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2026年,英伟达在中国最赚钱的产品,不是官方渠道卖出去的,是灰色市场“炒”出来的。
一台DGX B300服务器,在美国公开售价约55万美元。在中国市场,它的价格从2025年底的约400万元人民币,一路飙升至超过800万元,约合110万美元。到了2026年7月,渠道报价一度冲到1450万元。不到一年,涨了三倍多。
一边是国产算力在展会上扎堆秀肌肉,一边是B300在中国卖出三倍溢价还供不应求。B300在中国是一门好生意,但赚走绝大部分利润的,不是英伟达,是中间商、囤货商,以及中国AI公司自己掏出的溢价。
谁在买?
B300是目前能流入中国市场的、事实上最强的AI推理服务器。一台DGX B300装了8颗Blackwell Ultra芯片,单颗带288GB的HBM3e显存,8颗加起来2.1TB。眼下最火的千亿级开源大模型,满血版塞进一台绰绰有余。
买单的人分两类。大模型公司,还有云厂商。
2026年之前,AI更多是尝鲜——聊几句天、写段文案,一次对话消耗的Token有限。但进入2026年,Agent开始真正跑起来了。写代码、做研报、处理工单,一个任务背后是成百上千次模型调用,Token消耗指数级增加。一旦AI开始承担真实的工作流,能不能又快又稳定地生产Token,就成了生死线。
对这些公司来说,机器一上架就能变现,晚到位一天就少赚一天的钱。有渠道消息称,年后价格刚涨到四百七八十万时,就有大厂直接下场扫货,在口岸截单,有多少要多少。据业内人士透露,此前正在推进规模或超过1万台B300采购的某华东大厂,其扫货力度甚至超过另一家头部互联网公司。大厂扫完,中小公司连汤都喝不上。
买不起的怎么办?租。一年期租约的月租已经涨到19万元,还得排队等别人释放资源。
凭什么三倍溢价?
价格从400万涨到1450万,不是英伟达定的价。
供给端,出口管制在收紧。DGX B300被禁止出口到中国。非官方流通渠道接连被打击,货源肉眼可见地变少。美国去年底开始加强调查非法出口渠道,台湾及马来西亚也开始调查涉及AI芯片转运中国的活动。更早之前,美国司法部在3月起诉了英伟达合作伙伴超微电脑(Supermicro)的联合创始人廖益贤,导致整体供应链更趋吃紧。
市场本来还能指望H200——出口许可已经批了,但到今天也没实际出货。指望落空,B300就更成了香饽饽。
需求端,Token消耗量在暴涨。摩根士丹利报告显示,中国AI模型在全球Token使用量中的占比,从一年前的5%飙升至2026年3月的32%。MiniMax、智谱及阿里通义千问的Token使用量,在2月至3月间较2025年12月均出现6到7倍的增长。需求在涨,供给在收,价格自然往上走。
更直接的问题是:一台B300,多久能回本?
按极限理想模型计算,如果一台DGX B300部署Kimi K3后24小时100%满载,按官方标价260元/百万Token计算,理论日收入约4.5万元,9-12个月即可回本。
但现实远比理论残酷,算力租赁行业的最大风险恰恰是闲置——没有订单的时候,这台1200万的设备只是一堆耗电的昂贵金属。有业内人士实际估算,一台B300假设部署GLM 5.2,想要回本,四年起步。
为什么不用国产?
国产算力在WAIC上集体上新——华为的超节点、曙光的十万卡集群、一众芯片公司的年度新品,性能数据一个比一个猛。但买家宁可付三倍溢价,也不把票投给国产。
根本原因有三。
第一,性能差距。 英伟达在中国AI芯片市场占有率约55%,AMD约4%。最新的B300能做到60000 TPP性能,国内能买到的最先进的H200是15832 TPP。国产芯片在推理场景下与之仍有差距。
第二,生态锁定。 CUDA生态的粘性,比芯片本身更难替代。国产芯片厂商正在奋起直追,但软件栈、开发者生态、模型适配——这些都需要时间。
第三,时间窗口。 对于AI公司来说,算力不是成本,是营收本身。晚到位一天,就少赚一天的钱。等国产芯片成熟,可能已经错过了市场窗口。
国产芯片今天的短板,不在参数与性能,在信任与时间。
英伟达的立场
英伟达的态度一直很明确。公司重申B300被限制销往中国,合作伙伴必须严格遵守出口规范。英伟达还警告,违规转用的设备将不会获得公司支持。
但市场的回应同样明确:中国科技企业对算力的需求仍在持续攀升。即便部分公司为避免美国制裁风险,避免将英伟达硬件直接列入账面,仍难以抑制采购需求。
一个想卖,一个想买,中间隔着华盛顿的一纸禁令。这门生意不会消失,只会变得更贵、更隐蔽、更不可控。
B300的价格还在涨。截至2026年8月,国内现货报价已从春节后的400多万元一路飙升至超过1200万元。7月渠道报价1450万,实际成交价可能更高。而美国市场售价仍稳定在55万美元左右。
这门生意的价差,就是美国出口管制的真实成本。它不是由英伟达承担的,也不是由美国政府承担的——它由中国的AI公司,用三倍溢价,一笔一笔付清。
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