​英伟达H100芯片物料成本3000多美元卖3万多美元一颗，真是暴利啊

英伟达H100芯片物料成本3000多美元卖3万多美元一颗，真是暴利啊

#文章新锐创作者认证#就这么一块看似和普通芯片没有任何区别的芯片，竟然卖到3万多美元一颗，但即便这么昂贵，很多企业哪怕花再多的钱还不一定能够买的到，这就是英伟达H100芯片，堪比黄金但是却比黄金更能买的到，谁给英伟达的勇气，敢把物料成本只有3000美元的H100芯片卖到3万多美元的天价？这些购买芯片的企业为什么还要排队购买呢？

取决于商品价格的从来不是物料成本而是市场需求，这句话放在英伟达身上是再恰当不过了，英伟达的H100芯片之所以敢卖这么贵，主要还是因为全球市场对于英伟达芯片的强劲需求，以及需求远远超过芯片产能，所以哪怕英伟达把芯片价格卖得再贵也有很多企业愿意花钱买单。

就像甲骨文老板拉里.埃里森说的那样:我和马斯克邀请黄仁勋吃饭，我和马斯克求黄仁勋给我们显卡，请拿走我们的钱，多拿点你拿的还不够多，我们需要你拿走更多的钱，结果很好我们求到了，对于显卡的需求绝对排在第一位，有了它才能实现构建世界上最强大的神经网络，这也说明现在的市场属于卖方，英伟达自然有能力把价格定的高一点。

H100物料成本构成方面:

H100采用5纳米工艺制程，台积电12英寸晶圆报价是1.34万美元，可以切割大概65颗芯片，平均一颗芯片成本200美元。

H100芯片搭载6颗韩国海力士16GHBM3芯片，每颗芯片价格250美元，6颗芯片一共1500美元。

其它零部件比如电源管理芯片、芯片测试、电容、电阻、PCB板、散热模块等在580美元左右。

台积电加工制造封装一颗芯片代工费在723美元左右。

加在一起一颗H100芯片物料成本在3000美元左右，当然了这只是物料成本，不包括英伟达的设计研发费用，英伟达为了研发这款芯片，用了2500名工程师耗时3。年的时间，按照一名工程师一年开支20万美元计算，光是人力成本就在15亿美元，此外还需要为H100深度优化CUDA生态，并且对芯片进行严格的测试，研发费用大概在20亿美元左右。

按照出货量200万颗计算，平均到一颗芯片成本是1000美元，这样算下来物料成本在4000美元，售价3万美元，毛利率在86%左右，但即便卖这么贵，为什么企业还是愿意花钱排队购买呢？

原因很简单虽然H100芯片价格比较昂贵，但是却能大幅度提供工作效率，企业可以用在人工智能计算、训练大模型、实时翻译、自动驾驶、处理大量数据等方面，因为H100计算能力比较强，能够快速处理计算海量数据、比传统芯片快的多，算力相当于几千台普通电脑计算能力，美能够同时处理大量数据，原本需要几个月的工作量，用H100几天就能完成。

比如同样的公司，你用普通芯片训练模型需要一个月时间，竞争对手采用H100芯片训练模型只需要一周的时间，对方可以更快的推出产品抢占市场，这样就能领先你一步，这就好比同样去找客户谈判做生意，距离客户100公里，你骑着自行车需4个小时才能见到客户，对方开车1个小时就提前见到了客户，就能抢在你面前拿下这笔订单就是这个道理。

除了芯片外，英伟达另一个杀手锏就是CUDA生态，CUDA生态有500万创作者，里面有开发者常用的工具、教程和现成方案，很多行业软件都离不开，比如医疗用的Ai影像分析工具、高校用的量子计算模拟器、石油公司用的地质模拟软件等几乎都支持这个生态，类似苹果商店一样，要想使用苹果商店的应用只能购买苹果手机，英伟达芯片也是一样的道理。

CUDA生态从2006年年开始建立，很多软件、工具都非常齐全，软件工程师也都是基于这个生态进行训练都适应了，如果再使用其它生态，编码程序从头开始，浪费大量的时间和金钱。

如果你是一家企业的老板，你愿意现选择用CUDA生态能够直接快速产出各种产品，工作效率非常高，如果更换成其它企业的生态，还需要重新开始浪费大量的时间，估计你也会选择英伟达芯片吧？

嘴巴也许会骗人，但是行动却不会，企业就是为了挣钱，谁的芯片好就买谁的就这么简单，不会还会有人怀疑那些一年收入几千亿的公司眼光和决策，不如我们这些年收入只有几万块钱人的眼光高吧？

但是作为中国人，我们一定要支持国产芯片，支持华为芯片，这样才不会被美国卡脖子。