Nebius מעלה מחירי GPU לפי שימוש ב־17%–21%, מחירי CPU וזיכרון עולים אף יותר, ו־CoreWeave מדווחת על חוזים חדשים במחירים גבוהים יותר — סימן לכך שצוואר הבקבוק של AI הוא כבר מערכת שלמה של שבבים, חשמל, קירור ומרכזי נתונים
הגידול בהיצע מאיצי הבינה המלאכותית עדיין אינו מתורגם לירידה במחירי כוח המחשוב. להפך: נתונים חדשים מ־Nebius ומ־CoreWeave מצביעים על כך שלקוחות ממשיכים לשלם יותר עבור קיבולת GPU, CPU וזיכרון — גם כאשר דורות חדשים של חומרה נכנסים לשוק.
Nebius הודיעה כי החל מ־1 באוקטובר תעלה את מחירי ה־pay-as-you-go של מספר מאיצי NVIDIA בשיעור של 17%–21%. זו העלאת המחירים השנייה של החברה בתוך שלושה חודשים.
לפי הנתונים שנמסרו, מחיר השימוש לפי שעה ב־H100 יעלה בכ־17%, בעוד שמחיר B300 יעלה בכ־21%. גם שירותים שאינם מבוססי GPU מתייקרים: מופעי CPU מסוימים יעלו בכ־25%, ומחירי זיכרון מסוימים בכ־41%.
Nebius מדגישה שלקוחות שמתחייבים לאשכולות גדולים למשך חודשים יכולים לקבל הנחות, ולכן המחירים החדשים אינם משקפים בהכרח את המחיר שמשלמים הלקוחות הגדולים ביותר בחוזים ארוכי טווח.
CoreWeave: חוזים חדשים בכ־40 מיליון דולר למגה־ואט
התמונה מקבלת חיזוק גם מ־CoreWeave. החברה מסרה כי ברבעון השלישי חתמה על חוזים קצרי טווח של שלושה עד שישה חודשים במחיר שקול לכ־40 מיליון דולר הכנסה שנתית לכל מגה־ואט של הספק הנדרש להפעלת אשכולות המחשוב.
CoreWeave דיווחה גם כי הוסיפה יותר מ־25 מיליארד דולר של התחייבויות לקוחות חדשות בתחילת הרבעון השלישי, וכי ההספק החוזי שלה גדל מכ־3.7 גיגה־ואט בסוף יוני לכ־4.2 גיגה־ואט באוגוסט.
הנתון של מחיר למגה־ואט חשוב משום שהוא מראה עד כמה שוק מחשוב ה־AI כבר אינו נמדד רק במספר GPUs. מגה־ואט מגלם למעשה מערכת שלמה: מאיצים, CPUs, זיכרון, מתגים, רשתות אופטיות, קירור, מערכות חשמל, שטח במרכז נתונים ותפעול.
מדוע המחיר עולה כשנכנסים שבבים חדשים?
בשווקים טכנולוגיים רגילים, הגדלת היצע והכנסת דורות חדשים נוטות להוזיל בהדרגה את המחיר ליחידת ביצוע. שוק ה־AI מתנהג כרגע אחרת משום שהביקוש גדל מהר יותר מהקיבולת שמתווספת.
הגורם הראשון הוא האצה בהיקף ה־inference. אימון מודל גדול הוא אירוע מוגבל בזמן, אך לאחר שהמודל נפרס הוא עשוי לשרת מיליוני או מיליארדי בקשות מדי יום. ככל שיותר שירותים משלבים AI, הביקוש לחישוב הופך רציף.
הגורם השני הוא שמאיץ אינו פועל לבד. גם אם היצע GPUs גדל, יש צורך ב־HBM, אריזה מתקדמת, אופטיקה, מתגים, CPUs, אחסון, קירור וחשמל. מחסור בכל אחד מהרכיבים הללו יכול להגביל את הקיבולת הכוללת.
הגורם השלישי הוא זמן ההקמה. מרכז נתונים חדש דורש חיבור לרשת החשמל, תשתיות קירור ולעיתים בניית תחנת משנה. זמני ההמתנה לחשמל ולציוד יכולים להיות ארוכים יותר מזמן הייצור של ה־GPU עצמו.
כוח תמחור ל"ניאו־קלאוד"
Nebius ו־CoreWeave שייכות לקבוצת חברות שמכונות לעיתים neoclouds — ספקיות ענן המתמקדות בתשתיות AI עתירות GPU. הן מתחרות בענקיות כמו AWS, Microsoft Azure ו־Google Cloud, אך מציעות לעיתים אשכולות גדולים ומותאמים יותר לאימון ולהרצת מודלים.
עליית המחירים מצביעה על כך שלספקיות הללו יש כרגע כוח תמחור. לקוחות שמבקשים גישה מיידית למאיצים החדשים מוכנים לשלם פרמיה, במיוחד כאשר החלופה היא להמתין חודשים לקיבולת.
עם זאת, אין להסיק מכך שמחירי מחשוב AI יעלו ללא הגבלה. קיבולת חדשה נבנית במהירות, NVIDIA, AMD וחברות נוספות משיקות דורות חדשים, וספקיות הענן הגדולות מפתחות מאיצים עצמאיים. בטווח הארוך התחרות עשויה להפעיל לחץ כלפי מטה.
בטווח הקצר, הנתונים של ספטמבר 2026 מצביעים דווקא על ההפך: למרות השקעות עתק והרחבת היצע השבבים, הביקוש למחשוב AI ממשיך לגדול מהר מספיק כדי לאפשר לספקיות להעלות מחירים.
