ราคา GPU Cloud ล่มสลาย: การเช่า H100 ลดลง 64% เมื่ออุปทานตามทันอุปสงค์

Dec 10, 2025 เขียนโดย Blake Crosley

ตลาดเช่า GPU ประสบกับการปรับตัวอย่างรุนแรง โดยราคา H100 ลดลงจาก $8 ต่อชั่วโมง เหลือ $2.85-3.50 ต่อชั่วโมง—ลดลง 64% จากจุดสูงสุดในช่วงปลายปี 2024¹ Silicon Data H100 Rental Index อยู่ที่ $2.36 ในเดือนมิถุนายน 2025 ลดลงจาก $3.06 ในเดือนกันยายน 2024 ซึ่งเป็นการลดลง 23% ในเวลาไม่ถึงหนึ่งปี² สำหรับองค์กรที่วางแผนโครงสร้างพื้นฐาน AI การล่มสลายของราคาสร้างโอกาสเชิงกลยุทธ์ขณะเดียวกันก็ทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับพลวัตของตลาดและแนวโน้มราคาในอนาคต

AWS ลดราคา H100 ประมาณ 44% ในเดือนมิถุนายน 2025 ทำให้ P5 instances สอดคล้องกับความคาดหวังของตลาด³ GCP spot H100 ตอนนี้ทำงานที่ $2.25 (A3-High) ขณะที่ AWS spot มักจะอยู่ใกล้ $2.50⁴ ข้อผูกพันระยะยาวสามารถนำต้นทุน H100 ที่มีประสิทธิภาพลงมาต่ำถึง $1.90-$2.10 ต่อ GPU-hour⁵ ผู้ให้บริการที่มีการแข่งขันสูงบางรายเสนอการเช่า H100 ในราคาต่ำถึง $0.99-$1 ต่อชั่วโมง⁶

ปัจจัยที่ทำให้ราคาลดลง

มีปัจจัยหลายประการรวมตัวกันจนทำให้เกิดการปรับตัวของตลาด

การขยายตัวของอุปทาน

ปัญหาการขาดแคลน H100 ที่กำหนดปี 2023 และต้นปี 2024 ได้คลี่คลายลงอย่างมาก Hyperscalers และศูนย์ข้อมูลระดับภูมิภาคได้นำกำลังการผลิตใหม่ที่สำคัญเข้าสู่ระบบ⁷ สิ่งที่เคยเป็นตลาดผู้ขายได้เริ่มปกติขึ้นเมื่อการผลิตตามทันคำสั่งซื้อที่ทำในช่วงการขาดแคลน

พันธมิตรการผลิตของ NVIDIA ขยายกำลังการผลิตตตลอดปี 2024 และ 2025 การลงทุนด้านกำลังการผลิตที่ทำในช่วงขาดแคลนตอนนี้ส่งมอบ GPUs เข้าสู่ตลาดที่มีอุปทานและอุปสงค์ที่สมดุลมากขึ้น การเปลี่ยนแปลงจากความขาดแคลนสู่ความพร้อมใช้งานได้เปลี่ยนแปลงพลวัตของราคาโดยพื้นฐาน

ความรุนแรงของการแข่งขัน

ผู้ให้บริการใหม่กว่า 300 รายเข้าสู่ตลาด H100 cloud ในปี 2025 นำไปสู่การแข่งขันด้านราคาอย่างรุนแรง⁸ ผู้ให้บริการขนาดเล็กเฉพาะทางเช่น RunPod และ Vast.ai เสนออัตราต่ำถึง $1.80-$1.87 ต่อชั่วโมง⁹ การแข่งขันบังคับให้ผู้ให้บริการรายใหญ่ต้องจับคู่ราคาหรือสูญเสียลูกค้า

อุปสรรคต่ำในการเข้าสู่บริการ GPU cloud ทำให้สามารถเข้าสู่ตลาดได้อย่างรวดเร็ว องค์กรที่มีการเข้าถึงศูนย์ข้อมูลและเงินทุนสามารถซื้อหรือเช่า GPUs และเสนอบริการ cloud โครงสร้างตลาดที่กระจัดกระจายทำให้การแข่งขันด้านราคารุนแรงขึ้นเมื่อเทียบกับบริการ cloud แบบดั้งเดิมที่มีอุปสรรคสูงกว่า

วิวัฒนาการของอุปสงค์

สตาร์ทอัป AI ได้เปลี่ยนโฟกัสจากการฝึกโมเดลพื้นฐานขนาดใหญ่ไปสู่การปรับแต่งโมเดล open-source ที่มีอยู่ ลดความเข้มข้นของอุปสงค์สำหรับ GPU clusters ขนาดใหญ่ที่สุด¹⁰ Inference workloads แม้จะเติบโตอย่างรวดเร็ว แต่มีลักษณะแตกต่างจากการฝึก—กระจายมากกว่า ความต้องการต่อ instance ต่ำกว่า และมีความอ่อนไหวต่อราคามากกว่า

ความพร้อมใช้งานของโมเดล open-source ที่มีความสามารถเช่น Llama, Mistral และ DeepSeek ลดความจำเป็นในการฝึกที่มีราคาแพงตั้งแต่เริ่มต้น องค์กรสามารถบรรลุความสามารถ AI ที่แข่งขันได้ผ่านการปรับแต่งมากกว่าการฝึก foundation model การเปลี่ยนแปลงนี้เปลี่ยนองค์ประกอบของอุปสงค์ GPU

ผลกระทบต่อตลาด

การล่มสลายของราคามีผลต่อผู้เข้าร่วมตลาดที่แตกต่างกันในรูปแบบที่แตกต่างกัน

นักลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน

องค์กรที่ซื้อ GPUs ในราคาสูงสุดเผชิญกับเศรษฐศาสตร์ที่ท้าทาย การวิเคราะห์แนะนำว่าเมื่อราคาเช่า H100 ลดลงต่ำกว่า $1.65 ต่อชั่วโมง รายได้จะไม่สามารถคืนทุนการลงทุนได้¹¹ ราคาต้องสูงกว่า $2.85 ต่อชั่วโมงจึงจะเอาชนะ internal rate of return ที่จัดหาได้จากตลาดหุ้น¹²

เกณฑ์ความสามารถในการทำกำไรสร้างแรงกดดันพื้นฐานต่อราคา ผู้ให้บริการที่ไม่สามารถรักษาการดำเนินงานในราคาปัจจุบันจะออกจากตลาด ในที่สุดจะทำให้อุปทานมีเสถียรภาพ การคัดออกอาจใช้เวลาหลายไตรมาสจึงจะเสร็จสมบูรณ์เมื่อผู้ดำเนินงานที่มีโครงสร้างต้นทุนแตกต่างกันแข่งขันกัน

ลูกค้า Cloud

องค์กรที่เช่ากำลังการผลิต GPU ได้ประโยชน์โดยตรงจากการลดลงของราคา โครงการที่ไม่คุ้มค่าทางเศรษฐศาสตร์ที่ $8 ต่อชั่วโมงจะเป็นไปได้ที่ $2.50 ต่อชั่วโมง การเข้าถึงได้ทำให้สามารถทดลองและปรับใช้ AI ได้กว้างขึ้น

อย่างไรก็ตาม ความผันผวนของราคาทำให้การวางแผนซับซ้อน องค์กรที่มุ่งมั่นกับกำลังการผลิต GPU ระยะยาวเผชิญกับความไม่แน่นอนว่าราคาปัจจุบันแสดงถึงมูลค่าที่ยุติธรรมหรืออุปทานส่วนเกินชั่วคราว ข้อผูกพันระยะสั้นให้ความยืดหยุ่นแต่อาจพลาดการกำหนดราคาที่ดีหากอุปทานตึงตัว

การวางตำแหน่งของ Hyperscaler

CEO ของ IBM Arvind Krishna สาธารณะตั้งคำถามว่าการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI ของ hyperscaler จะสร้างผลตอบแทนหรือไม่ โดยกล่าวว่า "ไม่มีทาง" คณิตศาสตร์จะทำงานในระดับการใช้จ่ายปัจจุบัน¹³ การล่มสลายของราคา GPU ให้หลักฐานสนับสนุนสำหรับผู้ที่สงสัยขณะเดียวกันก็เป็นประโยชน์ต่อผู้บริโภค GPU

CEO ของ Amazon Andy Jassy โต้แย้งว่ากำลังการผลิตถูก "บริโภคเร็วเท่าที่เราใส่เข้าไป" บ่งชี้ถึงอุปสงค์ที่ยั่งยืนแม้จะมีราคาลดลง¹⁴ การเติบโตของปริมาณอาจชดเชยการลดลงของราคา แต่อัตรากำไรเผชิญแรงกดดันทั่วอุตสาหกรรม

แนวโน้มรุ่นถัดไป

วิถี trajectory ราคา H100 แจ้งความคาดหวังสำหรับรุ่น GPU ที่ใหม่กว่า

การแนะนำ Blackwell

NVIDIA Blackwell GPUs เริ่มจัดส่งแล้ว โดย GB200 systems มาถึงลูกค้า สถาปัตยกรรมรุ่นถัดไปเสนอการปรับปรุงประสิทธิภาพที่สำคัญเหนือ H100 ความพร้อมใช้งาน Blackwell เบื้องต้นยังคงจำกัด โดยมีการกำหนดราคาพรีเมียมที่สะท้อนความขาดแคลน

ราคา H100 อาจลดลงต่อไปเมื่อความพร้อมใช้งาน Blackwell เพิ่มขึ้น องค์กรที่พอใจกับประสิทธิภาพ H100 สามารถได้ประโยชน์จากการกัดกร่อนราคาอย่างต่อเนื่อง ผู้ที่ต้องการความสามารถ Blackwell จะต้องจ่ายเบี้ยประกันจนกว่าอุปทานจะปกติ

การคาดการณ์ระยะกลาง

การคาดการณ์ระยะกลางแนะนำการลดลงที่อาจเป็นไปได้ 10-20% เมื่อ B200 GPUs เปิดตัวอย่างกว้างขวางมากขึ้นในปี 2026¹⁵ รอบการแนะนำอาจทำซ้ำรูปแบบ H100: ความขาดแคลนเริ่มต้นพร้อมการกำหนดราคาพรีเมียมตามด้วยการขยายอุปทานและการปกติของราคา

องค์กรควรพิจารณาเวลาของรุ่น GPU เมื่อวางแผนการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน การรอรุ่นที่ใหม่กว่าให้ประโยชน์ด้านประสิทธิภาพแต่ชะลอการปรับใช้ ฮาร์ดแวร์รุ่นปัจจุบันในราคาที่ลดลงทำให้สามารถปรับใช้ได้ทันที

การเปรียบเทียบราคาปัจจุบัน

ราคา ณ เดือนธันวาคม 2025 ราคา Spot ผันผวนตามความพร้อมใช้งาน

กรอบการตัดสินใจ: เช่า vs เป็นเจ้าของ vs รอ

การวิเคราะห์ Break-even: - ราคาซื้อ H100: ~$25,000-30,000 ต่อ GPU - ที่ $2.50/hr เช่า: 10,000-12,000 ชั่วโมงเพื่อ break even (~14-16 เดือนที่ 100% utilization) - ที่ $1.65/hr เช่า: ผู้ให้บริการไม่สามารถคืนทุนการลงทุนได้¹¹ - เกณฑ์ความสามารถในการทำกำไร: $2.85/hr เพื่อเอาชนะ stock market IRR¹²

ขั้นตอนที่สามารถดำเนินการได้: 1. ตรวจสอบค่าใช้จ่ายปัจจุบัน: คำนวณต้นทุนต่อชั่วโมงที่มีประสิทธิภาพทั่วการใช้งาน GPU ทั้งหมด 2. ประเมิน utilization: วัดการใช้งานจริง vs reserved capacity 3. ประเมินตัวเลือก commitment: เปรียบเทียบการกำหนดราคา reserved 1 ปี vs on-demand 4. พิจารณา hybrid: เป็นเจ้าของสำหรับพื้นฐาน เช่าสำหรับ burst capacity

คำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญ

การตัดสินใจโครงสร้างพื้นฐานในตลาดที่ผันผวนได้ประโยชน์จากมุมมองที่มีประสบการณ์

วิศวกรภาคสนาม 550 คนของ Introl สนับสนุนองค์กรในการนำทางเศรษฐศาสตร์โครงสร้างพื้นฐาน GPU¹⁶ บริษัทอันดับ #14 ใน Inc. 5000 ปี 2025 ด้วยการเติบโต 9,594% ในสามปี¹⁷

ความเชี่ยวชาญข้าม 257 สถานที่ทั่วโลก ให้ความเข้าใจตลาดไม่ว่าจะเป็นภูมิศาสตร์ใด¹⁸ คำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญช่วยองค์กรทำการตัดสินใจอย่างมีข้อมูลเมื่อราคามีวิวัฒนาการ

ประเด็นสำคัญ

สำหรับทีมจัดหา: - ราคา H100 ลดลง 64% จาก $8/hr เหลือ $2.85-3.50/hr - ผู้ให้บริการใหม่ 300+ รายทำให้การแข่งขันรุนแรงขึ้น - Spot pricing (GCP $2.25, AWS $2.50) เสนอมูลค่าที่ดีที่สุดสำหรับ workloads ที่ยืดหยุ่น

สำหรับผู้วางแผนโครงสร้างพื้นฐาน: - Break-even สำหรับความเป็นเจ้าของ: 14-16 เดือนที่ 100% utilization - พื้นความสามารถในการทำกำไรของผู้ให้บริการ: ~$1.65/hr (ราคาไม่น่าจะลดลงมากกว่านี้) - Commitment pricing ($1.90-2.10/hr) เอาชนะ on-demand ได้ 40%+

สำหรับการวางแผนเชิงกลยุทธ์: - ตลาดปกติหลังจากความขาดแคลน 2023-2024—ไม่ใช่การลดลงชั่วคราว - การแนะนำ Blackwell อาจผลักดันราคา H100 ให้ต่ำลงในปี 2026 - ความยืดหยุ่นของการเช่ามีคุณค่าเมื่อเทคโนโลยีพัฒนาอย่างรวดเร็ว

แนวโน้ม

การล่มสลายของราคา GPU cloud แสดงถึงการปกติของตลาดหลังจากสภาวะขาดแคลนของปี 2023-2024 องค์กรได้ประโยชน์จากการปรับปรุงการเข้าถึง GPU อย่างมากทำให้สามารถปรับใช้ AI ได้กว้างขึ้น สภาพแวดล้อมด้านราคาอาจคงอยู่เมื่อการเติบโตของอุปทานยังคงตอบสนองอุปสงค์ โดยการแนะนำรุ่นถัดไปอาจขยายรูปแบบนี้

องค์กรควรใช้ประโยชน์จากการกำหนดราคาปัจจุบันสำหรับความต้องการทันทีขณะรักษาความยืดหยุ่นสำหรับวิวัฒนาการของตลาด กลยุทธ์ที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดจะสมดุลระหว่างความเร่งด่วนของการปรับใช้กับการพิจารณาเวลาของตลาด ใช้ความยืดหยุ่นของการเช่าเพื่อหลีกเลี่ยงการผูกพันทุนก่อนกำหนดในตลาดที่พัฒนาอย่างรวดเร็ว

เอกสารอ้างอิง

ความเร่งด่วน: สูง — การเปลี่ยนแปลงตลาดที่มีผลกระทบต่อการจัดหาทันที จำนวนคำ: ~1,800