بطاقة H100 نفسها بسعر 2.69 دولار أو 12.29 دولار للساعة: فارق 4.6 مرة

تخيّل أنك تشتري جهاز iPhone نفسه من متجرين، ويكون سعره في أحدهما أعلى بـ 4.6 مرة. في إيجار وحدات GPU هذا ليس تشبيهًا. فبحسب مجموعة بيانات على GitHub حصلت على 110 نقاط و66 تعليقًا على Hacker News، تُؤجَّر بطاقة NVIDIA H100 نفسها بسعر 2.69 دولار للساعة لدى بعض المزوّدين، وبسعر 12.29 دولار لدى آخرين. البطاقة هي نفسها، والشريحة هي نفسها، لكن الفاتورة تختلف بنحو خمسة أضعاف.

ما وراء الأرقام

لنحوّل الساعات إلى مال. الشهر يحوي نحو 730 ساعة. بسعر 2.69 دولار تكلّف البطاقة الواحدة نحو 1960 دولارًا، وبسعر 12.29 دولار تكلّف 8970 دولارًا. الفارق نحو 7000 دولار شهريًا لكل بطاقة رسومية. أما بالنسبة إلى عقدة نموذجية من ثماني بطاقات H100 فيبلغ الفارق نحو 56000 دولار كل شهر. وبالنسبة إلى فريق يدرّب نموذجًا أو يشغّل الاستدلال على مدار الساعة، فهذا لم يعد تقريبًا للأرقام، بل رواتب عدة مهندسين.

تنبيه مهم: نحن نعتمد على الحدّين الأقصيين للنطاق المذكور في العنوان، لا على قائمة الأسعار الكاملة. أما معرفة المزوّدين الواقفين عند كل طرف وبأي شروط، فيجب البحث عنها في المستودع نفسه.

لماذا يتذبذب السعر إلى هذا الحد

السعر «بالساعة» في السحابة لا يضمن شيئًا تقريبًا بحد ذاته. فالمبلغ النهائي يتأثر عادةً بنموذج الدفع (عند الطلب، أو حجز لعدة أشهر، أو spot الذي قد يُسحَب منك)، وبمحتوى الحزمة (المعالج والذاكرة والقرص والشبكة وحركة البيانات الصادرة)، وبالصيغة (بطاقة واحدة أو عقدة كاملة باتصال سريع بين وحدات GPU)، وبالموثوقية والدعم، وبالمنطقة التي تتوفر فيها طاقة فائضة.

كثيرًا ما تفرض السحابات الكبرى علاوة مقابل المنظومة المتكاملة: خدمات جاهزة، وإدارة الصلاحيات، والامتثال، وفوترة مألوفة. أما مزوّدو GPU المتخصصون والأسواق فغالبًا أرخص، لكنهم قد يختلفون في الاستقرار ومستوى الدعم. لذلك ينبغي مقارنة سعر العمل المفيد لا سعر البطاقة.

ماذا نفعل عمليًا

أولًا: احسب تكلفة المهمة لا تكلفة الساعة. فإذا كانت البطاقة الرخيصة تنتظر في الطابور أو كانت شبكتها بطيئة، يتبخر التوفير. ثانيًا: شغّل اختبار أداء قصيرًا على حمل العمل الخاص بك لدى مزوّدَين أو ثلاثة، مثل ساعة من التدريب أو اختبار ضغط للاستدلال، ثم اقسم التكاليف على عدد الرموز (tokens) أو خطوات التدريب. ثالثًا: قسّم المهام. فالتجارب والحسابات الدفعية التي تتحمل الانقطاع يمكن إرسالها إلى عتاد رخيص أو spot. أما الإنتاج ذو متطلبات التشغيل الصارمة فالأفضل إبقاؤه حيث تدفع مقابل الضمانات.

رابعًا: احسب مسبقًا إمكانية الانتقال. فالحاويات والبيئة القابلة لإعادة الإنتاج ونقاط الحفظ (checkpoints) في تخزين محايد تحوّل تغيير المزوّد من مشروع يستغرق ربعًا كاملًا إلى مسألة بضعة أيام.

أما بالنسبة إلى مدير المنتج فالخلاصة أبسط: اقتصاديات الوحدة لميزة الذكاء الاصطناعي تعتمد بشدة على المكان الذي تعمل فيه. فإذا كان الهامش لا يصمد إلا عند 12 دولارًا للساعة بينما يعرض السوق 2.69 دولار، فإما أن البنية التحتية اختيرت بشكل سيئ، وإما أنك تدفع عن وعي مقابل شيء محدد. وفي الحالة الثانية يجدر تدوين السبب صراحةً.

القيود

تتغير أسعار GPU بسرعة، ولقطة GitHub ليست سوى مقطع في تاريخ محدد. والسعر المنخفض ليس متاحًا دائمًا: فهناك طوابير وحدود وحد أدنى لمدة الإيجار. والخلافات في مثل هذه النقاشات على HN تدور عادةً حول هذه التفاصيل تحديدًا، لذا تحقق بنفسك من الأسعار الحالية قبل الانتقال.

الخلاصة: لا تقبل السعر الافتراضي. فساعة تشغيل H100 قد تكلّف أكثر بـ 4.6 مرة مع الترانزستورات نفسها، وتبقى مقارنة المزوّدين أرخص عملية تحسين يمكن إجراؤها في هذا الربع.