AWS 在周六将 GPU 价格上调 15%，希望你没有注意到

我一直在关注 AWS，特别是定价方面。"如果 AWS 提高价格会发生什么"一直是一个令人担忧的话题，常常被用作假设，促使人们避免对某个特定供应商产生依赖。

在周末——更确切地说是在一个星期六——这个假设变成了现实。

AWS 悄然将其用于机器学习的 EC2 容量块价格提高了大约 15%。p5e.48xlarge 实例——八个 NVIDIA H200 加速器的组合——在大多数地区的价格从每小时 34.61 美元上涨至 39.80 美元，而 p5en.48xlarge 的价格则从 36.18 美元上涨至 41.61 美元。在美国西部（北加州），p5 的价格上涨幅度更大，从 43.26 美元上涨至 49.75 美元。这一变化早有预兆：AWS 的定价页面曾提到（而且奇怪的是，至今仍然提到）“当前价格计划在 2026 年 1 月更新”，尽管公司没有提及价格的具体变动方向。

这发生在 AWS 宣称 “最高可降低 45%” 的 GPU 实例价格约七个月之后——尽管那次公告涉及的是按需和节省计划，而不是容量块。真有趣。

对于不熟悉的人来说，容量块是 AWS 对 “我需要保证的 GPU 容量来进行下周二的机器学习训练” 的回应。你可以为特定的 GPU 实例预留一个定义好的时间窗口——从一天到几周不等——并以锁定的价格提前支付。这在进行严肃机器学习工作的公司中非常受欢迎，因为他们无法承受训练过程因临时容量消失而中断的风险。定价应该清楚表明，使用这些服务的人并不是业余爱好者；这些是预算以百万计的团队。

一位亚马逊发言人通过电子邮件告诉我们：“用于机器学习的 EC2 容量块定价基于供需模式，具体情况请参见产品详情页。这一价格调整反映了我们预计本季度的供需模式。”

需要明确的是，AWS 之前也曾提高价格，但很少是直接增加某一项的价格。该公司更倾向于完全改变定价维度，通常将其包装成对大多数客户的降价——我会将这一说法称为 “创造性”。历史上的直接价格上涨通常与监管行动有关：某些市场的每条短信收费等。这次则有所不同。

这个时机另有其妙：它为 Azure 和 GCP 提供了一个现成的谈资。两者都在积极争取机器学习工作负载，而 “AWS 刚刚将 GPU 价格提高了 15%” 正是企业销售团队梦寐以求的武器。竞争对手是否真的能够吸收这部分需求是另一个问题——GPU 的限制并非 AWS 独有——但在企业交易中，感知是重要的。

对于拥有企业折扣计划或其他谈判协议的公司来说，这引发了不安的问题。企业折扣计划通常保证公共定价的折扣——因此如果公共定价上涨 15%，你的 “折扣” 价格在绝对值上就变得更贵，即使百分比保持不变。我预计在接下来的几周内，AWS 的客户团队与其大客户之间会有一些尖锐的对话。

他们为什么要这样做？

很难不将此视为一个风向标。随着全球向各个领域转向生成服务，GPU 的供应越来越紧张。问题是这对其他资源类型意味着什么。全球 RAM 紧缺是否意味着以 RAM 为中心的服务将是下一个？如果你不运行机器学习工作负载，可以忽略机器学习容量块的定价——这描述了大多数公司云支出的 95% 以上——但 RAM 涉及 AWS 提供的每项服务。好吧，可能除了他们的支持功能，但那也迅速变成了 “AI 驱动”，所以给它一点时间。

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这里的 “煤矿里的金丝雀” 担忧并不是特指 GPU，而是它所建立的先例。AWS 花了二十年时间让客户习惯于价格只会下降的预期。这个预期现在被打破了。一旦你对一项服务提高了价格，而世界并没有因此崩溃，第二次涨价就变得容易了。第三次也是如此。游戏规则已经改变。

关注那些 AWS 面临真正供应限制或其成本显著增加的服务。Graviton 实例的定价一直很有竞争力，以推动采用——当 ARM 芯片供应紧张时会发生什么？数据传输成本多年来一直是现金牛，但它们也一直保持稳定；这些会是下一个吗？我没有内部信息，但我有模式识别能力，而模式刚刚发生了变化。

AWS 长期以来受益于云定价只朝一个方向发展的假设。这个假设在一月的一个星期六死去了，伴随着服务条款更新的喧嚣。问题不是这是否重要——它确实重要。问题是这是否是一个异常，还是新的常态。我认为是后者。®