1. 市场供需失衡：近年来，随着AI技术的快速发展，GPU需求激增，但市场供应并未完全跟上。近期市场上出现了供需失衡的现象。例如，国内智能算力中心数量激增，但AI应用普及不足，导致大量高性能芯片未能充分利用，从而推动了租赁价格的下降。
2. 新旧产品更迭：NVIDIA等厂商不断推出新一代GPU，如GB200芯片，其单位算力成本更低，使得老款GPU（如H100）的需求下降，进一步压低了租赁价格。
3. 竞争加剧：市场上供应商数量增加，竞争加剧，为了争夺客户，各供应商纷纷降低价格。AMD等竞争对手推出高性价比新产品，也对NVIDIA的市场份额构成挑战。
4. 技术进步与成本降低：随着技术的进步，如全液冷技术的应用，GPU的使用寿命延长，故障率降低，这也有助于降低租赁成本。
5. 租赁模式的普及：算力租赁模式逐渐被更多企业和个人开发者接受，这种模式不仅降低了使用门槛，还提高了资源利用率。
6. 未来趋势：根据多方面的分析和预测，GPU租赁价格在未来几年内仍有可能继续下降。例如，有专家预计每年租赁价格将下降至少40%，特别是对于小型集群而言。
尽管当前GPU租赁价格已经大幅下降，但未来在供需关系、技术进步和市场竞争等多重因素的推动下，GPU机房租用价格仍有进一步下降的空间。
