانات الشركة المصنعة تنتقل للمالكين اللاحقين؛ وبعضها لا ينتقل. تحقق من تغطية الضمان قبل افتراض إمكانية النقل.
-
اختبار الوظائف: اختبر وحدات GPU تحت ضغط بأحمال عمل تمثيلية قبل إتمام الشراء. قد لا تظهر أخطاء الذاكرة والاختناق الحراري وتدهور الأداء في التحقق الأساسي.
-
تأكيد توافق البرامج الثابتة/المشغلات: تأكد من أن وحدات GPU يمكنها تلقي تحديثات البرامج الثابتة الحالية. بعض الوحدات من السوق الرمادية لديها وصول مقيد للبرامج الثابتة.
-
تقييم الحالة المادية: افحص تدهور المعجون الحراري وتآكل المراوح والأضرار المادية. عادةً ما تكون وحدات GPU من مراكز البيانات في حالة أفضل من الوحدات الاستهلاكية بسبب البيئات المُتحكم بها.
استراتيجيات البيع
توقيت تحديث الأجهزة
يوازن التوقيت الأمثل للبيع بين عدة عوامل:
متطلبات الأداء: بِع عندما لا تلبي الأجهزة احتياجات حمل العمل الأساسي، وليس عندما تصبح عتيقة تماماً. وحدات GPU التي تدعم متطلبات التدريب السابقة لا تزال تخدم أحمال الاستدلال المستقبلية.
ظروف السوق: إطلاق المعماريات الجديدة يُخفّض قيم الجيل السابق مؤقتاً. البيع قبل 6-12 شهراً من الإطلاق المتوقع للنموذج التالي يُعظّم الاسترداد. البيع مباشرةً بعد الإطلاق يُقلل الاسترداد.
الالتزامات التعاقدية: قد تقيّد التزامات السحابة أو شروط الإيجار التوقيت. ضع هذه القيود في اعتبارك عند التخطيط للتحديث.
وصف الرئيس التنفيذي لـ Microsoft ساتيا ناديلا توزيع مشتريات شرائح الذكاء الاصطناعي لتجنب "الوقوع في فخ أربع أو خمس سنوات من الإهلاك على جيل واحد."¹⁰ يُبادل هذا النهج خصومات الكميات مقابل مخاطر التقادم.
توقعات الاسترداد
عادةً ما تسترد إعادة بيع GPU المؤسسية 60-80% من سعر الشراء الأصلي اعتماداً على:¹¹ - العمر والحالة - حداثة الجيل (كم عدد الأجيال اللاحقة التي صدرت) - توازن العرض والطلب في السوق - اكتمال الحزمة (GPU فقط مقابل خادم كامل)
استراتيجية التجميع: بيع خوادم GPU كاملة كعروض جاهزة للتشغيل غالباً يحقق عوائد أفضل من بيع المكونات الفردية. يُقدّر المشترون سهولة النشر؛ ويُقلل البائعون تعقيد التجديد.
قنوات البيع
شركاء ITAD: تتولى شركات التخلص من الأصول التقنية اللوجستيات وشهادات تدمير البيانات وإيجاد المشترين. عادةً ما تأخذ عمولة 15-25% لكنها تُقلل عبء البائع بشكل كبير.
المبيعات المؤسسية المباشرة: البيع لمشترين معروفين (ربما من خلال اتحادات الصناعة أو الشبكات المهنية) يتجنب رسوم الوسطاء لكنه يتطلب جهد البائع في إيجاد المشترين والتفاوض على الشروط.
منصات المزادات: تجمع المزادات المتخصصة في التقنية طلب المشترين لكنها تخلق عدم يقين في الأسعار. مناسبة لتصفية المخزون عندما تكون السرعة أهم من تحسين السعر.
برامج الاستبدال: يقدم بعض البائعين اعتمادات استبدال مقابل شراء أجهزة جديدة. يُبسّط النهج المعاملات لكنه عادةً يسترد أقل من مبيعات السوق المفتوحة.
اعتبارات التخطيط المالي
تحسين جدول الإهلاك
يجب على المؤسسات مواءمة الإهلاك المحاسبي مع دورة حياة الأجهزة الفعلية:
النهج المحافظ (3 سنوات): يتطابق مع فترة الاستخدام الأساسي النموذجية. مصروفات إهلاك سنوية أعلى لكن بدون شطب مفاجئ عندما تصبح الأجهزة عتيقة.
النهج الممتد (6 سنوات): يتطابق مع سوابق الشركات الكبرى. مصروفات سنوية أقل لكنه يتطلب ثقة في احتفاظ السوق الثانوية بالقيمة.
النهج المختلط: إهلاك مُعجَّل في السنتين 1-2 (50-60% من القيمة)، إهلاك أبطأ في السنوات 3-6. يعكس اقتصاديات سلسلة القيمة حيث يستحوذ الاستخدام الأساسي على معظم القيمة.
تعديلات التكلفة الإجمالية للملكية
ضع القيمة المتبقية في حسابات التكلفة الإجمالية للملكية:
التكلفة السنوية الفعلية = (سعر الشراء - إعادة البيع المتوقعة) / سنوات الاستخدام
+ تكاليف التشغيل السنوية (الطاقة، التبريد، الدعم)
مثال على خادم H100: - الشراء: 300,000 دولار - إعادة البيع المتوقعة (4 سنوات): 90,000 دولار (30% متبقية) - تكلفة التشغيل: 40,000 دولار/سنة - التكلفة السنوية الفعلية: (300,000 دولار - 90,000 دولار) / 4 + 40,000 دولار = 92,500 دولار
مقابل افتراض قيمة متبقية صفرية: - التكلفة السنوية الفعلية: 300,000 دولار / 4 + 40,000 دولار = 115,000 دولار
فرق 20% في التكلفة الإجمالية للملكية يؤثر بشكل كبير على قرارات البناء مقابل الإيجار.
الآثار الضريبية
استشر مستشاري الضرائب بشأن: - اختيار طريقة الإهلاك (خط مستقيم مقابل مُعجَّل) - خصومات القسم 179 للمعدات المؤهلة - توقيت البيع لتحسين الأرباح الرأسمالية - إمكانيات التبادل المماثل
هيكل السوق والمشاركون
فئات البائعين
الشركات الكبرى: تُقاعد AWS وAzure وGCP طاقة GPU بشكل دوري، مما يخلق معروضاً ثانوياً كبيراً. عادةً ما يُوجَّه عبر شركاء تجديد معتمدين بدلاً من السوق المفتوحة.
مزودو GPU السحابيون: تُحدّث CoreWeave وLambda Labs وشركات مماثلة بنيتها التحتية بدورات أسرع من الشركات الكبرى. انتهاء العقود يخلق معروضاً متوقعاً.
المؤسسات: المؤسسات التي تُنهي مشاريع الذكاء الاصطناعي أو تُغيّر استراتيجياتها تبيع الطاقة الفائضة. تتفاوت الجودة بشكل كبير بناءً على أنماط الاستخدام وممارسات الصيانة.
الشركات الناشئة الفاشلة: فشل شركات الذكاء الاصطناعي يُطلق مخزون GPU، أحياناً بأسعار منخفضة. العناية الواجبة حاسمة نظراً لعدم يقين المصدر وتاريخ الصيانة.
فئات المشترين
المؤسسات الحريصة على التكلفة: المؤسسات ذات أحمال الاستدلال أو تطبيقات البحث حيث تكفي أجهزة الجيل السابق.
الأسواق الناشئة: المؤسسات في المناطق الحساسة للأسعار التي تحصل على بنية تحتية بنقاط سعر ميسورة.
الشركات الناشئة في الذكاء الاصطناعي: الشركات في مراحلها المبكرة التي تبني قدرات حوسبية قبل تأمين تمويل لأجهزة جديدة.
المؤسسات البحثية: المنظمات الأكاديمية وغير الربحية ذات الميزانيات المحدودة التي تبحث عن أجهزة قادرة.
ديناميكيات السوق في 2025
عدة عوامل تشكّل ظروف السوق الثانوية الحالية:
تأثيرات التعريفات الجمركية: سياسات التجارة الأمريكية المُسنّة في 2025 زادت تكاليف مكونات GPU بنسبة 20-40%، مما يؤثر
[المحتوى مقتطع للترجمة]
