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.

הפוסט מחקרי שוק: מחירי מחשוב ה־AI ממשיכים לעלות למרות התרחבות היצע המאיצים הופיע לראשונה ב-Chiportal.

אנבידיה מרחיבה את פעילותה אל מחוץ למרכזי הנתונים שעל פני כדור הארץ. ענקית השבבים הצטרפה כמשקיעה חדשה ב-Starcloud, סטארטאפ המבקש להקים מרכזי נתונים עתירי GPU בחלל.

Starcloud הודיעה ביום שישי על הרחבה של סבב Series A בהיקף 250 מיליון דולר, לפי שווי של 2.3 מיליארד דולר. את ההשקעה הובילה Manhattan West, ולצד אנבידיה הצטרפה כמשקיעה חדשה גם Cisco Investments. בסבב השתתפו גם משקיעים קיימים ובהם Benchmark ו-EQT.

רק במרץ האחרון גייסה Starcloud 170 מיליון דולר לפי שווי של 1.1 מיליארד דולר. בסך הכול גייסה החברה מאז הקמתה ב־2024 כ־450 מיליון דולר. ההון החדש ישמש בין היתר להרחבת כושר הייצור, לעבודת הנדסה משותפת עם אנבידיה ולרכישת שירותי שיגור.

הקשר בין שתי החברות כבר חורג מהשקעה פיננסית. בנובמבר 2025 שיגרה Starcloud את הלוויין Starcloud-1 ובו GPU מסוג NVIDIA H100 – אחד ממאיצי ה-AI המתקדמים שיועדו במקור למרכזי נתונים קרקעיים. החברה דיווחה כי באמצעות המערכת הופעלה גרסה של Gemini בחלל ואף בוצע אימון של מודל שפה קטן במסלול.

כעת עובדת Starcloud עם אנבידיה גם על Space-1 Vera Rubin Module, מערכת המבוססת על ארכיטקטורת Vera Rubin ומיועדת להפעלת עומסי AI בתנאי החלל. אנבידיה הציגה את הפלטפורמה במרץ השנה כחלק מניסיון להביא יכולות ברמת מרכז נתונים ללוויינים ולתשתיות מסלוליות.

התוכנית ארוכת הטווח של Starcloud שאפתנית בהרבה מהלוויין הניסויי. החברה הגישה תוכניות למערך של עד 88 אלף לוויינים, שלדבריה יוכל להגיע לקיבולת מחשוב כוללת של כ־20 גיגה־ואט. השלב הבא הוא Starcloud-2, מערכת מסחרית הכוללת אשכול GPU, אחסון ומערכות חשמל וקירור ייעודיות לחלל.

הרעיון מאחורי מרכזי הנתונים החלליים הוא לנצל אנרגיה סולארית כמעט רציפה ולצמצם את התלות בקרקע, ברשתות חשמל ובמים לקירור – שלושה משאבים שהופכים לצווארי בקבוק בבניית מרכזי AI חדשים.

אלא שהאתגרים עדיין גדולים. שיגור חומרה בכמויות הדרושות למרכז נתונים עולה הון רב, רכיבים אלקטרוניים חשופים לקרינה, סילוק חום בחלל מחייב רדיאטורים גדולים, וקישורי התקשורת בין לוויינים ובין החלל לקרקע עדיין רחוקים מרוחבי הפס המתקבלים בין GPUs בתוך מרכז נתונים מודרני.

מבחינת אנבידיה, ההשקעה ב-Starcloud משתלבת במגמה רחבה יותר שבה החברה אינה מסתפקת עוד באספקת GPUs, אלא משקיעה גם בחברות ובתשתיות שאמורות להגדיל בעתיד את הביקוש למערכות המחשוב שלה.

הפוסט אנבידיה משקיעה ב-Starcloud: גייסה 250 מיליון דולר להקמת מרכזי נתונים בחלל הופיע לראשונה ב-Chiportal.