Michael Guo(@Michaelzsguo):那么为什么同意1MW电力，现在能给OpenAI/Anthropic赚更多的钱？推动这个变化的，不只是GPU更快。 GB300、TPUv7、Trainium3等新芯片，每瓦性能可能是上一代的3至5倍；模型蒸馏、量化、缓存和推理调度，让每块芯片可以处理更多请求；而Codex这样的Agent，又把AI从偶尔回答一个问题，变成持续数小时甚至数天完成工作。成本端，每 MW 可以产生更多 token。收入端，每个 token 可以完成价值更高的工作。当模型可以直接写代码、做研究、分析财务和执行企业流程，实验室出售的就不再只是token，而是部分白领工作的产出。这也形成了一个强大的飞轮：更好的模型产生更高的单位算力收入；更高的收入允许实验室用更高价格抢购算力；更多算力又被投入下一代模型训练。

2026.09.01 22:00

那么为什么同意1MW电力，现在能给OpenAI/Anthropic赚更多的钱？推动这个变化的，不只是GPU更快。 GB300、TPUv7、Trainium3等新芯片，每瓦性能可能是上一代的3至5倍；模型蒸馏、量化、缓存和推理调度，让每块芯片可以处理更多请求；而Codex这样的Agent，又把AI从偶尔回答一个问题，变成持续数小时甚至数天完成工作。成本端，每 MW 可以产生更多 token。收入端，每个 token 可以完成价值更高的工作。当模型可以直接写代码、做研究、分析财务和执行企业流程，实验室出售的就不再只是token，而是部分白领工作的产出。这也形成了一个强大的飞轮：更好的模型产生更高的单位算力收入；更高的收入允许实验室用更高价格抢购算力；更多算力又被投入下一代模型训练。

Michael Guo@Michaelzsguo

2026.09.01 21:05

@dwarkesh_sp 最新一期的访谈让人对token economy有更具体的认知。过去大家谈 OpenAI 和 Anthropic，最常见的问题是：它们到底要烧多少钱？但 SemiAnalysis 创始人 Dylan Patel 在与 Dwarkesh Podcast 对话中提出，AI 实验室的经济模型可能已经发生了根本变化。一年前，OpenAI 用 Hopper GPU 运行 GPT-4，卖出 token 后甚至可能还是负毛利。现在，AI 算力的基础成本大约是每年每 MW 1000万至1500万美元，而 Anthropic 每 MW 算力创造的收入最高已经达到约5000万美元。Dylan 认为，OpenAI 和 Anthropic 正在向每 MW 1亿美元收入发展。换句话说，以前花1000万美元购买算力，可能连成本都收不回来。现在，同样的算力可能产生5000万美元收入。 Dylan预计，到2027年底，OpenAI和Anthropic可能拿走全球新增AI算力的40%至50%。不一定是自己建设，而是因为它们最有能力为这些算力支付最高价格, 他们能让每一兆瓦电力，产生最多可以收费的智能。

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