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