四川
顶级半导体研究机构SemiAnalysis创始人Dylan Patel在最新播客中抛出一个惊人预测：
到2028年，OpenAI与Anthropic两家实验室将掌控全球70%至80%的增量算力。
更深远的影响在于金融层面。AI数据中心惊人的回报率，正在推高全社会的借贷成本。
2024年初，OpenAI与Anthropic的算力分别约2吉瓦。到今年底，两家均已突破5吉瓦。
目前，这两家已占到全球年内新增算力的约30%。2025年预计攀升至40%到50%。到2028年，两家将吃下全球70%至80%的增量算力，合计规模突破100吉瓦。
集中化还在加速。不仅是传统云巨头在代建算力，SpaceX等新玩家也在大举进军算力基建，转租给这两家实验室。
更要命的是性能乘数效应：新芯片每瓦性能比上一代高出3到5倍。
当两家吃下2028年全球八成新增算力时，由于这批算力能效比最高，它们实际上垄断了全世界绝大部分有效计算能力。
2023年至2024年初，大模型商业可行性备受质疑——当时运行GPT-4几乎是负毛利。
但过去一年半发生了颠覆性逆转。Anthropic的算力产出已达5000万美元/兆瓦，正向1亿美元/兆瓦冲击。
当外部厂商建好数据中心后，不再按基础成本出租，而是以2500万至5000万美元/兆瓦的高价转售。因为对OpenAI和Anthropic而言，即便天价租下算力，依然能实现数倍暴利。
这才是最惊人的连锁反应。
2024到2029年，全球AI产业链累计资本开支预计达11万亿美元。即便科技巨头把所有经营现金流（约6万亿）全部投入，仍有超5万亿美元必须靠举债解决。
当一个行业资本回报率高达100%时，它对资金成本的容忍度远超传统经济。巨头以往发债利率5%到6%，现在愿意支付8%甚至更高来锁定算力建设资金。
当资本市场发现向数据中心放贷能稳拿8%至20%回报时，流向房贷、市政债券、制造业的资金池将被剧烈分流。
大型科技巨头发债成本上升250个基点，整个宏观经济的信贷利差都将同步走阔。
当市场折现率从3%至5%跃升至8%至10%，所有依靠远期现金流支撑估值的传统资产——公用事业、消费白马、铁路基建——都将面临估值重创。
1980年代沃尔克加息曾引发拉美约40国债务违约。
由AI资本狂潮驱动的实质利率上升可能引发类似冲击。那些债务庞大、依赖短期外债展期、且未深度参与AI产业链的国家，将面临严峻的再融资成本与主权违约风险。
市场普遍认为，未来绝大部分算力将用于对外推理。但Dylan Patel提出一个颠覆性观点：
前沿实验室分配给外部推理的算力比例反而会下降，算力加速回流至内部模型研发。
对外推理是线性变现。
而内部研发带来的能力跃迁是指数级的。实验室会优先把海量新增算力留给内部智能体，用于架构设计和代码迭代。
"如果OpenAI研发出了更强模型，他们不会仅仅把它卖给华尔街。他们会把大部分算力留给内部，因为在内部创造的技术代差，远比卖Token赚的钱大得多。"
当算力、资本和智能本身都在向极少数机构集中，全球经济的底层逻辑正在被重写。
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