今年全球新增算力,大约三分之一,最后都在给同两家AI公司干活!
这两家就是Anthropic和OpenAI。
到了明年,这个比例可能会涨到一半。
照这个势头,到2028年底,两家公司可能支配全球多数的有效可用算力。
说这话的,是SemiAnalysis的创始人Dylan Patel。
Dylan Patel做客Dwarkesh Podcast。
8月25日,他做客Dwarkesh Podcast,把未来三年的算力账算了一遍。
最后10分钟,话题从算力转向了一个更大的问题:
AI的权力,会不会真的落到极少数公司手里。
看到这里,Hugging Face联合创始人、首席科学官Thomas Wolf直接被惊到了。
他转发时说,这是他头一回看到Dwarkesh当场纠结这个问题。
这话由他来说,一点也不意外。
Wolf押上半辈子赌开源,在他看来,这是阻挡闭源大厂权力集中的出路。
一年吃进三座核电站
先看一下这两家公司吃算力的速度,涨得有多快。
年初,OpenAI手里大约2吉瓦,Anthropic还不到2吉瓦。而到今年底,这两家都会超过5吉瓦。
一年涨了三到四倍,而且单位是吉瓦。
一吉瓦,差不多是一座大型核电站的发电功率:相当于一年吃进三座核电站!
今年全球新建的算力大概是30吉瓦,明年50吉瓦,2028年70吉瓦左右。两家吃掉的那30%,就是从这30吉瓦里来的。
不仅是量在增,这里还藏着一个容易被忽略的乘数:今年新增的一瓦,比两年前装的一瓦能打得多:
GB300、TPUv7、Trainium3这一代芯片,每瓦性能是上一代的3到5倍。
所以,当Dylan口中「2027年底两家拿走一半新增算力」时,那一半的含金量,也要比存量高出一大截,往后一年比一年更是如此。
这两个乘数叠在一起,才有了Dylan口中那句「多数有效可用算力」。
全球AI芯片总算力每7个月翻一倍。今年新增的一瓦,性能远高于两年前装的一瓦。(图源:Epoch AI)
不过,这个数字统计的是算力的最终使用者,不是算力产权。
有人在亚马逊Bedrock上调用Claude,这份算力也记在Anthropic头上。
谁赚钱更快,谁就吃更多算力
为什么是这两家?
答案藏在一个很少被提起的指标里:每兆瓦收入。
倒回一年前,token生意本身还是赔钱的。
OpenAI在Hopper上跑GPT-4,每卖出一个token都是负毛利,Anthropic也在烧投资人的钱。
现在反过来了。
Anthropic今年第二季度开始盈利,OpenAI据报道第三季度也能转正。
GPT-5.6、Opus 5、Fable 5这一代模型上线之后,两家的每兆瓦收入都远远越过了1000万到1500万美元的算力成本线。
跑在最前面的是Anthropic,最高做到了每兆瓦5000万美元。
Dylan Patel给出算力的进货价:每兆瓦1000万到1500万美元。
这场竞赛比的是每兆瓦能赚多少钱,不是囤了多少张卡。
赚得更多,就出得起更高的价;出得起更高的价,就能拿到更多算力,又能训出更强的模型,继续赚得更多。
一年三到四倍,就是这么滚出来的。
而要覆盖那条成本线,其实不难。
一个普通人买一台GB300机柜,下载一套开源权重挂上OpenRouter,赚回来的就比付出去的多。Dylan原话:这不难,也不是在造火箭。
正因为人人都赚得到,这条线才守不住,租金开始往一兆瓦2500万、4000万美元走。
硅谷大厂出起这个价的,目前只有Anthropic和OpenAI。
Dylan预计到2027年底,它们的每兆瓦收入还能升到7000万、8000万美元。
云厂商盖楼,实验室租房
按Epoch AI的数据,全球AI算力的产权约71%仍握在五大云厂商手里。
但使用权,正在向两家AI实验室集中。
云厂商是房东,它们买下地皮,盖起数据中心。OpenAI和Anthropic就好比把大部分房子租下来的两大租客。
现在还冒出了第三种玩家:先盖房、再找租客。
大多数云厂商通常的做法是先把客户签下来,拿着合同去银行借钱,钱到账才敢动工。
Meta和SpaceX不用:它们家底厚,可以跳过找客户和融资这一步直接动工,房子盖好了再回头挑谁出价高。
马斯克更是把算力卖到了每吉瓦400亿美元的价。
Dylan在播客里替他算过一笔账:一吉瓦算力本来值150亿美元,他开价400亿卖了出去,一年就把本钱全部收回来。
Anthropic靠这一吉瓦能赚600多亿,那我凭什么不能卖贵一些?
明年SpaceX还会是新增算力的一个大户,盖出来的大部分,多半也是转手租给OpenAI和Anthropic。
据WSJ报道,Anthropic已经在以每月12.5亿美元的价格租用SpaceX的数据中心容量。
而租客这一头,胃口比房东预想的还大。
OpenAI去年1月启动Stargate,说的是2029年前在美国锁下10吉瓦。一年多过去,这个目标已经提前完成,光最近90天就多了3吉瓦以上。
Anthropic今年4月宣布,联手谷歌和博通拿下数吉瓦级的下一代TPU,2027年起陆续上线,官方称这是公司迄今最大的一笔算力订单。
不仅如此,两家也开始自己搞起AI基建:OpenAI做自研芯片,Anthropic的TPU交给Fluidstack去部署。
租客做久了,也想盖几栋自己的房。
买来的算力都拿去干啥了?
目前实验室的算力配比大致是:50%研究,10%开发,40%推理。
最大的一块是研究,不是训练。
Anthropic训练Mythos,预训练在单个站点上用的算力不到200兆瓦,跑了大约两个月,后面的强化学习更少。
手里握着好几吉瓦,真正压在「训练一个模型」上的只有200兆瓦。
不是舍不得用,是真用不上。
这些算力散在天南地北的机房里,传数据的速度跟不上算的速度,硬凑在一起就是互相等。强化学习也一样,练得多不等于练得好。
于是,剩下那一大块,全烧在了试新架构、调数据配比、验证各种想法上。
Dylan还有一个更反常识的判断:推理那一块的比例,还会继续往下走。
一兆瓦今天能卖3000万到4000万美元,拿四成做推理、卖token,很合理。可等它涨到6000万、7000万呢?
摆在董事会面前就是两条路:继续卖token,赚了钱分红、回购,股东皆大欢喜;或者把这些算力全部收回来投进研发,去造AGI。
Dylan认为这道题没什么悬念。
在实验室看来,AGI的回报,比眼前这点分红大得多。
迹象已经有了:Anthropic每个月新增的算力还在往上走,年化收入的增量却已经趋平。新买的算力没有变成收入,它去了研发。
可投资人只会盯着问一句:一吉瓦本来能变出上千亿美元收入,你凭什么还往训练里加码?
麻烦,就出在这两家都在往上市走。
实验室在赌AGI,投资人在等分红,这笔账从一开始就对不上。
谁来付11万亿美元的账单
今年全球AI资本开支略超1万亿美元,2028年会超过2万亿。
五大云厂商合计资本开支年均增长72%,2025年逼近5000亿美元。若趋势延续,2026年将达7700亿美元。(图源:Epoch AI)
按SemiAnalysis估算,2024到2029年累计约11万亿美元。其中约6万亿能靠自己赚的钱付,剩下5万亿只能借。
5万亿美元的债,全砸进同一个信贷市场,钱就变贵了。
Meta现在发债的利息是5%到6%。Dylan判断,它愿意一路付到8%,建出来的算力回报太高,多付这两三个点根本不心疼。
问题是,钱是同一池子里的钱。
AI公司愿意出高价借,整个市场的融资成本,被这几家公司一起抬了起来。
除了钱这一头,政府管制也不得不提。
纽约在限制数据中心,德州搞暂缓,俄亥俄州长干脆宣布:数据中心的税收豁免暂停。
2026年5月27日,俄亥俄州长DeWine宣布暂停数据中心税收豁免。
更狠的,是不让发最好的模型。
OpenAI的Astra没有放出来,Anthropic压着安全评估里那个被外界认为是下一代Mythos的模型也没发。
这对实验室来说,不只是少赚一笔。
按Dylan的推演,要是一切顺利,这两家会一路买到2028年吃下全球七八成的新增算力。
但监管掐断的,是那个越赚越买、越买越强的循环:
最好的模型放不出来,每兆瓦收入就涨不动;收入涨不动,它就没底气把算力价格抬到别人跟不起的位置;买不到更多算力,下一代模型就慢,每兆瓦收入更涨不动。
Dylan那个推演的第一步,也跟着断了。
今天投入的兆瓦,明天的AI劳动力
主持人Dwarkesh最后算了另一笔账。
前沿算力每年涨4到5倍,而达到同一能力水平所需的算力,每年降到三分之一。
两者一乘,前沿实验室的「有效AI劳动力」每年涨10倍。
按这个速度推下去:某家实验室今年握着1000万个AI劳动力,明年1亿,后年10亿。
「用不了太多年,一家公司的有效劳动力就可能超过地球上的人口总数!」
Dwarkesh这笔账,说穿了就是规模效应:
训练成本会被摊薄到几十亿次会话上,规模越大越划算;算力越稀缺,领先一点就越能收溢价;模型还会从部署里学习,用得越广,数据越多。
每一种力量都在朝向集中飞奔,让Dylan惊呼「吓人得要命」。
AI竞赛正在朝着新的方向加速,三年前比参数,两年前比跑分,现在比的是每兆瓦能赚多少钱。
真正的挑战,不在于谁先做出AGI,在于它做出来之后,归谁调用。
参考资料:
https://x.com/dwarkesh_sp/status/2092652326112682489
https://www.dwarkesh.com/p/dylan-patel-3
https://openai.com/index/building-the-compute-infrastructure-for-the-intelligence-age/
https://www.anthropic.com/news/anthropic-expands-partnership-with-google-and-broadcom
https://epoch.ai/trends
本文来自微信公众号 “新智元”(ID:AI_era),作者:ASI启示录;编辑:元宇
