春节后还是 400 多万元/台，如今现货报价已超过 1200 万元/台——B300 整机价格在半年里翻了近三倍，市场从"每周一个价"变成了"每天一个价"。价格飞涨、假现货浮现、大厂站队、国产芯片换道……算力产业正被真实需求重塑。
注：以上为市场报价与采购规模区间，非官方数据；现货行情波动剧烈，实际成交以具体谈判为准。
多位业内人士确认，B300 整机价格仍在持续上涨。国内现货报价已从春节后的 400 多万元/台一路飙升至超过 1200 万元/台，市场从"每周一个价"演变为"每天一个价"。
注：价格阶梯展示的是市场报价的起终点与节奏变化，非成交均价；高价与缺货并存，真实成交因人而异。
但高价之下，真正的"现货"变少了。
据知情者透露，其接触的至少三四起交易中，卖方均以"有现货"为由，要求买方提供验资材料、企业资质等信息，最终目的是套取国内重要企业的资金、采购和算力部署数据，存在信息安全隐患。
注：情报卡信息来自业内人士交叉验证；涉及具体企业时，原文以"某厂"代称。
价格之外，另一个趋势正在同步发生：大厂普遍不愿使用算力中转站。中转站本是"曲线救国"方案——通过中间层转接，让国内开发者绕开限制调用海外模型，价格往往比官方更低。但代价，大厂承受不起。
价格低、上手快；但数据经第三方中转，并发难保证，计费不透明，还有封号风险。
成本高、流程重；但数据安全可控，并发性能可撑，计费可追溯，账号更稳定。
注：对比卡呈现的是大厂视角的取舍逻辑，不代表所有用户场景都适用同一结论。
"便宜"在安全与稳定面前，不值一提。
B 端客户无法接受数据经第三方中转，只能信任原厂直接调用——这是底线问题。
中转站难以满足大厂对 TPM（每分钟 Token）和 RPM（每分钟请求）的高并发要求。
中转站宣称打折但后台不可追溯，大厂要求每笔可核销；订阅账号逆向超刷易导致封号，字节、腾讯均曾因此受损。
抢不到进口卡的人，在换路径；创业公司，在找新的切口。
国产推理芯片正在从"一枚完整芯片"变成"分模块攻坚"。一家长期押注 AFN 架构的国产 AI 芯片公司，面向 FFN/MoE 的芯片已经完成流片，Attention 部分仍在设计；在 Attention 成熟前，先与 GPU 组成异构推理方案。
同一时间，3D 堆叠成为资本新风口。AI 推理需求快速增长，加上国内先进制程推进受限，多家 3D 芯片创业公司半年内估值从数亿元涨至数十亿元。
注：数字格展示的是估值变化区间与关键变量；资本热情并不等于产业成熟，良率与成本才是终考。
一个诚实的注脚：3D 芯片涉及堆叠工艺、良率、成本和供应链等多重挑战。融资竞速之外，真正决定公司价值的，仍是能否完成量产闭环——纸面估值不等于产业成熟。
AI 服务器需求推高 DDR5 RDIMM 内存用量，RCD 存储接口芯片成为国产存储产业链的必争之地——而全球主要供应商仅有三家。
据业内人士透露，某头部存储厂商曾计划以数百亿元估值控股一家国内 IP 公司的 RCD 业务 BU，因估值等问题未能达成一致，交易最终落空。随后，该厂商将目光转向西部某芯片公司，推进 RCD 芯片布局。
注：链路卡梳理的是事件推进顺序；"数百亿"为谈判期间流传的估值区间，最终交易条件未公开。
产业向上的另一面，是人事与资本的重新洗牌。
华北一家以"AI 工厂"路线受到行业关注的 AI Infra 公司，近期发生管理层重大变动——三位核心高管离职，其中包括去年从国际科技巨头高调加盟的 CTO。该公司背靠地方国资体系，过去两年承担多个区域级算力基础设施项目建设，一度被视为国内 AI 工厂模式的重要探索者。
智算产业正从"拼卡"走向拼运营，此时核心团队接连离场，耐人寻味。
投资人的耐心也在收紧。"没流片不投"成为多位投资人的明确原则。GPU 赛道的判断趋于一致：训练侧最终只会剩下一两家企业；推理侧市场更大，但长期同样容不下太多玩家。部分国产 GPU 公司仍围绕地方智算集群项目开展业务，不仅卖芯片，还承担部署、运维等工作——难以标准化，即便上市，也难言良性经营。
把上面这些情报放进同一个坐标系，会看到一个底层逻辑正在改变。
互联网时代"先拉新、做大用户规模、再算 DAU"的经典逻辑，在 AI 时代走不通了。核心差异在于边际成本结构——互联网时代增量用户几乎不带来增量成本；而算力完全不同：每新增一个用户，都会实实在在消耗 Token。
新增用户 ≈ 边际成本为 0
先圈人，再变现新增用户 = 真实 Token 消耗
圈人 = 烧钱注：公式对比展示的是两个时代商业模式的成本结构差异，不构成对任何公司策略的评价。
因此，"免费送 1000 万 Token"的补贴模式在商业上不可能成立——每送出一份，都是真金白银的成本支出，没有平台能耗得起。算力正在抽走互联网"免费"的根基。
规模不再是护城河，单位经济模型才是。
算力正在改写互联网最核心的商业假设——免费的边际成本不再为零。AI 时代的竞争，不再是"谁先圈住人"，而是"谁能在每个 Token 上算清账"。靠补贴换规模的公司，会在算力成本面前原形毕露；真正能跑出来的玩家，是那些把单位经济模型跑通的人。
这个逻辑对芯片公司同样成立：流片不是终点，量产闭环才是。免费在算力时代不是策略，而是负债。那些靠融资撑估值的公司，可能根本等不到那一天。
算力产业情报将持续更新——如果你也在关注 B300 行情、国产推理芯片或 AI Infra 变局，欢迎在评论区交换信息与判断。