Anthropic 每月燒 12.5 億租算力，中國模型卻用 1/30 的價格逼近盈利
中美每 GW 算力的投入產出帳本
AI 基礎設施每年投入上萬億美金，但帳到底算不算得過？我用「每 GW 算力」當統一單位拆了一遍：美國付費推論層每 GW 成本約 $130 億、收入約 $300 億，毛利 50%+。Anthropic 願意用 3 倍溢價租 SpaceX 的 GPU 集群，因為收入撐得住。但中國模型以 1/30 的 API 定價、靠 MoE 架構 + 國家算力補貼，正在逼近同等水準的單位經濟效率。這篇文章把多空雙方的帳都算清楚，給創業者、投資人、和用模型的人各一個判斷框架。
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今年一月，Michael Burry 跟 Anthropic 聯合創辦人 Jack Clark 在 Substack 上做了一場公開辯論。
Burry 就是《大賣空》那個 Burry。2005 年華爾街把垃圾房貸包裝成 AAA 債券的時候，他在讀合約的小字。他賭美國房市會崩盤，投資人差點把他開除，律師寫了憤怒的信。然後 2008 年發生了，他個人賺了一億美金。
現在他用同樣的眼神在看 AI。
他的基金今年建了超過 $11 億美元的 AI 空頭部位，做空 NVIDIA 跟 Palantir。五月在 Substack 上寫了一句話：
The end of… this… is nigh.
他把 OpenAI 叫做「the next Netscape, doomed and hemorrhaging cash」——這一代的 Netscape，注定失敗，而且在大量失血。
Burry 在那場辯論裡的核心論點：基礎設施的投入遠遠超過了應用的產出，這個比例不對。
Jack Clark 同時也承認：Anthropic 自己都還無法證明 Claude 讓他們的工程師變得更快。花了幾百億美金建出來的東西，連自己人都還在衡量它到底有沒有用。
然後同一個 Anthropic，五月跟 SpaceX 簽了一筆合約。
每個月 12.5 億美金（年化 150 億），租用 Memphis Colossus 數據中心裡超過 22 萬張 NVIDIA GPU，約 300 MW 的容量。雙方均可 90 天通知終止。幾天後 Anthropic 又宣布擴展到 Colossus 2。
Anthropic 的年化收入，從 2025 年底的 90 億美金，到 2026 年四月已經突破 300 億（據多家媒體報道）。一千家企業客戶每年各花超過一百萬美金（Fortune 10 裡有八家在用）。
所以到底誰算對了？做空的 Burry，還是做多的 Anthropic？
我要把它轉成一道數學題：每一個 GW 的算力，一年要花多少成本，能產生多少收入，中間的差額是正的還是負的。
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為什麼用 GW 當單位
GPU 會換代，H100 變 B200，B200 變下一代。Token 定價會變的同時，模型效率會提升。但所有的算力最終受制於一個物理量——電力。
一個 GW（吉瓦）的數據中心，無論裡面裝的是什麼晶片，跑的是什麼模型，它消耗的電力是確定的，所以 GW 是最穩定的分母。
市場對 AI 的懷疑已經經歷了三輪：第一輪是有沒有需求，第二輪是能不能賺錢，第三輪就是我們今天要算的——能賺多少，能不能對得起每年上萬億美金的 CapEx。
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成本端：每 GW 每年要花多少錢
市場預計到 2026 年，全球 AI 基礎設施的 CapEx 累計投入已達到約 1.5 萬億美金。按照行業估算每個 GW 約 600 億的全包 CapEx 來算，大概對應 25 個 GW 的總算力。
折舊是最關鍵的變數。Meta 2025 年的財報按五到六年來折舊 GPU 設備，但 H100 到 B200 的換代週期大概兩到三年。我給兩個情境：樂觀用五年，保守用三年。
按五年算：折舊 3,000 億 + 電費 1,750 億 + 維護 300-400 億 + 資金成本 500 億 = 每年約 3,200 到 4,000 億。除以 25 個 GW，每 GW 每年成本約 130 到 160 億美金。
三年折舊的話，每 GW 接近 200 到 250 億。
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收入端：每 GW 每年能賺多少錢
用 OpenAI 做案例。2025 年約 1.9 個 GW 的算力（行業估算值），收入約 200 億美金。扣掉 training、research、免費使用者後，付費推論容量大概只佔 40-50%。
算出來：付費推論層每 GW 約 $300 億年收入。（这只是当前的情况，不代表未来的动态变化）
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帳算得過，但行业全貌和具体财务剖面結論是不同的
以Open AI 每 GW 成本 $130 億 vs 收入 $300 億，毛利率約 50-55%。帳是正的。
但全景確實有問題：2025 年 AI 服務收入約 $250 億 vs AI 基礎設施支出超過 $2,500 億，倒掛比例 10:1。
Burry 看到的是全景。付費推論是剖面。兩邊的數學都沒有錯，看的不是同一層。
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## Anthropic 的帳本
Anthropic 租 SpaceX 的 Colossus 1（約 0.3 GW），年化租金 $150 億，換算每 GW 約 $500 億——是自建数据中心每 GW 成本 $130-160 億（假设以 OpenAI 为例的粗略估计）的三倍多。
但 Anthropic 的业务是 toB 为主，幾乎沒有免費使用者，所有算力直接導向付費客戶。ARR $300 億撐得住 $500 億的租金。這是在供不應求的市場裡搶先機的帳。
Google 幾乎同時也以每月 $9.2 億租了 SpaceX 的 11 萬張 GPU。供需失衡可見一斑。
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中國：同一道數學題，不同的作答方式
中國模型公司不擁有數據中心，從雲端租算力。他們做的不是 CapEx 回報率的題，而是 OpEx 效率的題：每花一塊錢租算力，能賺回多少。
智譜（HK:2513）：2025 年收入 ¥7.24 億，研發 ¥31.8 億。每花 ¥1 算力賺回 ¥0.23。但 API 毛利率一年從 3.3% → 18.9%，2026 年三次漲價。
MiniMax（HK:00100）：2025 年收入 $7,900 萬，毛利率 25.4%。每花 $1 算力賺回 $1.34。vs 美國的 $2.30。但推論成本砍半、ARR 突破 $1.5 億，效率快速收斂。
中國 API 價格只有美國 1/10 到 1/30（「DeepSeek V4-Pro」：$0.87/MTok vs GPT-5 ~$30/MTok），但離盈利反而越來越「近」。MoE 架構效率、國產算力（昇騰推論）、輕資產結構、以及「國家級算力補貼」（算力券、訓力券、國有智算中心虧損補貼）。
真正的成本差異不是電價（中美差不多），是基礎設施層的財政補貼。
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對不同人的意義
用模型 API 的人：per-GW 的利潤結構決定了你未來 API 成本的走向。模型層 50%+ 毛利 = 有降價空間。你的產品每消耗 $1 API 成本，能創造的價值倍率如果不到 3x，本質上在替模型廠商打工。
創業者：定價權在兩頭——GPU 上游和使用者入口。中間層（wrapper / 垂直 SaaS）算力成本佔比超過 50% 就很脆弱。
投資人 / CFO：追蹤 revenue per GW 的趨勢，這才是 AI 的「同店銷售增長」。先行指標：(1) 每 GW 收入能否維持 $250-300 億；(2) 中國模型海外市佔率。
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護城河還是馬其諾防線
Burry 跟 Clark 在爭的是：$1.5 萬億 CapEx 到底是護城河還是會被繞過去的馬其諾防線。
如果模型天花板很高——軍備競賽，花得起的人贏。如果天花板正在逼近——花最少錢達到「夠用」的人贏。DeepSeek 用 1/30 的價格做到接近的性能，就是後者的劇本。
不管是哪個劇本，per-GW 的收入曲線都會告訴你答案正在往哪邊傾斜。盯著這條線看。
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