【省流】作者基于行业访谈和数据，估算1GW AI数据中心采用GB200/NVL72配置的总资本支出约350亿美元/吉瓦，低于英伟达的500-600亿美元预测，可能因后者考虑未来周期。GPU占比39%，英伟达毛利占29%；网络设备13%，存储仅1.4%。上游如晶圆代工厂受益2.5%-3%，ASIC配置下占比更高。机电设备分散，热管理向液冷倾斜；运营中IT硬件折旧占比更高，电费约13亿美元/年，人力微小。瓶颈企业如电力供应商将获超额收益。
【正文】作者通过专家访谈及第三方数据，构建AI数据中心机架成本模型。以GB200/NVL72配置为例，标准机架GPU等IT硬件成本约340万美元，加上250万美元物理基础设施，总计590万美元/机架，即每吉瓦350亿美元。此数字低于英伟达财报预测，但与博通、AMD的150-200亿美元规模相近，作者认为英伟达或展望未来更高成本周期。
资本支出中，GPU主导39%，英伟达毛利29%，鉴于70%毛利率，凸显其BOM核心地位。即使转向50%毛利率ASIC，加速模块成本降至120万美元，总支出节省19%，ASIC仍占28%。网络设备占13%，交换机等分散；存储1.4%，标准机架2PB容量仅2万美元，强调电源效率优先于存储价格。Meta推QLC闪存成本稍高，但提升效率，在电力紧缺时更合理。
上游供应商受益明显：GB200下，晶圆代工厂占2.5%-3%（每吉瓦11亿美元），高带宽内存3%-3.5%，设备3%-4%。ASIC配置因芯片采购增多，占比更高。机电支出中，发电机6%、UPS 4%、变压器5%，热管理4%向液冷倾斜，预计Rubin Ultra机型电源价值升7-8倍。
运营成本中，IT硬件折旧短（6年），占比高于账面；1GW年电费13亿美元（0.15美元/千瓦时），20GW仅需8-10人，年薪3-8万美元。未来，电力瓶颈利好燃气轮机OEM，超大规模企业探索小型反应堆；关键供应商如台积电可匹配供需获益。
#人工智能数据中心 #成本估算 GB200/NVL72 #GPU占比 #英伟达毛利
【正文】作者通过专家访谈及第三方数据，构建AI数据中心机架成本模型。以GB200/NVL72配置为例，标准机架GPU等IT硬件成本约340万美元，加上250万美元物理基础设施，总计590万美元/机架，即每吉瓦350亿美元。此数字低于英伟达财报预测，但与博通、AMD的150-200亿美元规模相近，作者认为英伟达或展望未来更高成本周期。
资本支出中，GPU主导39%，英伟达毛利29%，鉴于70%毛利率，凸显其BOM核心地位。即使转向50%毛利率ASIC，加速模块成本降至120万美元，总支出节省19%，ASIC仍占28%。网络设备占13%，交换机等分散；存储1.4%，标准机架2PB容量仅2万美元，强调电源效率优先于存储价格。Meta推QLC闪存成本稍高，但提升效率，在电力紧缺时更合理。
上游供应商受益明显：GB200下，晶圆代工厂占2.5%-3%（每吉瓦11亿美元），高带宽内存3%-3.5%，设备3%-4%。ASIC配置因芯片采购增多，占比更高。机电支出中，发电机6%、UPS 4%、变压器5%，热管理4%向液冷倾斜，预计Rubin Ultra机型电源价值升7-8倍。
运营成本中，IT硬件折旧短（6年），占比高于账面；1GW年电费13亿美元（0.15美元/千瓦时），20GW仅需8-10人，年薪3-8万美元。未来，电力瓶颈利好燃气轮机OEM，超大规模企业探索小型反应堆；关键供应商如台积电可匹配供需获益。
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