B300半年漲三倍；大廠集體繞開算力中轉站；Infra公司多名核心高管離職；Token成本擊穿圈人再變現丨算力情報局Vol.13

B300半年內漲三倍，某華東大廠要求供應商二選一

B300整機價格仍在持續上漲。據多位業內人士透露，國內現貨報價已從春節后的400多萬元/臺一路飆升至超過1200萬元/臺，市場也從“每周一個價”演變為“每天一個價”。

但在高價和缺貨之下，部分所謂“現貨”并不存在。據知情者了解，其接觸的至少三四起交易中，賣方均以有現貨為由，要求買方提供驗資材料、企業資質等信息，最終目的是套取國內重要企業的資金、采購和算力部署數據，存在信息安全隱患。

真實貨源的爭奪也在加劇。有消息稱，此前正在推進規模或超過1萬臺B300采購的某華東大廠，其掃貨力度超過另一家此前積極采購B300的頭部互聯網公司。為保障自身訂單，該公司還要求部分供應商優先供貨，并限制其同時向后者供貨。

國產推理芯片開始拆開做：AFN廠商FFN已流片，推理新玩家先做P卡

有業內人士透露，一家長期押注AFN架構的國產AI芯片企業研發取得新進展，面向FFN/MoE的芯片已經完成流片，而Attention芯片仍處于設計階段。在Attention芯片成熟前，公司計劃先與GPU組成異構推理方案。

另一家專注AI推理芯片賽道的企業則選擇先從Prefill芯片切入，首款產品的性能目標是超過H100，計劃于明年底推出。據了解，其首代產品采用LPDDR存儲方案，后續將升級至3D堆疊。

大廠普遍繞開算力中轉站：安全、性能、封號三大顧慮

據業內人士分析，大廠普遍不愿使用算力中轉站，這一現象背后有多重現實考量。中轉站本是為解決國內開發者無法直接調用海外AI模型（如Claude、GPT）而出現的“曲線救國”方案，通過中間層轉接，讓用戶在國內即可調用國外大模型接口，價格往往比官方更低。

然而對大廠而言，中轉模式雖“便宜”，但“代價太高”。

首先是數據安全，B端客戶無法接受數據經第三方中轉，只能信任原廠直接調用；其次是并發性能問題，中轉站難以滿足大廠對TPM和RPM的高并發要求；計費黑箱同樣棘手——中轉站宣稱打折但后臺不可追溯，大廠要求每筆可核銷；封號風險更是不容忽視，訂閱賬號的逆向超刷易導致原廠封禁，字節、騰訊均曾因此受損。

3D芯片創業潮起，半年估值翻數倍，量產是一道坎

AI推理需求快速增長，加上國內先進制程推進受限，3D堆疊芯片正在成為芯片創業的新風口。近期，多家相關創業公司受到資本追捧，有公司半年內估值從數億元漲至數十億元。

資本熱情并不等于產業成熟。3D芯片涉及堆疊工藝、良率、成本和供應鏈等多重挑戰，在融資競速之外，真正決定公司價值的仍是能否完成量產閉環。更多芯片創業公司的信息交流添加微信 BENSONEIT 。

存儲大廠尋求補齊關鍵拼圖，數百億控股某IP公司BU未果，轉投另一家西部公司

國內頭部存儲廠商此前曾與一家國內IP公司接觸，希望以數百億元估值控股其RCD芯片業務BU，以補齊RCD存儲接口芯片能力。RCD是DDR5 RDIMM服務器內存的核心接口芯片，全球主要供應商僅有三家。隨著AI服務器需求增長，RCD正成為國產存儲產業鏈競相布局的關鍵環節。

不過，據業內人士透露，由于雙方在估值等問題上未能達成一致，這筆交易最終未能落地。隨后，該存儲廠商將目光轉向西部某芯片公司，合作推進RCD芯片布局。

AI Infra明星公司高層巨震

華北一家因“AI工廠”路線而受到行業關注的AI Infra公司，近期發生管理層重大變動。

雷峰網(公眾號：雷峰網)了解到公司有三位核心高管已離職，其中包括去年從國際科技巨頭高調加盟的CTO。該公司背靠地方國資體系，過去兩年承擔多個區域級算力基礎設施項目建設，一度被業內視為國內AI工廠模式的重要探索者。

目前國內智算產業從“拼卡”走向“拼運營”的關鍵階段，此時核心管理團隊接連離場的原因是啥？

推理新架構持續升溫，投資人卻“沒流片不投”

推理新架構持續升溫，但多位投資人表示不知道該投哪家創業公司，有的甚至直言不會考慮沒有完成流片的項目。

相比之下，投資人對GPU賽道的判斷已經趨于一致。有業內人士認為，很難再誕生新的頭部GPU公司，訓練側最終只會剩下一兩家企業；推理側雖然市場更大，但長期同樣容不下太多玩家。

在一位投資人看來，部分國產GPU公司目前仍圍繞地方智算集群項目開展業務，不僅賣芯片，還承擔部署、運維等工作。這類項目難以標準化，即便已經完成上市，也距離真正實現良性經營還有一定差距。哪家國產推理芯片能率先實現商業化落地？歡迎添加微信 Evelynn7778 互通有無。

AI時代算力邏輯生變：互聯網“先圈人再變現”模式走不通了

有業內人士認為，互聯網時代“先拉新、做大用戶規模、再算DAU”的經典邏輯在AI時代已走不通。核心差異在于邊際成本結構——互聯網時代增量用戶幾乎不帶來增量成本，而算力完全不同：每新增一個用戶，都會實實在在消耗Token，帶來直接的算力成本增量。

這意味著，靠用戶規模攤薄研發成本的互聯網打法已失效，企業無法像過去那樣通過“免費”快速圈住用戶再慢慢變現。因此，“免費送1000萬Token”的補貼模式在商業上不可能成立——每送出一份，都是真金白銀的成本支出，沒有平臺能耗得起。

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