Nvidia heeft zijn grootste klanten laten weten dat servers met zijn AI-versnellers in veel gevallen meer dan 15% duurder worden. Bloomberg meldde het op basis van bronnen; de mededelingen gaan uit via de contractfabrikanten die de servers in elkaar zetten.
De verhoging raakt zowel de Grace Blackwell-systemen als de nieuwe Vera Rubin-generatie, en hoeveel precies hangt af van de versneller en van hoeveel geheugen er in de configuratie zit. De nieuwe prijzen gelden voor systemen die begin volgend jaar worden geleverd.
De oorzaak is de geheugenmarkt, en daar zit een kringetje in dat de moeite van het uitschrijven waard is.
Vijftien procent van zes miljoen is geen afronding
Reken het eerst even om, want een percentage zegt hier weinig.
Een rek met 72 Vera Rubin-versnellers kost naar verluidt tussen de 5 en 7 miljoen dollar, tegenover 6 tot 6,5 miljoen voor de Grace Blackwell-generatie ervoor en 2,8 tot 3,4 miljoen voor de generatie daarvóór.
Vijftien procent daarbovenop is dus 750.000 tot ruim een miljoen dollar per rek. Een groot datacenter vult er duizenden, dus de verhoging loopt per locatie in de honderden miljoenen.
Ter vergelijking: in diezelfde rekken zit voor ongeveer een miljoen dollar aan flashopslag, en de versnellers zelf trekken 1,8 kilowatt of meer per stuk. Dit zijn geen servers meer maar installaties.
Nvidia is hier zowel de oorzaak als het slachtoffer
Nu de kern, want deze prijsverhoging is geen externe tegenslag maar een terugslag van het eigen succes.
Samsung, SK hynix en Micron maken samen vrijwel al het DRAM ter wereld. Hun fabrieken hebben een vaste hoeveelheid wafercapaciteit, en die kan worden ingezet voor gewoon geheugen of voor HBM, het gestapelde geheugen dat op AI-versnellers zit.
HBM levert meer op per wafer, dus die capaciteit is de afgelopen jaren massaal naar HBM verschoven. Dat is precies de reden dat gewoon geheugen schaars en duur werd. En nu die schaarste algemeen is, betaalt Nvidia zelf de hoofdprijs voor het geheugen dat het in zijn eigen producten nodig heeft.
De vraag naar AI-versnellers heeft de geheugenprijzen omhooggedreven, en die geheugenprijzen maken AI-versnellers duurder. Dat is geen toeval maar de terugkoppeling in het systeem.
Dit is dezelfde rekening die jij al betaalt
Voor wie dit als een probleem van hyperscalers leest: het is dezelfde tekortenmarkt die je in de winkel tegenkomt.
Wij schreven eerder dat Samsung rekent op een tekort tot zeker in 2028. Microsoft meldde bij zijn eigen prijsverhoging dat geheugen en opslag ruim tweeënhalf keer duurder zijn geworden, Apple verhoogde de prijzen van de Mac en de iPad, en de videokaarten van Nvidia zelf zijn bij winkels wereldwijd fors omhooggegaan.
Het patroon is overal hetzelfde: het geheugen in het product wordt duurder, en dat gaat op enig moment naar de koper. Bij een videokaart zie je dat binnen weken, bij een datacenterrek pas bij de volgende bestelronde.
Duurdere servers versnellen precies wat Nvidia niet wil
Er zit voor Nvidia een risico in deze zet dat groter is dan de extra omzet.
Amazon, Microsoft, Google en Meta bouwen allemaal aan eigen AI-versnellers. Voor hun huidige projecten leunen ze nog zwaar op Nvidia, want een eigen chip ontwerpen kost jaren en de software eromheen nog langer.
Maar de rekensom van zo’n eigen chip verandert met elke prijsverhoging. Hoe duurder het alternatief van de plank, hoe eerder een eigen ontwerp uit kan. Nvidia verkort daarmee zelf de termijn waarop zijn grootste klanten zijn grootste concurrenten worden.
Dat is het spiegelbeeld van wat een leverancier normaal doet in een tekort. Wie geen concurrentie heeft, kan de prijs verhogen; wie klanten heeft die het zelf kunnen, koopt daarmee tijd van zichzelf af.
De datacenters hadden al genoeg problemen
Deze verhoging komt bovendien op een moment dat er in die sector al van alles klemt.
AI-datacenterprojecten lopen vertraging op door personeelstekorten, strengere financieringsvoorwaarden en verzet uit de omgeving. In Nederland komt daar netcongestie bij; datacenters gebruiken hier volgens het CBS 4,6% van alle elektriciteit en nieuwe aansluitingen zijn niet vanzelfsprekend.
Duurdere apparatuur maakt de businesscase van zo’n project moeilijker rond te krijgen. Dat betekent niet dat er minder wordt gebouwd, maar wel dat projecten worden herzien, uitgesteld of kleiner opgezet, en dat is waar deze aankondiging het eerst zichtbaar wordt.
Let op wat er met de tokenprijs gebeurt
Tot slot het punt waarop dit bij de gewone gebruiker uitkomt, want die keten is korter dan hij lijkt.
Wie een AI-abonnement heeft of via een API betaalt per verwerkt stuk tekst, betaalt indirect mee aan die rekken. De aanbieders hebben die kosten tot nu toe grotendeels zelf gedragen, gefinancierd met durfkapitaal en met de belofte dat de prijs per berekening blijft dalen.
Die daling kwam tot nu toe uit efficiëntere chips en betere modellen. Wordt de hardware eronder 15% duurder terwijl de geheugenkrapte tot 2028 aanhoudt, dan komt die daling onder druk. Dat is het cijfer om te volgen: niet de prijs van een rek, maar of de prijs per miljoen tokens blijft zakken.
