亚马逊云科技已在所有支持 EC2 Capacity Blocks 的区域，将面向机器学习的该服务价格统一上调，涨幅约 15%。此次价格调整影响的是为大规模机器学习工作负载预留专用 GPU 计算能力的组织，亚马逊云科技旗下最强的多款 ML 实例价格均同步上涨，包括基于 NVIDIA GPU 的 P5en、P5e、P5 以及 P4d，以及使用 AWS Trainium 的 Trn2 和 Trn1 实例。
尽管亚马逊云科技自 2023 年推出 Capacity Blocks 以来一直强调其定价会根据供需关系动态调整，但云经济学家 Corey Quinn 在领英博文中指出，这次调整与常见的动态定价机制并不相同：
这是亚马逊云科技直接更新了官网公布的基础价格……每小时 34.608 美元统一变为 39.799 美元，所有区域一致。这是一次政策层面的决定，而不是供需波动。
EC2 Capacity Blocks for ML 允许企业在亚马逊 EC2 UltraClusters 中预留 GPU 实例。而 UltraClusters 则是亚马逊云科技为需要数百甚至上千张 GPU 的分布式机器学习训练而优化的高性能计算基础设施。与标准预留实例或 Savings Plans 不同，Capacity Blocks 能在明确的时间窗口内（通常从一天到数周）保证客户获得指定实例类型的使用权。
这一变化的影响并不止于成本上升本身。Platform Fix 创始人 Steve Wade 在 Quinn 的同一条领英博文的讨论区中指出了更深层的意义：
先例已经被立下了，这才是关键。一旦这扇门被打开，就不会再关上。每个 FinOps 团队的风险清单里，都会多出一项。
Portainer 的产品负责人 Nathan Peck 则从更宏观的经济背景解读了这一变化：
要警惕通胀和美元贬值的速度，这二者正在超过摩尔定律带来的效率提升。这才是真正改变云计算模式的临界点。无法跟上通胀的“静态价格”，在技术上等同于持续降价。一旦云厂商无法继续维持这种状态，提前自购硬件反而会显得更有吸引力。
此次调价也反映了云基础设施市场真实存在的供应链压力。富国银行董事总经理兼技术高管 David Lee 表示：
我们正在经历另一轮类似疫情时期的供应紧张，尤其是在内存和网络交换设备方面。几乎所有东西都在涨价。
不过，真正的瓶颈可能并非很多人想象的那样。一位资深 DevSecOps 工程师 James S. 指出：
这里的“供给”其实是电力。微软 CEO 曾提到，他们有整仓库的 GPU 尚未安装，因为根本没有地方部署。
可替代方案的稀缺进一步放大了这次涨价的实际影响。一位 Reddit 的 r/aws 社区用户评论道：
Capacity Blocks 基本上是你唯一能用到这些实例类型的方式。几乎不可能按需启动它们。某种程度上，这等于对外宣传一个按需价格，但实际收费却更高。
这种稀缺性意味着企业几乎没有空间去消化这次成本上涨。更重要的是，即便是签署了企业折扣协议的客户也无法幸免，因为这些折扣通常是按百分比计算，而不是固定金额——公开价格上涨 15%，实际成本同样会上涨 15%。
目前尚不清楚这是亚马逊云科技的单独调整，还是整个行业趋势的一部分。Snowflake 的战略解决方案工程师 Spencer T. 指出，此次涨价似乎主要集中在使用 NVIDIA H200 GPU 的 P5e 实例上，这可能意味着：“英伟达对云服务商提高了价格，这更像是上游成本向下游转嫁，而不是一个全新的定价先例”。
至于谷歌云平台或微软 Azure 是否会对其 GPU 产品进行类似调整，目前仍无明确消息，但业内普遍认为，这些底层成本压力同样影响着所有的超大规模云厂商。
对于机器学习团队和 FinOps 从业者而言，这次涨价再次凸显了工作负载优化和成本治理的重要性。首席云架构师 Ivo Pinto 总结道：
在当前 GPU 和内存价格背景下，这并不令人意外。真正重要的是，充分理解你正在使用的服务，以及它背后的定价机制。
目前，该价格调整已在所有支持 EC2 Capacity Blocks for ML 的亚马逊云科技区域正式生效。亚马逊云科技下一次计划中的定价评估时间为 2026 年 4 月。更详细的价格信息可在 AWS EC2 Capacity Blocks 官方定价页面中查看。
原文链接：
https://www.infoq.com/news/2026/01/ec2-ml-capacity-price-hike/
