自2025年初以来，NVIDIA A800 GPU的算力租赁市场出现显著价格调整。据行业数据，该型号3年期闭口租赁合约单价已从2024年底的3.7万元/台/月下降至目前的2.3万元/台/月（实际成交价格仍可协商），部分合约甚至支持客户指定物理机房搬迁。在短短六个月内，A800的市场租赁价格跌幅接近40%，预计下半年可能进一步下探至1.5万元/台/月区间。

这一急剧的价格变动并非偶然，其背后反映的是AI算力产业持续而迅速的技术迭代。A800作为较早针对特定市场推出的特供版计算卡，由A100阉割而来，目前已在技术代际上落后主流产品两代，正逐步退出商业应用的核心场景。

一、技术驱动：FP8成为新一代AI训练与推理的关键标准

FP8的核心优势

FP8（8位浮点）格式在AI训练与推理中表现出多方面的显著优势：

• 内存使用效率提升：相比FP16和FP32，FP8将参数存储需求降低一半，使同规模硬件能够支持更大模型或相同模型以更少资源运行，直接缓解内存瓶颈问题；
• 计算吞吐量提高：低位宽计算在现代AI加速器上可实现更高吞吐量，大幅缩短训练时间；
• 分布式训练优化：减少了节点间通信数据量，有利于多GPU和多节点环境下的扩展性；
• 能耗显著降低：适用于大规模部署，有助于降低数据中心运营成本。

行业支持与标准化进程

NVIDIA通过Transformer Engine为Hopper、Ada及Blackwell架构GPU提供FP8训练支持，有效简化了Transformer类模型的低精度实现。此外，AMD、Graphcore等行业主要参与者也在积极推进FP8的硬件与软件生态建设，共同推动其成为下一代AI计算的主流精度格式。

值得注意的是，尽管FP8具备性能优势，其在训练稳定性方面仍存在挑战，需借助混合精度策略和动态缩放技术以保障模型收敛。

二、产业影响：不支持FP8的算力设施面临加速贬值

2025年以来，主流大模型研发已普遍将FP8作为默认支持格式，不支持FP8的算力中心正面临租赁价格快速下跌和资源空置的双重压力。多家互联网企业从实际应用中发现，基于BF16/FP16部署的模型在长文本推理任务中容易出现精度损失累积和无法预测的乱码问题，后期修复成本极高。因此，淘汰包括A800、A100在内的不支持FP8的算力设备，已成为多数技术团队的共同选择。

值得一提的是，A100因具备FP64双精度能力，退役后仍可应用于超算场景，其价格跌幅相对A800较缓，显示出在某些细分市场的残留价值。

三、从A800看NVIDIA GPU算力租赁的生命周期模型

通过观察A800的市场表现，可总结出NVIDIA GPU在算力租赁市场中普遍经历的四个阶段：

• 发布后0–6个月：抢货期
  新芯片发布初期处于供需紧张状态，厂商通常采用饥饿营销策略，交付周期较长，价格坚挺。
• 发布后6–18个月：批量部署期
  芯片开始大规模交货，互联网公司及算力中心广泛采购，成为AI基础设施主力。价格波动多受外部政策影响。
• 发布后18–36个月：观望与迭代期
  下一代芯片发布消息逐渐明朗，市场进入观望状态，订单量减少，现有设备仍维持一定租金水平。
• 发布36个月后：退役与贬值期
  设备逐步退出主流训练与推理场景，租赁价格进入下行通道，跌幅显著。

由此可见，NVIDIA每一代GPU产品的黄金商业周期基本处于发布后的36个月内，之后即因技术迭代进入价值衰退阶段。

四、总结与展望

企业对算力的需求，促进了算力平台的发展，天罡智算平台（https://www.tiangangaitp.com）就是其中的佼佼者：提供弹性GPU算力，灵活选择GPU类型和数量，按需动态使用，打破固定时长租期的束缚，只需为实际使用的资源付费。除了算力，还提供镜像、存储服务等一系列配套服务，并对完成实名认证的企业客户，提供4090 GPU 50个卡时的免费使用优惠。

在当前快速演进的人工智能算力市场中，技术迭代已成为设备贬值的核心影响因素。建议智算中心建设者和投资者优先采购支持FP8等新兴标准的新一代硬件，以规避因技术落后导致的资产减值风险。

对目前仍持有H100/H800/H200等设备的资产方，可参考A800的生命周期规律，制定灵活的资产处置与租赁策略，寻求收益最大化并控制潜在风险。未来，具备前瞻性的技术布局与动态资产运营能力，将成为算力行业参与者的关键竞争力。