黄仁勋马斯克：GPU能用8年不用换，软件优化让旧卡持续赚钱

在刚刚结束的2026柏林GTC大会上面, 英伟达公司的老板黄仁勋提出了一个新看法。他说那些专门给人工智能用的数据中心图形处理器卡片, 它们的实际使用寿命能够维持8年之多。更有甚者还可以使用比这还要长的时间。按照过去传统行业里的普遍认识来说。

用来做人工智能加速处理的芯片卡片的更新换代周期, 一般也就是大约4年左右的样子。这位负责人还进一步解释说。因为相关的软件技术一直在持续优化。加上市场上对于人工智能推理方面的业务需求量大幅度上升。

这两个因素综合起来, 是可以有效延长那些硬件设备在实际工作中的价值保持时间的。老显卡的硬件就算是一丁点都没有改变, 但是靠着升级软件这一招, 它照样能够一直在商业活动里头创造收入, 所以嘛, 是不应该被快速地给扔进垃圾堆里头报废掉的事情。

马斯克也在那个财报电话会议上说了个差不多的意思, 不过角度有点不一样, 他觉得大模型还有软件算法一直在不停地改进和升级, 那么那些老旧的GPU设备也能发挥出更多的每一瓦特智能, 这就是说同一个硬件装置, 只要配上更新更好的那个AI模型, 它在消耗单位电力的时候就可以产生出更多的有用的AI智能结果。

他举了个例子, 像是H100这样的旧款加速卡, 当前阶段的租赁费用, 竟然甚至比它们刚刚上市初期的时候还要高。这种现象表明, 算力需求的不断上升, 直接导致了旧型硬件的商业价值被推高。

请注意, 双方讨论的对象全都是专注于数据中心人工智能计算的图形处理器, 绝对不是指那些供个人消费者玩游戏用的普通显卡, 这里并不是在讲硬件的物理实体本身会出现老化磨损的情况, 而是在谈论从商业运作和经济核算的角度来看, 这些设备还能够继续使用多长的时间周期, 虽然图形处理芯片确实还是会继续经历折旧这个过程, 但值得注意的是它不值钱的速度实际上是比之前市场大众所预期的要更慢一些的, 尽管硬件本身的性能规格已经固定不变没有改变, 可是通过不断优化的软件程序以及人工智能模型技术手段，依然可以持续不断地挖掘出那些旧型号硬件中所蕴含的剩余计算能力潜力。

华尔街那边的一小部分分析师心里多少有点打鼓, 他们的说法是, 要是算力的供应最后变得多到过剩的地步, 那些老型号的GPU, 它们的租赁价格就会开始快速地往下面滑落。