GPU Cloud की कीमतों में गिरावट: H100 Rental में 64% की कमी के साथ Supply ने Demand को पकड़ा

Dec 10, 2025 Written By Blake Crosley

GPU rental बाज़ार में एक नाटकीय सुधार देखा गया है, जहाँ H100 की कीमतें $8 प्रति घंटे से गिरकर $2.85-3.50 प्रति घंटे हो गई हैं—यह 2024 के अंत के शिखर स्तर से 64% की गिरावट है।¹ Silicon Data H100 Rental Index जून 2025 में $2.36 पर था, जो सितंबर 2024 के $3.06 से नीचे था, जो एक वर्ष से कम में 23% की गिरावट को दर्शाता है।² AI infrastructure की योजना बनाने वाले संगठनों के लिए, कीमतों की गिरावट रणनीतिक अवसर पैदा करती है और बाज़ार की गतिशीलता और भविष्य की मूल्य निर्धारण प्रवृत्तियों के बारे में सवाल उठाती है।

AWS ने जून 2025 में H100 की कीमतों में लगभग 44% की कटौती की, P5 instances को बाज़ार की अपेक्षाओं के अनुरूप लाया।³ GCP का spot H100 अब $2.25 (A3-High) पर चलता है, जबकि AWS spot अक्सर $2.50 के आसपास रहता है।⁴ दीर्घकालिक commitments प्रभावी H100 लागत को $1.90-$2.10 प्रति GPU-hour तक कम ला सकती हैं।⁵ कुछ आक्रामक providers H100 rentals को $0.99-$1 प्रति घंटे तक कम दर पर प्रदान करते हैं।⁶

कीमत गिरावट के कारक

बाज़ार सुधार का उत्पादन करने के लिए कई कारक एक साथ आए।

Supply का विस्तार

H100 supply की कमी जो 2023 और 2024 की शुरुआत को परिभाषित करती थी, काफी कम हो गई है। Hyperscalers और क्षेत्रीय data centers ने महत्वपूर्ण नई capacity को online लाया है।⁷ जो एक seller's market था वह सामान्य होने लगा है क्योंकि उत्पादन ने कमी की अवधि के दौरान दिए गए orders को पकड़ लिया है।

NVIDIA के manufacturing partners ने 2024 और 2025 के दौरान उत्पादन क्षमता का विस्तार किया। कमी की स्थितियों के दौरान की गई क्षमता निवेश अब एक बाज़ार में GPUs प्रदान करती हैं जहाँ supply और demand अधिक संतुलित हैं। कमी से उपलब्धता में परिवर्तन ने मौलिक रूप से मूल्य निर्धारण की गतिशीलता को बदल दिया।

प्रतिस्पर्धी तीव्रता

2025 में 300 से अधिक नए providers H100 cloud बाज़ार में शामिल हुए, जिससे आक्रामक मूल्य प्रतिस्पर्धा हुई।⁸ RunPod और Vast.ai जैसे छोटे, विशेषज्ञ vendors $1.80-$1.87 प्रति घंटे तक कम दरें प्रदान करते हैं।⁹ प्रतिस्पर्धा बड़े providers को मूल्य निर्धारण का मिलान करने या ग्राहकों को खोने के लिए मजबूर करती है।

GPU cloud services के लिए कम entry barrier ने तेज़ बाज़ार प्रवेश को सक्षम किया। Data center पहुँच और पूंजी वाले संगठन GPUs खरीद या lease कर सकते थे और cloud services प्रदान कर सकते थे। Fragmented बाज़ार संरचना उच्च barriers वाली पारंपरिक cloud services की तुलना में मूल्य प्रतिस्पर्धा को तेज़ करती है।

Demand का विकास

AI startups ने बड़े foundational models को training करने से existing open-source models को fine-tuning करने पर focus बदला है, जिससे सबसे बड़े GPU clusters की demand की तीव्रता कम हो गई है।¹⁰ Inference workloads, तेज़ी से बढ़ने के बावजूद, training से अलग विशेषताएं हैं—अधिक distributed, कम per-instance requirements, और अधिक price-sensitive।

Llama, Mistral, और DeepSeek जैसे सक्षम open-source models की उपलब्धता ने scratch से महंगी training की आवश्यकता को कम किया। संगठन foundation model training के बजाय fine-tuning के माध्यम से प्रतिस्पर्धी AI क्षमताओं को प्राप्त कर सकते हैं। Shift GPU demand की composition को बदलता है।

बाज़ार के प्रभाव

कीमत की गिरावट विभिन्न बाज़ार सहभागियों को अलग तरीकों से प्रभावित करती है।

Infrastructure निवेशक

जिन संगठनों ने peak prices पर GPUs खरीदे हैं, वे चुनौतीपूर्ण economics का सामना करते हैं। विश्लेषण से पता चलता है कि एक बार H100 rental prices $1.65 प्रति घंटे से नीचे गिर जाने पर, revenues अब निवेश को पुनः प्राप्त नहीं करती हैं।¹¹ Stock market विकल्पों द्वारा प्रदान किए गए internal rate of return को beat करने के लिए prices को $2.85 प्रति घंटे से अधिक होना आवश्यक है।¹²

Profitability threshold कीमतों पर floor pressure बनाती है। वर्तमान कीमतों पर operations को sustain करने में असमर्थ providers exit करेंगे, अंततः supply को स्थिर करेंगे। Shakeout को पूरा होने में quarters लग सकते हैं क्योंकि अलग cost structures वाले operators प्रतिस्पर्धा करते हैं।

Cloud ग्राहक

GPU capacity किराए पर लेने वाले संगठन कीमत गिरावट से सीधे लाभान्वित होते हैं। $8 प्रति घंटे पर पहले अनर्थक projects $2.50 प्रति घंटे पर व्यवहार्य हो जाते हैं। पहुंच व्यापक AI experimentation और deployment को सक्षम करती है।

हालांकि, मूल्य volatility योजना को जटिल बनाती है। दीर्घकालिक GPU capacity के लिए commit करने वाले संगठन इस बारे में अनिश्चितता का सामना करते हैं कि क्या वर्तमान कीमतें fair value या temporary oversupply का प्रतिनिधित्व करती हैं। छोटी अवधि की commitments flexibility प्रदान करती हैं लेकिन supply के tight होने पर favorable pricing से चूक सकती हैं।

Hyperscaler positioning

IBM CEO Arvind Krishna ने publicly सवाल उठाया कि क्या hyperscaler AI infrastructure investments returns generate करेंगे, stating "no way" वर्तमान spending levels पर mathematics काम करती हैं।¹³ GPU कीमत की गिरावट skeptics के लिए supporting evidence प्रदान करती है जबकि GPU consumers को लाभ पहुंचाती है।

Amazon CEO Andy Jassy ने counter किया कि capacity "as fast as we put it in" consume होती है, कीमत गिरावट के बावजूद sustained demand का सुझाव देती है।¹⁴ Volume growth कीमत गिरावट के लिए compensate हो सकती है, लेकिन margins पूरे industry में pressure का सामना करते हैं।

Next-generation outlook

H100 कीमत trajectory नई GPU generations के लिए अपेक्षाओं को inform करती है।

Blackwell introduction

NVIDIA Blackwell GPUs ने shipping शुरू की है, GB200 systems ग्राहकों तक पहुंच रहे हैं। Next-generation architecture H100 पर significant performance improvements प्रदान करती है। Initial Blackwell उपलब्धता limited रहती है, premium pricing scarcity को reflect करती है।

Blackwell उपलब्धता बढ़ने पर H100 कीमतें और गिर सकती हैं। H100 performance से संतुष्ट संगठन continued कीमत erosion से लाभ उठा सकते हैं। Blackwell capabilities की आवश्यकता वाले supply के normalize होने तक premiums देंगे।

Medium-term forecasts

Medium-term forecasts 2026 में B200 GPUs के अधिक व्यापक रूप से launch होने पर potential 10-20% decrease का सुझाव देती हैं।¹⁵ Introduction cycle H100 pattern को repeat कर सकता है: premium pricing के साथ initial scarcity followed by supply expansion और price normalization।

Infrastructure investments की योजना बनाते समय संगठनों को GPU generation timing पर विचार करना चाहिए। नई generations का इंतज़ार करना performance benefits प्रदान करता है लेकिन deployment को delay करता है। Declining prices पर current-generation hardware immediate deployment को सक्षम करता है।

वर्तमान मूल्य निर्धारण तुलना

दिसंबर 2025 तक की कीमतें। Spot कीमतें उपलब्धता के आधार पर fluctuate करती हैं।

Decision framework: rent vs own vs wait

Break-even विश्लेषण: - H100 purchase price: ~$25,000-30,000 प्रति GPU - $2.50/hr rental पर: break even के लिए 10,000-12,000 hours (~100% utilization पर 14-16 months) - $1.65/hr rental पर: providers निवेश recoup नहीं कर सकते¹¹ - Profitability threshold: stock market IRR को beat करने के लिए $2.85/hr¹²

कार्यान्वयन योग्य कदम: 1. वर्तमान spend का audit: सभी GPU उपयोग में effective hourly cost की गणना करें 2. Utilization का आकलन: Actual vs reserved capacity usage को measure करें 3. Commitment options का मूल्यांकन: 1-year reserved pricing vs on-demand की तुलना करें 4. Hybrid पर विचार: Baseline के लिए own, burst capacity के लिए rent

Professional guidance

Volatile बाज़ारों में infrastructure निर्णय अनुभवी perspective से लाभान्वित होते हैं।

Introl के 550 field engineers GPU infrastructure economics को navigate करने वाले संगठनों का समर्थन करते हैं।¹⁶ Company 9,594% three-year growth के साथ 2025 Inc. 5000 में #14 ranked है।¹⁷

257 global locations में expertise geography की परवाह किए बिना बाज़ार insight प्रदान करती है।¹⁸ Professional guidance संगठनों को pricing के evolve होने के साथ informed decisions लेने में मदद करती है।

मुख्य takeaways

Procurement teams के लिए: - H100 कीमतें $8/hr से $2.85-3.50/hr तक 64% गिरीं - 300+ नए providers प्रतिस्पर्धा को तेज़ कर रहे हैं - Spot pricing (GCP $2.25, AWS $2.50) flexible workloads के लिए best value प्रदान करती है

Infrastructure planners के लिए: - Ownership के लिए break-even: 100% utilization पर 14-16 months - Provider profitability floor: ~$1.65/hr (कीमतें और गिरने की संभावना कम) - Commitment pricing ($1.90-2.10/hr) on-demand को 40%+ से beat करती है

Strategic planning के लिए: - 2023-2024 scarcity के बाद बाज़ार सामान्य हो रहा है—temporary dip नहीं - Blackwell introduction 2026 में H100 कीमतों को और कम कर सकती है - Technology के तेज़ी से evolve होने के साथ rental flexibility valuable है

Outlook

GPU cloud कीमत की गिरावट 2023-2024 की scarcity conditions के बाद बाज़ार normalization का प्रतिनिधित्व करती है। संगठन dramatically improved GPU accessibility से लाभान्वित होते हैं, व्यापक AI deployment को सक्षम करते हैं। Supply growth demand को पूरा करना जारी रखने के साथ price environment बना रह सकता है, next-generation introductions के साथ potentially pattern को extend करना।

संगठनों को बाज़ार evolution के लिए flexibility maintain करते हुए immediate requirements के लिए वर्तमान pricing का फायदा उठाना चाहिए। सबसे सफल strategies deployment urgency को बाज़ार timing considerations के against balance करेंगी, tez़ी से evolving बाज़ार में premature capital commitment से बचने के लिए rental flexibility का उपयोग करती हैं।

References

Urgency: High — Market shift with immediate procurement implications Word Count: ~1,800