RTX5090目前的市场行情

自2025年1月NVIDIA RTX5090发布以来，大家就一直都很关注这个显卡，我们之前建了个5090的群，一直到现在每天都是挺热闹。但在过去的几个月时间里，RTX5090也出现了一系列的问题，这篇文章我们从售价、租金、算力、功耗、性能、发热和组网七个方面，结合实际案例与数据，深入探讨RTX5090目前的市场行情，本文的数据参考自“小易AI袁亮”。

售价从高位回落

RTX5090发布时，市场对其寄予厚望，预期售价高达4万元以上。然而，仅4个月后，价格已跌至2万元出头，部分电商平台（如京东）上的同德品牌RTX5090甚至低至2.3万元。价格快速下滑的原因主要有以下几点：

首先，市场传言RTX5090存在芯片过热问题，影响了消费者信心。其次，早期关于多卡组网可能出现“锁卡”或性能瓶颈的传闻，降低了企业采购意愿。此外，显卡厂商在发布初期大幅抬价，导致市场需求不及预期。最后，上一代旗舰RTX4090改装的48GB版本在性价比上更具吸引力，成为5090的直接竞争对手。综合这些因素，RTX5090的市场需求远低于预期，价格回落反映了市场对其性能和稳定性的观望态度。

租金

由于RTX5090发布初期售价高昂（3万元以上），机房普遍不愿大规模采购，导致租赁市场发展缓慢。直到5月份价格回落，部分机房才开始上架RTX5090相关机型。目前市场租赁价格为：

• 单卡租赁价格：约1万元/年。
• 整机配置价格：一台配备8张RTX5090的整机约为30万元。

以一台8卡整机为例，扣除机柜租赁费和电费后，投资回本周期大约为4年。对于AI企业来说，这一周期较长，尤其是在算力需求快速变化的背景下，租赁模式的吸引力仍需进一步验证。

算力

RTX5090在算力方面表现突出，尤其是在AI训练和推理场景中。FP16精度算力：单卡419 TFLOPS。8卡整机算力：约3.4 PFLOPS。集群规模：300张RTX5090可组成千亿次浮点运算（PFLOPS级）的算力集群。这一算力水平使其在大型语言模型（LLM）训练、推理以及高性能计算（HPC）任务中具备显著优势。然而，实际应用中，算力的发挥还需依赖软件优化和组网效率。

功耗

RTX5090的功耗是其应用中的一大痛点。额定功耗：575W，峰值功耗：瞬间可高达900W，8卡整机功耗：约6kW。

以每千瓦时电费0.6元计算，一台8卡整机每月电费约为3600元。高功耗不仅增加了运营成本，还对机房的散热和供电系统提出了更高要求，企业在部署时需充分考虑电力成本和基础设施支持。

性能：FP8/FP4推理与游戏表现

在AI推理场景中，RTX5090支持低精度运算（如FP8和FP4），显著提升效率。知名科技博主“极客湾”曾使用Ollama框架，部署一个23亿参数的通用模型（1500-2.5模型）进行推理测试，RTX5090D与5090性能相当，两者在推理任务中表现几乎一致。相比上一代旗舰RTX4090，5090的推理速度快约50%。

在游戏场景中，RTX5090在4K分辨率下的平均帧率也显著优于4090，展现了其在图形渲染方面的强大能力。然而，性能优势的发挥需要针对性的优化，尤其是在低精度推理场景中。

发热

RTX5090的发热问题主要集中在芯片和电源连接器两方面，尤其是与12V-2x6电源连接器相关的过热和熔化现象。虽然此类问题发生概率较低，但仍需关注。以下是几种缓解发热问题的方法：

1. 通过驱动或BIOS设置限制瞬间功率，降低峰值功耗。
2. 采用液冷或涡轮风扇增强散热能力。
3. 使用原厂电源连接线，避免第三方线材的兼容性问题。

通过以上措施，RTX5090的发热问题基本可控，但企业在部署时仍需重视散热系统的设计和维护。

组网

早期市场传言RTX5090在多卡组网时可能出现“锁卡”或性能瓶颈，导致部分企业对其组网能力持怀疑态度。然而，小易AI的实际自测中，在多卡组网环境中未发现锁卡问题，而且多家使用RTX5090的企业均未报告类似问题，咨询海外开发者后，锁卡问题也未被广泛提及。

综合来看，锁卡问题可能源于早期驱动的不成熟，随着驱动更新的推进，该问题已基本解决。RTX5090在NVLink和PCIe组网中的表现稳定，适合构建高性能AI集群。

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