GPU价格太疯狂了：我观察3个月发现的规律

简明版：价格通常波动50-100%。工作日上午租。避开晚上。大型AI发布=涨价。会议周=GPU荒。

为什么我开始追踪这个

始于 frustation。一个周二下午我需要H100做训练任务。Lambda Labs要0.99美元/小时。合理。同样的任务，同样的要求，周四晚上6点：1.35美元/小时。

两天涨了36%。同样的硬件。

我以为是bug。于是开始记录价格。每小时。每个主要服务商。连续三个月。数据说话——这能省大钱。

价格波动现实

没人告诉你的是：云GPU价格不是固定的。它们是动态的、受供需驱动，而且波动大得超出你想象。

不是错误。我看着它发生的。原因是：Anthropic发布了新模型，所有人都抢着复制，GPU供应瞬间蒸发。

规律一：每日节奏

价格有可预测的每日规律，知道看什么就明白了：

晚间美国涨价太狠了。涨20-40%就因为旧金山那边醒了。如果你能在非高峰时段跑任务，一定做。

真实例子：周一价格曲线

以下是1月某个周一Vast.ai的实际H100价格：

• UTC早上6点：0.72美元/小时——我抢到了
• UTC中午12点：0.85美元/小时——还行
• UTC下午6点：1.15美元/小时——疼
• UTC晚上10点：1.28美元/小时——更疼
• UTC次日凌晨2点：0.79美元/小时——恢复正常

同一服务商。同样的GPU。20小时内波动77%。

规律二：每周周期

周末更便宜。不是差一点——是很多。

我平均了12周的数据：

• 周一至周四：基准（100%）
• 周五：105%基准（人们想完成周任务）
• 周六：82%基准（最便宜）
• 周日：85%基准（仍然便宜）

周六晚间是黄金时段。我持续发现一周最低价在周六晚10点到周日UTC凌晨4点之间。周末就是需求低。

"我把训练任务从周五晚改到周六早，一个月省了340美元。同样算力，同样结果，便宜30%。"

规律三：事件冲击

这里开始疯狂了。外部事件导致价格暴涨——你可以预测。

AI模型发布

Meta 12月放Llama 3？GPU价格疯了。我记录的：

• 发布前一天：H100平均0.89美元/小时
• 发布当天：H100平均1.12美元/小时（+26%）
• 发布第二天：H100平均1.38美元/小时（+55%）
• 3天后：价格仍比正常高40%

每个人都立刻想微调Llama 3。供不应求。价格反映了那种急切。

会议周

NeurIPS那周太惨了。CVPR也没好多少。大型AI会议期间：

• 价格涨30-50%
• 可用性下降（祝你好运能找到H100）
• 抢实例基本没法用

研究人员提交最后一刻的实验。Demo视频要渲染。所有人同时需要算力。

加密货币暴涨

2024年末比特币突破10万美元，GPU价格48小时内跟着涨。没有AI模型发布那么猛，但也能注意到——全面涨15-20%。

关联不那么完美，但存在。加密矿工通常不用云GPU，但投机需求涟漪遍布整个GPU供应链。

规律四：服务商差异

不是所有服务商都同步。有些波动大得多：

如果你需要可预测性，Lambda Labs是你的朋友。如果你想玩市场抓低点，Vast.ai有最大节省潜力——但需要耐心和灵活性。

如何利用这些规律

理论够了。我实际上是这样省钱的：

1. 早鸟策略

把任务设置在UTC早上6点开始。用cron或定时任务。6点和下午6点价格差30-40%。

2. 周末战士

把不紧急的任务堆到周末。我发现周六早上持续是最便宜窗口。能等24小时，节省是真实的。

3. 避开事件

关注AI新闻。大型模型发布=2-3天价格暴涨。要么：

• 如果知道要发布，提前预订（如果你知道什么时候）
• 等4-5天后（价格恢复正常）
• 涨价期间用固定定价的服务商（Lambda）

4. 多服务商轮换

别锁定在一家。Vast.ai涨价时，Lambda可能还合理。大家都贵时，看看Nebius或FluidStack这样的小服务商。

我在5家服务商都有账户。设账户花了一小时。每月省几百美元。

数据：90天价格历史

以下是我收集的。不是精选的——是我记录的每个H100价格：

• 最低记录：0.68美元/小时（Vast.ai，12月3日UTC凌晨2点）
• 最高记录：1.89美元/小时（RunPod抢实例，Llama 3发布期间）
• 平均：1.04美元/小时
• 标准差：0.28（那是27%方差！）

想想。27%标准差意味着价格非常乱。时机极其重要。

我的实际节省

2026年1月我把这些规律用到实际工作中：

• 基准成本：1,240美元（什么时候需要什么时候租）
• 优化后成本：847美元（用上面的规律）
• 节省：393美元（31.7%）

这是真金白银。同样的算力。更好的时机。

我用的工具

我不是每小时手动查价格。那太疯了。以下是我的工具栈：

1. CloudGPUTracker（显然）——我做来自动追踪价格的
2. 简单cron脚本——每小时检查价格，低于阈值就发短信给我
3. 价格提醒历史——我每周回顾调整阈值

cron脚本写了20分钟。已经省了我手动检查的时间，可能还有500多美元超额支付。

长期趋势怎么样？

三个月不足以说长期趋势，但我的猜测：

• H100价格缓慢下降——更多供应上线，竞争加剧
• A100价格稳定——成熟市场，需求可预测
• 消费级GPU（4090）越来越便宜——加密衰退导致供应过剩
• 下一代（B100）会搅动一切——发布时期待混乱

我会继续追踪，6个月后用更大数据集汇报。

底线

云GPU定价不是随机的——是可预测的混沌。每日节奏、每周周期、事件冲击创造了可以，利用的规律。

我的建议：

1. 工作日上午或周末晚上租
2. 避开晚上（美国西海岸时段）
3. 关注AI模型发布和会议周
4. 保持多个服务商账户
5. 自动化价格监控

节省不是边缘的——是实质的。算力账单省30-40%只是因为时机聪明。

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