AI 竞赛的胜负手已经变了：不再比参数、比跑分，而是比每兆瓦能赚多少钱。SemiAnalysis 创始人 Dylan Patel 在 8 月 25 日的 Dwarkesh Podcast 上算了一笔账：OpenAI 与 Anthropic 今年将吞下全球约三分之一的新增算力，明年接近一半，到 2028 年底可能支配多数「有效可用算力」。
两家实验室吃下全球三分之一的新增算力
年初 OpenAI 手里约 2 吉瓦（GW）算力，Anthropic 不到 2 GW；到今年底，两家都将超过 5 GW，一年涨了三到四倍。1 GW 大约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。全球今年新增算力约 30 GW，明年 50 GW，2028 年约 70 GW，两家的三分之一就来自这条管线。
这里还藏着一个容易被忽略的乘数：今年新增的 1 瓦，比两年前装的 1 瓦强得多。GB300、TPUv7、Trainium3 这一代芯片，每瓦性能是上一代的 3 到 5 倍。所以「2027 年底拿走一半新增算力」的那一半，含金量远高于存量——这就是 Dylan 说的「多数有效可用算力」。
新胜负手：每兆瓦收入
一年前 token 生意还是赔钱的：OpenAI 在 Hopper 上跑 GPT-4，每卖一个 token 都是负毛利；Anthropic 也在烧投资人的钱。现在反过来了：Anthropic 今年二季度开始盈利，OpenAI 据报道三季度转正。GPT-5.6、Opus 5、Fable 5 这一代模型上线后，两家的每兆瓦收入都远超 1000 万到 1500 万美元的成本线，跑得最快的 Anthropic 做到了每兆瓦 5000 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。赚得更多就能出更高的价，拿到更多算力，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。这与 MiniMax 押注 token 生意 的转向是同一个信号。
集中是如何自我强化的
按 Epoch AI 的数据，全球算力产权约 71% 仍握在五大云厂商手里，但使用权正在向两家实验室集中。云厂商是房东，买地盖数据中心；OpenAI 和 Anthropic 是租下大部分房子的两大租客。
现在又冒出第三种玩家：先盖房、再找租客。Meta 和 SpaceX 家底厚，跳过找客户和融资直接动工。马斯克据说把算力卖到了每吉瓦 400 亿美元（公允价约 150 亿），Anthropic 以每月 12.5 亿美元租用 SpaceX 的数据中心容量（WSJ）。两家实验室也开始自建基建：OpenAI 做自研芯片，Anthropic 的 TPU 交给 Fluidstack 部署；Stargate 提前完成 10 GW 目标，Anthropic 还联手谷歌、博通拿下了 2027 年起上线的数吉瓦级 TPU。
算力大头花在研究，不是训练
实验室的算力配比大约是：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，预训练在单个站点只用了不到 200 兆瓦、跑了约两个月，后面的强化学习用得更少。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——练得多不等于练得好。
更反常识的是，推理占比还会继续往下走。一兆瓦卖 3000 万到 4000 万美元时，拿四成做推理卖 token 很合理；可等它涨到 6000 万、7000 万，摆在董事会面前就是两条路：继续卖 token 分红，还是把算力全部收回来投进研发、去造 AGI。
11 万亿美元的账：造 AGI，还是分红？
按 SemiAnalysis 估算，2024 到 2029 年 AI 累计资本开支约 11 万亿美元，其中约 6 万亿靠自有收入支付，剩下 5 万亿只能借——全部砸进同一个信贷市场，钱就变贵了，Meta 现在发债利息 5% 到 6%，据说愿意一路付到 8%。麻烦在于两家都在往上市走：投资人在等分红，实验室在赌 AGI。迹象已经有了——Anthropic 每月新增算力还在往上走，年化收入增量却已趋平：新买的算力没有变成收入，而是去了研发。算力市场的 集中压力 正在以同样的逻辑重塑整个生态。
监管也可能掐断这个循环。纽约在限制数据中心，德州搞暂缓，俄亥俄州 5 月 27 日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 没放出来，Anthropic 也在安全评估里压着被外界认为是下一代 Mythos 的模型。最好的模型放不出来，每兆瓦收入就涨不动，也就没有底气把算力价格抬到别人跟不起的位置。
主持人 Dwarkesh 最后算了一笔更惊人的账：前沿算力每年涨 4 到 5 倍，达到同一能力所需的算力每年降到三分之一，两者相乘，「有效 AI 劳动力」每年涨 10 倍。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人口总数。这也解释了为什么 常驻型 Agent 开始变成真正的「AI 劳动力」。
对你的启示
给开发者的建议：GPU 的供给、价格和可用性现在跟着两家公司的资产负债表走，别把技术栈押在单一实验室的访问权限上。给企业的建议：API 定价跟随每兆瓦收入，按自己的实际 token 单位经济算账，别只看标价。给投资人的建议：盯研究/推理配比和每兆瓦收入，而不是 flops 和榜单。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。真正的挑战不在谁先做出 AGI，而在于它做出来之后，归谁调用。
常见问题
哪两家公司在吃掉最多的新增算力？
OpenAI 和 Anthropic。按 SemiAnalysis 创始人 Dylan Patel 的估算，它们 2026 年将消化约三分之一的新增算力，2027 年约一半，到 2028 年底支配多数有效算力。
为什么「每兆瓦收入」成了 AI 竞赛的关键指标？
因为一兆瓦算力成本约 1000 万到 1500 万美元，而头部模型每兆瓦能赚 3000 万到 5000 万美元。赚得多就能在稀缺算力上压价抢量，训出更强的模型，差距越拉越大。
AI 算力会持续向少数公司集中吗？
趋势在加速，但监管正在反制——限制数据中心、暂停税收豁免、扣住前沿模型不发布。只要最好的模型发不出来，这个自我强化的循环就会被掐断。
