半导体研究机构SemiAnalysis创始人兼CEO Dylan Patel在11月3日的Runtime 2026演讲中给出一个判断：全球新增算力正被少数几家AI实验室提前锁定。以2027年为例，OpenAI与Anthropic两家拿走的新增算力占比在25%到40%之间。需求集中直接推高了租价，英伟达H100数据中心芯片的一年期合约价已从去年10月低点的每小时1.70美元升至约2.80美元。

算力总量的扩张速度并不慢。Patel给出的数字是，2024年底全球算力约60吉瓦，到今年底超过100吉瓦，两年接近翻倍。但增量分配极不均衡：OpenAI与Anthropic合计持有的算力，去年底约4吉瓦，今年约10吉瓦，明年将超过20吉瓦。仅2027年一年，两家合计新增约12吉瓦，而全球当年新增总量约40吉瓦，占比约三成。Patel还预计，到2028年AI实验室一年就要新增约30吉瓦。

一个容易被忽略的细节是用途。Patel称这些算力主要用于训练而非推理。Anthropic目前拥有4吉瓦算力，整个Claude Code仅用其中约1吉瓦服务用户，花在推理上的算力比训练“少得惊人”。这意味着即便用户端需求趋稳，实验室训练新模型的预算仍会继续占用芯片。

推动租价上涨的另一股力量是卖token的生意利润极高。Patel按每兆瓦算了一笔账：自建B300集群，建设加五年运营摊下来约合每年900万美元；向云厂商租，“能做到每年1400万美元就算你走运”。而用这一兆瓦算力跑开源模型DeepSeek V4.1 Flash，在利用率60%的情况下，一年收入约7000万美元。即便租价高出自建成本五成，卖推理的收入仍是租金的五倍。他补充说，即使利用率只有30%，仍然“会赚到离谱的钱”。这套测算基于SemiAnalysis开源的InferenceX基准，仅用vLLM和SGLang两套开源推理软件，团队只有四名工程师。

价格走势与上述逻辑吻合。Patel称去年10月是低谷，H100约1.70美元，最低能找到1.45美元；现在成交价在2.40至3.20美元之间，中间值2.80美元。SemiAnalysis自己的一年期合约指数今年3月已是2.35美元，10月Nebius等厂商的挂牌价也在继续上调。需要留意的是，Patel称SemiAnalysis自身也做算力撮合，因此掌握真实成交价，这同时也是一个利益相关的立场。他对下一步的判断是，如果H100涨到3美元以上、B300涨到7美元以上，他不会感到意外。

租到算力只是第一步，集群好不好用才决定实际价值。SemiAnalysis的ClusterMAX评测追踪了323家云供应商，评测了其中77家，给19家授予奖牌。Patel认为最好的是CoreWeave和Nebius，但两家可得性都很差，未来六个月不会再卖算力，已经售罄。Oracle和Google也被评为很好，其中Google从首轮铜牌一路升级。下调的则更多：随着评测标准加严，Azure降为银牌，Together和AWS降为铜牌，Crusoe也被下调。AWS的问题偏体验，Patel称要拿到一个集群得和大约十个人打交道，耗时极长，网络也有点难搞。

评测里最刺眼的是安全。SemiAnalysis让AI模型去攻击这些云，发现有些漏洞是互联网上早已公开的，模型能直接找到并利用，然后访问其他客户的存储。其中一次，他们用一个“落后于OpenAI和Anthropic”的开源模型，拿到了整个集群的Slurm权限，看到某国国防工业和国家安全情报机构的作业名称，随即停止测试。另一项测试是向GPU注入故障，观察云厂商多久发现，结果很多云要等到提醒才会发现，有些即便提醒也要几天才响应。

增加供给需要资本，而资本的价格正在上升。Patel重申，到2029年底全球AI资本开支约11万亿美元，其中约7万亿来自债务。10年期美债收益率今年从3.96%升到10月初的5.31%，AI相关债务发行9月明显降温。他描述了一家有100兆瓦规模的Neocloud想扩到1吉瓦时的处境：唯一的办法是把那一吉瓦卖给超大规模云厂商，再由超大规模云厂商去债市融资，结果是这些算力没有一点能进入面向整个行业的市场。明年已签约的算力里，大约65%到70%流向超大规模云厂商和AI实验室。对创业公司来说，租集群要先付一半，三到九个月后才能交付。

英伟达的做法是给集群托底。Patel归纳为三类：一是SoftBank Energy模式，只担保土地、电力和厂房，例如俄亥俄州一座9吉瓦的设施，约2030年投运，全部预留给OpenAI；二是Firmus模式，英伟达承诺按某价格租下集群，使对方不赚不亏，有了这份保证别人就愿意放贷，超出该价格的每一美元每小时英伟达拿走一半；三是残值担保，他没有展开。规模上，英伟达已托底约6.5吉瓦，这部分会卖给开放市场而非只供实验室和超大规模云厂商，他给出的上限是45吉瓦，即便如此也只占2030年前新增算力的很小一部分。他由此认为，Fireworks、Modal等做推理的公司以及不少新实验室，正转向自建集群，拿贷款、找英伟达背书。

演讲最后，Patel给出token规模的判断：几家提供商加起来每天处理超过100万亿token，各家年化收入都在攀升。他的结语是，希望他们能拿到算力，否则我们都是Anthropic和OpenAI的奴隶。