
10月10日,伯恩斯坦研报显示,采用不同AI加速器架构,建设1GW数据中心所需的资本开支约为346亿至395亿美元。其中,英伟达(NVDA.US)Vera Rubin架构的建设成本最高,OpenAI自研ASIC架构Jalapeno则相对较低。伯恩斯坦将英伟达Rubin NVL72单机柜成本预期从此前的910万美元大幅下调至752万美元,降幅约17%,主要反映了对HBM价格和NAND存储容量预期的调整。研报还指出,AI数据中心的主要经济负担并非电费,而是巨额资本开支及其产生的折旧。

10月10日,伯恩斯坦研报显示,采用不同AI加速器架构,建设1GW数据中心所需的资本开支约为346亿至395亿美元。其中,英伟达(NVDA.US)Vera Rubin架构的建设成本最高,OpenAI自研ASIC架构Jalapeno则相对较低。伯恩斯坦将英伟达Rubin NVL72单机柜成本预期从此前的910万美元大幅下调至752万美元,降幅约17%,主要反映了对HBM价格和NAND存储容量预期的调整。研报还指出,AI数据中心的主要经济负担并非电费,而是巨额资本开支及其产生的折旧。
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