Giá trị bán lại của Nvidia B200 đạt 158% giá gốc: Quy luật khấu hao truyền thống không còn đúng với chip AI

Theo tin từ IT ngày 17 tháng 9, dữ liệu mới nhất từ công ty phân tích dữ liệu Silicon Data cho thấy, sau khoảng một năm xuất xưởng, giá trị còn lại của GPU NVIDIA B200 (kiến trúc Blackwell) trên thị trường đồ cũ đã tăng lên mức 158% so với giá niêm yết ban đầu.

Nói cách khác, giá giao dịch đồ cũ hiện tại của NVIDIA B200 đang cao hơn khoảng 58% so với giá MSRP, tạo nên sự tương phản rõ rệt với tình trạng mất giá theo năm thường thấy ở các thiết bị phần cứng điện tử tiêu dùng.

Silicon Data chỉ ra rằng, các dòng GPU đời trước của NVIDIA là A100 và H100 hiện cũng có giá trị còn lại "vượt xa mức lẽ ra phải có theo kế hoạch khấu hao đường thẳng trong 3 hoặc 5 năm", cho thấy phương pháp khấu hao đường thẳng đã hoàn toàn không còn phù hợp với thị trường bộ tăng tốc AI.

Khấu hao đường thẳng là phương pháp kế toán phân bổ đều chi phí ban đầu của thiết bị theo thời gian sử dụng dự kiến. Ví dụ, một thiết bị có giá 1.000 USD (theo IT: tỷ giá hiện tại khoảng 6.722 Nhân dân tệ) nếu khấu hao trong 5 năm thì mỗi năm sẽ khấu hao 200 USD, và giá trị còn lại vào năm thứ hai sẽ là 600 USD.

Các bài kiểm tra benchmark của SemiAnalysis cho thấy, khi B200 chạy DeepSeek-R1 với tốc độ tương tác 76 token mỗi giây cho mỗi người dùng, chi phí suy luận cho mỗi triệu token chỉ ở mức 0,20 USD, đây vẫn là một trong những phần cứng suy luận có hiệu suất cao nhất hiện nay.

Dữ liệu từ thị trường cho thuê cũng xác nhận xu hướng tương tự. Giá thuê GPU do Silicon Data cung cấp cho thấy, giá thuê B200 mỗi giờ vào tháng 1 ở mức thấp hơn 5 USD một chút, nhưng đến tháng 8 đã tăng lên khoảng 5,50 đến 5,80 USD, mức tăng khoảng 50% đến 80%. Giá thuê theo giờ của B200 trên thị trường đám mây không phải quy mô lớn (non-hyperscale) hiện ở mức khoảng 5,61 USD.

Những lời kêu gọi về nhịp độ phát triển từ các nhà sản xuất mô hình AI vẫn chưa làm thay đổi cục diện cung cầu trên thị trường phần cứng. Dù Dario Amodei của Anthropic và Sam Altman của OpenAI gần đây đều từng kêu gọi làm chậm tốc độ phát triển mô hình AI, nhưng nhìn vào giá trị còn lại và giá thuê GPU, có thể thấy nhu cầu về năng lực tính toán AI vẫn đang tiếp tục tăng cao.