最近，关于GPU到底能用几年的问题，在AI圈子里吵翻了天。很多人还在拿“H100、A100都用了三五年了，不照样跑得好好的？”这种话来反驳，觉得GPU至少还能撑四五年没问题。但我要告诉你——这种想法，已经彻底过时了。
今天，我们就来彻底拆解：为什么从现在开始，GPU的“真实有效寿命”可能只有短短1到2年，而不是过去大家习以为常的4年甚至更久。
第一点，产品节奏加快
首先，很多人根本没搞清楚英伟达的产品节奏到底发生了什么变化。你以为H100是三年前的老产品？错了！H100其实是2023年初才开始大规模出货的，而英伟达真正把产品周期压缩到一年一次，是从2024年才正式开始的。也就是说，H100和后续的H200，其实还是属于“两年一代”的旧节奏下的产物。
真正的转折点，是Blackwell架构的B100/B200/B300系列——这才是英伟达进入“一年一更”高速迭代时代的开端。
从今往后，每年你都会看到新一代GPU发布，性能提升不是10%、20%，而是10倍、甚至30倍的飞跃，同时能效比也大幅优化。这种节奏下，你还指望三年前的卡还能打？那不是省钱，那是拖后腿。
第二点，也是最关键的认知转变：我们正在从“GPU稀缺”时代，快速迈入“电力稀缺”时代。
过去，只要你有钱、有数据中心机位，多插几张老卡无所谓，反正空间和电力都够用。但现在不一样了。全球顶级云厂商和AI公司，早就被电力配额卡住了脖子。
一个典型的数据中心园区，可能有上万张GPU的部署需求，但电网只批给你50兆瓦的用电额度。这时候，你还会把宝贵的电力配额，浪费在能效比低下的老卡上吗？当然不会！你会毫不犹豫地把A100、H100全部换掉，换成新一代Blackwell芯片——因为新卡每瓦能产出10倍以上的token（也就是AI推理结果）。
在电力成为硬约束的前提下，旧GPU不是“还能用”，而是“根本不能用”。你不是在选择要不要用旧卡，而是在选择要不要放弃增长。谁愿意为了省几张卡的钱，而牺牲服务更多客户、赚更多利润的机会？
第三，很多人幻想“旧GPU可以转去做内部任务啊”“可以跑轻量推理啊”。
这种想法太天真了。全球真正有能力同时运营公有云+自有AI业务的公司，一只手都数得过来——无非就是微软、谷歌、亚马逊、Meta这几巨头。就连它们，现在也在疯狂淘汰旧卡。为什么？因为GPU不是买了就完事的资产，它每时每刻都在烧钱：电费、冷却水、机房空间、运维人力……尤其现在全球电价持续上涨，欧洲部分地区工业电价已经突破0.3美元/度，美国也在飙升。
一张H100满载功耗700瓦，一年光电费就可能超过2000美元。而一张B300在同样推理任务下，可能只用100瓦就能完成，甚至更快。
你说，云厂商还会愿意把客户订单跑在老卡上吗？客户要的是低价、低延迟、高并发，你拿老卡应付，要么亏本，要么丢客户。现实很残酷：旧GPU在云市场已经没有经济可行性了。
第四，也是最容易被忽视的一点：AI推理本身的范式正在剧变。
过去大家以为，推理就是把训练好的大模型跑起来，参数越大越好。但现在，行业发现：一个参数量较小的模型，如果在推理时分配更多算力让它“多思考几轮”（比如通过Chain-of-Thought、Self-Refine等技术），效果可能远超一个静态的大模型。
这意味着，推理不再只是“跑得动就行”，而是需要强大的实时计算能力。而这种“高算力推理”，对GPU的张量核心、显存带宽、互联速度要求极高。
H100在B300面前，就像自行车对高铁——根本不是一个量级。
更关键的是，整个AI产业重心正在从“训练”转向“推理”。训练可能一年做几次，但推理是7x24小时不间断、面向亿级用户的生意。
这时候，成本就是生死线。据最新消息，某头部AI公司每赚1美元，就要亏3美元——这种模式不可能持续。唯一的出路，就是把推理负载全部迁移到最新、最高效的硬件上。只有这样，才能把每token的成本压到最低，实现盈利。
所以，总结一下：过去GPU能用四五年，是因为我们处在算力扩张期，电力和空间不是瓶颈，性能提升也缓慢。但现在，三大变量同时改变：
- 第一，英伟达进入一年一代的恐怖迭代节奏；
- 第二，电力成为数据中心最稀缺资源；
- 第三，推理成为AI商业化的主战场，而推理极度依赖能效比。
未来，我们会看到一个残酷但高效的市场：每年新一代GPU发布后，旧一代迅速贬值，二手市场崩盘，云厂商加速淘汰，客户只认最新架构。这不仅是技术升级，更是一场商业模式的洗牌。那些还在囤A100、指望靠老卡省成本的公司，很快会发现自己被甩在了后面——不是技术落后，而是单位算力成本太高，根本打不过对手。
AI的战争，早已不是“有没有GPU”的问题，而是“每瓦能产出多少智能”的问题。在这个新规则下，旧GPU，真的该退休了。