Nebius二次上调GPU租赁价格，算力需求远远跑赢供给

9月17日美股盘后，NeoCloud明星企业Nebius正式向客户发出调价通知，宣布自2026年10月1日起全线上调其按需计算资源租金。根据Nebius向客户及开发者社区下发的文件，本次调价涉及核心GPU算力节点及配套CPU/内存：

NVIDIA H100：从3.85美元/GPU·小时上调至4.50美元（涨幅+16.9%）；

NVIDIA H200：从4.50美元/GPU·小时上调至5.40美元（涨幅+20.0%）；

NVIDIA B200：从7.15美元/GPU·小时上调至8.50美元（涨幅+18.9%）；

NVIDIA B300：从7.85美元/GPU·小时上调至9.50美元（涨幅+21.0%）；

配套计算AMD EPYC Genoa vCPU费率同步上调25%，Genoa内存费率上调41%。

这已是Nebius在年内的第二轮提价，早在5月，公司就已宣布自6月1日起将部分GPU租赁价格上调约30%。

图片说明：Nebius涨价函，数据来源于Neibus

受此影响，9月17日公司股价盘前大涨超过8%。而在面临美联储加息后的鹰派发言，A股科技股9月17日整体也表现出了一定韧性，尤其利通电子(603629.SH)、协创数据(300857.SZ)等算力租赁企业股价表现较好。

图片说明：Nebius盘前股价大涨，数据来源于Wind

相比于Anthropic的ARR，算力租赁价格或许是更好的指标

全球科技股（尤其是AI硬件）始于8月初的反弹行情在8月19日被迫中断，彼时彭博披露，截止到7月底Anthropic的ARR为650亿美元，严重不及预期（4月底环比增速26%、5月底环比增速56%、7月底环比增速18%），引发了资本市场关于Coding场景天花板TAM不及预期的担忧，导致全球算力硬件行业遇冷至今。

尽管AI Frontier Labs的ARR增速反应着资本市场对AI大模型的远期天花板预期，但仅用Anthropic这种备受争议的企业来衡量AI的未来，既不够合理、也不够全面。

首先是不够合理。AI Frontier Labs不只Anthropic一家，尤其是GPT-6 Astra上线不到两周后，便直线反超了9月1日发布的Fable 5.1。根据Ramp最新企业AI支出数据，企业正在从Fable和GPT-5.6 Sol大规模转向Astra，Astra已拿下13%企业AI支出，Fable跌到8%。

图片说明：Astra已拿下13%企业AI支出，Fable跌到8%，数据来源于Ramp

企业市场以外，ToC消费者市场也表现出类似的情况，根据OpenRouter数据，用户花在OpenAI模型上的钱，时隔133周第一次超过Anthropic（自2024年2月以来），其中GPT-6 Astra一骑绝尘，单模型拿下支出的19% ，而Fable 5.1仅占6%，同时老模型份额持续被压缩。

图片说明：ToC市场上，OpenAI也超越了Anthropic，数据来源于OpenRouter

其次是不够全面。一方面，Anthropic不能代表AI未来潜在的天花板，AI的天花板取决于大模型的能力边界，目前没有人能够清晰的判断边界到底在哪。另一方面，Anthropic的ARR无法反应开源大模型市场的增量，而开源模型才真正贡献了绝大部分token消耗的增量（尽管有“开源赚面子，闭源赚里子”的问题，但动态视角看，不可否认开源模型未来的潜力）。

图片说明：在OpenRouter上，开源模型token调用量占据约60%，数据来源于OpenRouter

算力租赁价格相比Anthropic的ARR，直接反应了算力的稀缺性，是度量物理层供需关系更敏感、更纯粹的先行指标，即便其价格更多反应短期边际供需状况，但在AI远期天花板不清晰的当下、在Anthropic的ARR开始拉跨后，其价格变化的参考价值就很大。

图片说明：Nebius未宣布涨价前，英伟达算力卡年初至今租赁价格指数，数据来源于Compute Desk

算力集群的回本期还将缩短，AI硬件投资逻辑更顺

Nebius在此前2026Q2 Earnings Call中明确表示，公司今年以来新签的算力租赁合同中，大约有70%的合同包含客户预付款，而这些预付款可以覆盖50%~60%的资本开支，因此Nebius算力集群的投资回收期由过去2~3年缩短至1年零10个月。

同时Nebius明确表示：“如果Nebius愿意，今天就可以把2027年的全部产能都签出去，但Nebius没有这样做，Nebius选择性地保留了部分产能，因为越接近部署时间签约，定价条件越有利”。

图片说明：Nebius通过出租算力，数据中心投资回收期只有1年零10个月，数据来源于Nebius

显然，Nebius的判断是准确的，在本次涨价后，可以预见在2026Q3的业绩中，算力集群的投资回收期还将进一步缩短。

与此同时，根据Silicon Data的数据，当前A100的价格相当于6.5年前首发时的25%，H100的价格相当于4年前首发时的58%、B200的价格相当于1.5年前首发时的158%。这说明，旺盛的算力需求，使得CSP和NeoCloud用不到3年的时间就可以实现算力集群投资成本的回收（且涨价后投资回收期还将进一步缩短），且3年后算力集群的残值还可以超过50%，同时还能继续源源不断贡献至少6年净现金流，这无疑使得AI硬件的投资逻辑更加顺畅和闭环。

图片说明：A100、H100、B200当前的残值，数据来源于Silicon Data