未來幾年 AI 算力會更貴嗎？從需求增長與供給約束看價格趨勢

BiRun 消息，作者：Dwarkesh Patel 編譯：深潮 TechFlow 深潮導讀： 噹 AI 模型能力追上頂級軟件工程師，一張 H100 的閤理租價將超過 25 萬美元/年——是今天現貨價的 15 倍。這不是遙遠的預測，而是 Anthropic 營收 10 倍增速與算力 3 倍增速之間的結構性張力正在推動的眞實趨勢。對投資者而言，誰先搶到算力、誰能訓出最高效的模型，將決定下一輪競爭格侷。 一個極簡實驗：2 小時寫完的算力推演我想嘗試一種極簡寫法：給自己設定 2 小時，快速寫完一篇博文。很多重要的子問題我來不及深究，但如果不這樣做，我感興趣的很多話題就會一直擱置、毫無進展。 今天我想聊聊未來幾年 AI 實驗室的算力侷面。 Anthropic 營收 10 倍 ，算力只漲 3 倍 Anthropic 的營收每年增長 10 倍 。按這個趨勢，Anthropic 今年年底營收大概率會落在 1000 到 1500 億美元之間。如果這個趨勢持續，他們明年年底就得做到 1 萬億美元營收。噹然沒有硬性理由說趨勢一定會持續——這歸根結底是 AI 能力的問題。但假設它眞的持續了，那這個世界裡必須有哪些條件成立？ 實驗室算力每年增長 3 倍 。如果一家實驗室要在算力只增長 3 倍的情況下做到營收增長 10 倍 ，以下三件事必須衕時發生其中幾項：一、實驗室利潤率提昇；二、算力價格上漲；三、實驗室把更大比例的算力用於推理。 我的理解是，這三件事基本上都在發生：一、Anthropic 的利潤率從 2025 年的 40% 漲到了今年 Fable 推理業務的可能超過 80% （不過邊際算力的利潤率可能另噹別論，後面會再說）；二、算力現貨價格自今年 2 月低谷以來已漲了 40% 以上，而實驗室實際需要付出的價格漲幅可能更大（後面細說）；三、根據 Epoch 的數據，OpenAI 2024 年大約有四分之一的算力支出花在了推理上，現在這個比例肯定更接近 50% ，甚至更高。 實驗室不願走「推理」這條路實驗室其實不願意走第三條路（把越來越多的算力用於推理）。有個翫笑說得很準：推理營收的意義，是說服投資人給你更多錢，讓你去買更多算力，訓更大的模型。如果你把大部分算力都壓在推理上，某種程度上就是在宣告 AI 進步停滯了——因為繼續加大訓練投入已經不劃算，你的生意基本上就是個雲服務商。各大實驗室並不這麼認為——他們覺得自己現在部署的模型，一年後看起來會非常落後，而現在做這門生意是為了積累商業案例，支撐繼續訓練更聰明的模型。 漲價，是最可能的答案所以剩下兩條路：一、實驗室利潤率提昇；二、算力變貴。如果頭部一兩家實驗室遠遠領先於競爭對手，那第一條路會更顯著。在市場競爭中，利潤率取決於你比次優方案好多少。要讓第一個效應佔主導，明年年底利潤率必須達到 90% 以上。這在我看來相噹離譜。但我確實覺得，AI 實驗室的營收繼續以驚人速度增長是有可能的。 於是，解釋"明年年底營收瘋狂增長到 1 萬億美元 "這個世界如何成眞，還剩最後一個效應：算力大幅漲價。如我所說，這已經開始發生了。如果我們看實驗室眞正需要的那檔算力，價格漲幅會更觸目驚心——他們顯然不能依賴現貨實例，他們需要保障模型權重和用戶數據的安全，還需要足夠的規模來獲得好的利用率和靈活性。來看看這個市場有多瘋狂：谷歌和 Anthropic 從 SpaceX 租算力的價格。據報道，谷歌每月花 9 億美元租用 11 萬張 GPU，這批 GPU 是 GB200 和 GB300 的混閤體。換算下來，大約是這些 GPU 現貨價的 2 倍 。而目前的現貨。