每 GW 数据中心 395 亿美元：Bernstein 拆开算力账本，HBM4 价格假设下调 36%

一笔账：每 GW 要花多少钱

算力基建的争论长期停留在贵不贵的定性层面。投行 Bernstein 最近把 AI 数据中心的账本拆到了单个机架和单个加速器小时，给出了一组可以直接对比的数字：按每 GW 规模计算，英伟达 Vera Rubin NVL72 方案的总投资约 395 亿美元，AMD MI455X Helios 约 357 亿美元，Google TPU v7 Ironwood 约 390 亿美元，OpenAI 自研 Jalapeno 约 346 亿美元，上一代英伟达 GB200 NVL72 约 365 亿美元。

更有意思的是单位成本。折算到加速器小时（按五年折旧、每度电 0.15 美元、40% 利用率估算），Rubin 方案约 3.18 美元，AMD Helios 约 3.23 美元，而 TPU v7 约 1.29 美元、OpenAI Jalapeno 约 1.27 美元，后两者靠自研 ASIC 把硬件成本压到了英伟达方案的不到一半。

自研 ASIC 能让单芯片和单机架更便宜，但能不能真正降低整座数据中心的成本，取决于功率密度、网络架构和所需硬件总量。芯片便宜不等于数据中心便宜。

Rubin 的成本为什么被下修

Bernstein 这次下修了 Rubin NVL72 的成本预期，原因有五个：下调 NAND 存储容量假设、下调 HBM4 价格预期、修订网络设备成本、调整冷却与供电系统成本、更新 DRAM 与 NAND 定价。其中变化最大的是 HBM4，价格假设从每 GB 48 美元下调到 30.6 美元，降幅约 36%。分析师的理由是供应链反馈弱于此前预期，同时 HBM 毛利最终会向传统 DRAM 收敛这一判断的信心在下降。

不过 Bernstein 仍然预期英伟达会在内存成本上向客户传导，并在 HBM 上加价约 10%。按每机架 20.7 TB 的 HBM4 容量计算，Rubin 的 HBM 成本约 69.7 万美元；而 GPU 本体仍是最贵的部分，单颗约 5.5 万美元，72 颗合计 396 万美元，占整个机架成本约 53%。

AMD 与自研阵营的差异在哪

AMD Helios 单机架成本与 Rubin 接近，但内部结构差别很大。Bernstein 估算 MI455X 单颗（不含 HBM）约 3.5 万美元，比 Rubin 的 5.5 万美元低约三成多，72 颗合计可省下约 144 万美元；但 Helios 的内存配置更猛，每机架约 31.1 TB HBM、CPU 侧 DRAM 约 74 TB，对应 HBM 成本约 95 万美元、CPU 侧 DRAM 约 121 万美元，都比 Rubin 高。网络侧 AMD 用基于以太网的 UALink 方案，部分交换设备来自 Celestica，但每颗 GPU 最多配三张网卡，反而推高了横向交换机、网卡与光模块的需求。

OpenAI 的 Jalapeno 走的是另一条路：双机架、面向推理优化，主机架放 16 个装 Turin 级 CPU 的托盘，另一机架放 128 颗自研 ASIC 与交换托盘。把每 GW 投资拆到这一层，讨论才从口号回到工程。