我想我有必要说一下，为什么我觉得算力租赁价格长期维持马斯克说的那个500亿美金/GW的价格是非常困难的。 1.首先，前沿模型的推荐价格算，差不多800亿美金/GW，如果算力租赁成本是500亿美金/GW，那推理毛利就只有37.5%了。 2.当前明显能感受到，coding 这类市场竞争明显加大，其他的并没有一个行业是类似coding一样非常大，且能够快速扩张的。随着竞争加剧，以及ARR压力，可以看到前沿模型也在降价（虽然还能保持一定的溢价） 顶级的AI labs 如果推理毛利只有37.5%，要知道，他们还有大量的研究人员成本，还有巨额的训练成本，这门生意如何能够持续？ $SPCX #Anthropic#

感谢黄老师提醒，躲过一劫！ 很幸运今年2次大跌都躲过了，7月份识别到韩国指数风险、soxx风险、A股指数风险，同时开源模型带来的价格伤害； 这次宏观和Athropic arr 风险共振； 7月份那次杀跌更像是杀预期，而这次是杀现实； 可能很多人会说athropic 的停止增长是被codex 竞争的因素，但是oai的arr 增长也没有那么乐观；我还是信任AI，但是市场可能是需要重新校准预期了； PS：可能更大风险还没有到来

maritime vs continental power 海洋文明编织规则、把秩序当命门；陆权文明制定规则、把法律当工具 人类工业革命以后这两百年的成功，也是海权文明所建立的、基于规则（rule base）的繁荣 别看市场了，我周末就告诉你们流动性紧张了。删IB

wtf AAII 53.3%人看空！！3月30号打仗最激烈的时候也差不多55%。people are freaking out. 标普fear and greed今天最低极度恐慌24，情绪面太恐慌了，加上期权面今天SPX put call ratio到了1.28，3月30号才1.21，太多人买大盘put保护了。短期要上点仓位做多了，gamma和short squeeze，石油和vix日线rsi有顶背离，都要跌，石油跌，10Y美债也要跌，结合下周消息面（周二潜在trump taco和中美会晤，都是潜在利好）。太多人看空了，逆向思维短期一定要看多，大胆做多科技股。

表面上是想降低安全风险，但仔细琢磨，总感觉哪里不对劲，希望他们确实不这么想的。 1.想通过制定一份行业发布标准来限制其他模型的发布节奏，从而达成推理端垄断的局面； 2.同时想通过监管来构筑壁垒，降低训练端的投入， 妙啊，训练端少投入，推力端垄断，一石二鸟，训练端的投入压力降低了，推力端的竞争压力又降低了。 但是，市场会相信他们吗

GPT-6 Astra compute use，$200刀套餐的关闭，ARR叙事似乎并不成立； Fable 5.2 即将要发布； Gemini 4 也将会在四季度发布； Seedance 3.0 也将会在四季度发布，一个真正影视级别的模型； 事情正在向好的方向发展！

AI半导体终局推演2026(III) AI半导体基建期为什么比互联网基建期更长？ Coding场景之后的下一个模型ARR营收增长点在哪里？ AI基建会不会过度建设？Capex是不是泡沫？经济账能算的过来吗？ 开源模型和闭源的格局如何？对闭源模型的冲击会如何演进？ 本文尝试推演这几个问题背后的逻辑 —-------------------------------- 为什么AI的基建期比互联网基建期要长？ 互联网革命时期的硬件/基建收入增长，只有一个渗透维度的指数型增长，就是用户量 因为每个人都是订阅制，50块钱一个月的网费，没办法再升了。属于平价服务，看十倍网页也不会付十倍的钱，平价服务是没有第二个维度的指数增长的，饱和了就饱和了 移动互联网的基建，也就是端侧设备智能手机，是同样的逻辑，端侧设备很难做到ASP售价很高，因为摊薄成本需要大规模生产，而要做到大规模，ASP就一定不能高，也很难涨价。所以注定了端侧设备在渗透率达到一定程度之后，很难再继续指数增长，因为上限只有一个维度决定。 这也是为什么，互联网革命的硬件需求拐点大概在渗透率到了sigmoid中点之后减缓，2000年3月互联网泡沫破灭的时候，美国互联网渗透率大概在50%左右。科技革命增速最快的时候就是采用率10%迈向50%的阶段。 —-------- 而AI硬件需求来源于token的指数型增长，这一轮AI之所以对硬件需求大，本质上是因为上限是由两个维度决定的:用户数量/渗透率的指数增长，和每个人的用量的指数增长 这两个维度的指数增长相乘，都能转换成统一的度量衡：token，把基建上限提高了太多太多了 我们这个时代，两个维度各自走到哪里了？ 第一个维度用户渗透率，几个月前已经达到50%，也就是sigmoid导数要拐点了 第二个维度，也就是人均token用量，2026年仍然在早期。全美企业内部的AI spending中位数，现在是每人每月12美元。远期来看，这个数字有希望至少达到白领工资的10%，也就是每个月1000美元左右，中间还有接近两个数量级。 现在的增长，主要是第二个维度的渗透率，也就是每个人token平均用量的指数级增长，两个sigmoid曲线接力上了 这应该是历史上罕见的，两个维度sigmoid曲线接力带来的算力/基建需求，也带来了半导体的超级周期 但一切的指数增长，都是上限达到之前的幻象，这一轮AI基建也不例外，只不过幻象时间要长的多，因为多了一个维度的指数型增长接力 —-------------------------------- 另外一个AI的基建期比互联网需求高的原因，在去年写的半导体年终总结里提过：提到这两个渗透维度的指数成长，都能转换成统一的度量衡：token。跟互联网时代不同的是，互联网时代，每次请求的网络和算力成本，边际成本极低，scaling的效果极好，软件复制分发的边际成本几乎为零，且几乎不消耗额外的硬件资源。 而token时代因为高额的推理成本，用户访问消耗的边际成本比互联网要高一个数量级。商业模型从“流量 × 转化率”部分转向“每 token 毛利”了，所以AI时期基建的需求比互联网时代要高的多 —-------------------------------- 第一个渗透率维度扩散太快，已经到拐点，所以现在大家在讨论AI的前景的时候,已经不那么注重渗透率的讨论,而更多的是讨论在各行各业中,人均的token使用量会如何增长。 ----- Coding agent场景ARR迅速上升证明价值之后，6-7月开始增速放缓，市场开始担忧，coding agent在程序员群体内广泛渗透之后，什么场景能够接力token/ARR增长 ？是不是AI for science?还是RSI？ 我认为仍然是Coding，广义的coding，而且还有很大空间 Coding是这个世界数字化的不可阻挡的趋势，万物皆可coding，而且不一定是显式的coding。实际上太多任务在后台被默默转化成了Coding,最后在记录功能的时候,仍然会被看作是Coding。 目前广义Coding任务占所有的ARR收入比例大概是60%到70%之间。如果只算程序员的狭义Coding的话可能只有40%左右，另有20~30%可能是其他行业的任务转化而来的Coding agent执行结构。 比如最常见的文件的编辑Excel和PowerPoint,最后都是通过后台开linux sandbox用Coding的方式去完成的。财务、CRM 操作、法律文档整理也一样，区别只在于所调用的工具和 verifier 不同，都被转换成了可观察->可执行->验证的coding闭环任务。 半导体的架构探索会转换成SystemC model simulation问题，生物制药的分子结构解析和仿真中的很多环节也可以用coding完成，投行研报里的模型建模也能转换为coding问题。 狭义的程序员coding任务只是第一个跑通了高频运行 观察/分析->执行->验证循环的大类任务，这也是coding为什么消耗了比chat高一个数量级的token。以后有太多的任务都是同一个逻辑下的承接者，甚至包括deep research这样的开放性任务。 形式上，下一个比较切实际的增长来源就是Co-work/computer use 接力程序员Coding的，并不是另一个孤立的大场景。当前增长最快的，正是“非程序员使用Coding基础设施完成非Coding产品任务” ，Coding仍然是默认执行内核，但不一定是用户眼中的产品分类 截至2026年6月，OpenAI企业客户中，Codex已经占Codex与ChatGPT合计输出token的64%。Codex周活用户自2月以来法律部门增长108倍，销售和招聘增长41倍，市场营销增长26倍，工程部门反而只增长5倍 从Anthropic的营收垂直占比来看，狭义的程序员/软件公司coding占比只有40%，金融服务/保险超过 20%，法律，制药/生命科学，消费/零售电商，占比都非常的可观，都有10%量级。 Software eating the world的逻辑，在coding的门槛被LLM降低一百倍之后，甚至强化成了coding eating the world，或者说，coding是agent最熟悉的方式，agent正在利用coding开始向所有知识工作去扩散使用率 而Agent Coding已经过了可行性和方向摸索阶段，剩下的主要是长时运行/跨系统/自主性/可靠性等工程问题 ，没有什么重大挑战了。 剩下的事情只是用户适应场景和改变习惯的问题，渗透率/利用率的主要瓶颈是，大家的学习曲线没有那么快，用户需要时间迁移agent/coding工作流；企业workflow高度长尾、数据分散、内部工具整合不足，也缺少自上而下的KPI推动。模型能力、组织推动和tool integration共同决定adoption速度。 另外一个瓶颈逻辑Amdahl’s law（结果取决于不能加速的环节），token只能解决其中一部分环节的加速，比如说像药物临床部分是无法加速的，如果其中一半环节无法加速，那么token就算把剩下的环节加速一千倍，整体加速也只有2倍。因此更现实的路径是并行探索更多方向，把瓶颈从决策转移到验证。 Anthropic 6~7月的营收放缓主要原因有三个：一个是算力不够，另一个是防蒸馏整治了不少账号，还有openai的codex 5.6抢占份额。并非广义agent coding需求触顶。 从广义agent coding角度看，我目前看不到大模型/agent需求的硬上限。目前仍然处于用的越多，提升效率越多的阶段，边际正收益仍然很大，主要瓶颈在于营收/利润能支撑多少budget，意愿和场景都没有问题。 -------------------------------------------- 从最重要的需求端来推演，token增长率前景是没什么问题的。 那么从基建出资方来推演，capex的上限在哪里，能不能持续？有没有泡沫？举债+FCF变负，账能不能算的过来？ 从基建出资方来说，和互联网区别最大的地方在于，互联网时代的基建出资方和受益方并不一致。而在 AI 时代，这两者出现了重合。基建出资方最大的Anthropic和OpenAI也同时是这一次AI革命的最大受益方。 所以算账先从Openai和Anthropic角度来算是最直接的 1.unit economy是算的过来的 截至六月底，Anthropic大概用2GW的有效算力创造了62B的ARR。如果1GW的数据中心建设成本按50B来计算,平摊到六年,每年的成本大概是10B。那么,其实Anthropic的推理算力收入~30B/GW除以年化的算力成本大概是三倍。推理的ROIC也有差不多60% 如果只算推理，那么unit economy就更好了，1GW的算力收入是接近50B的 2. 在维持这个unit economy标准的前提下，只要ARR增速和算力增速同步，Anthropic + Openai的数据中心算力GW规划是能算的过来的 O+A 两家在七月的时候大概6~7GW，Anthropic 65B，Openai 45B O+A 两家今年年底上线加起来大概11GW，只需要ARR半年再增长60%左右即可保持ARR和上线算力的同步增长（要知道2026上半年A 7倍，O 2倍多），也就是下半年每个月增长10%即可 到2027年底，两家规划的总算力全加起来大概20~24GW，其实只需要这一年的token ARR同步增长1~1.5倍，这个算力账起码在unit economy上是算的过来的，算力跟ARR的增速同步，目前的可见度支撑2027E的capex没有大问题 没有能见度的2028只能靠猜：2028E ARR一年增长80%的话，能justify O+A 总共45GW 算力规划。2029 + 2030年两年ARR继续增长100%（CAGR仅仅40%），O + A到2030年年底总共100GW算力规划是完全合理的 至少O和A这样明确找到了结构性需求增长的赛道的ROIC是算的过来的，2027甚至2028的算力规划暂时没有泡沫 举债和FCF变负去做AI基建，是不是赌博？是的 但这样的赌博在ROIC如此好而且大概率能持续的生意面前是有合理性的，踏空错过的风险是显著大于fomo泡沫的风险。即使融资成本升到8%甚至更高，起码2027~2028，算力回报仍是可以justify借债风险的。 —------------------------ O和A的算力账是算的过来的，那么其他部分的算力呢？回报能算的过来吗？ 这部分定量很难，只能大概定性的算，因为其实有很多算力是不产生直接收入，只算作研发成本。比如Meta明年规划新增5GW给MSL训模型和搜广推(搜索/广告/推荐)，google的gemini 训练 + 搜广推，都不直接产生收入，但这些仍然是战略上的合理算力需求。 有一个很容易被忽略的事情：全行业来说，目前很大一部分的AI/ML算力，不是卖token的，仍然是传统的搜索/广告/推荐，最典型的比如Meta，Google大部分的算力就是如此 所以在看2027~2028年的天文数字一样的算力的时候，传统workload是一个容易被忽略的重要部分。产业链硅谷公司里，和市场的感觉是截然相反的：公司内部的算力缺的一塌糊涂，但市场还是在质疑算力账看不到收入，质疑oversupply 但把这么多不产生直接收入但仍然重要的R&D，以及传统AI/ML的大量增长算力算进来，算不过来的那部分算力是很有限的 况且O + A的算力集中度也是越来越高的：2027年全年新增算力GW，因为电力瓶颈，美国能通电大概只有20~25GW，这其中O +A可能会占10GW，也许会占到新增的接近一半。在2025年，这个比例低一些，O+A 大概只占新增算力的25%，很大一部分的算力GW不是LLM。随着时间推移，O + A的算力GW占比越来越大，也就是说总体算力账能算的过来的部分也越来越大 另外一个容易被忽略的逻辑是，因为coding agent的爆发，软件行业/ML行业的迭代速度突然加快，整个世界数字化进程的加快，带来的传统硬件基建需求也在加速 以CPU为例子 token = 决策/智能 CPU = 执行/验证 数字世界万物皆coding，随着决策能力爆发，对执行/验证的需求会是同步的数量级的增长 而且传统ML行业的迭代速度加快，也会是CPU类似的逻辑，ML的效果变好场景变多，也会带来更多GPU/ASIC硬件的需求 —------------------------ AI基建会不会产生泡沫？会，而且最后一定会overbuild Inference现在实在是太赚钱了,所以overbuild是必然会发生的结局,因为大家都想抢inference这一块的市场,每一家都在军备竞赛，无法承受失去市场份额无法跟随潮流高速增长的痛苦，没有哪一家会退缩 闭源模型推理的毛利率可以轻松达到70%~85%(甚至是在CSP抽成之后)，token factory host开源模型卖token的毛利率也有60%以上（DeepSeek甚至80%以上），GPU最近不停涨价，1GW租金都在往20B走，光卖GPU集群短约都有60%以上毛利。 这个AI基建市场太赚钱诱惑力太大，只要有渠道有技术的，全都涌入这个市场做neocloud，而因为build规划和落地普遍有一两年的时间差，所以overbuild一定会发生，只不过是时间问题 时间问题的意思是，以目前的需求和算力规划，至少两年看不到overbuild，任何模型上的阶跃式进步(比如reasoning -> agent)，或者应用范式上的创新，带来AI spending维持增速，都会一直把这个overbuild的时间线往后续命 什么时候这个续命跟不上基建的速度了，overbuild就会慢慢开始浮现 但这其实是更利好于头部模型厂和应用层的,因为overbuild会导致数据中心毛利下滑，更多的推理利润都流入了头部的两家 SpaceX虽然现在规模还小，但在这个卷新建算力的市场里，执行力最强，成本最低，竞争力可能是最强的，也是野心和规划最大的，以后也必然是overbuild的最重要贡献者之一。 —----------------------------------- 开源模型的兴起，对闭源模型营收ARR会有影响吗？目前的格局是什么样的？ 开源模型和闭源模型的差距会减小吗 开源模型的势头能不能持续，和开源模型的能力也有关系，我的观点是开源模型和闭源模型的差距会维持在6个月(Mythos 2月就出来了，被监管了)，蒸馏主要是降本 模型进步的三个壁垒：算力scale，数据scale，自迭代 Openai和anthropic今年加起来花了一百多亿美元买数据，但国内现在也是要花几十亿美元买数据了，数据scale这个壁垒差距有缩小，但仍然是有的 算力方面，海外建数据中心 + 各个国家转口，GPU的禁令很大程度都被绕开了，等国产卡产能上来，算力壁垒也会继续缩小，目前算力数量级上的差距仍然维持 目前下一代模型的进步很大程度要依赖前一代模型的迭代(自迭代RSI)，上一代模型越强，下一代就越强，差距要减小不容易 —----------------------- 至于闭源模型对开源模型ARR肯定是有影响的，但影响可能会比市场预期要小，起码一年之内冲击并不大，这里尝试一下大致定量分析 至于openrouter和Vercel上的开源模型token占比，从28%增长到62%，只能反应小微型企业/多模型用户在用中转站里的形势变化，其实绝大部分闭源token是无法显示的，这个抽样并不能完全作数 截至7月底的ARR，Anthropic大概是72~75B，Openai大概是45B 截至7月，全球所有开源收入加起来是10B左右，只算北美只有4B最多5B。按ARR收入来算，北美开源模型token factory + AWS bedrock开源 + Azure开源 ARR只有~4B，闭源120B，比例大概是3% 最大的x因素就是aws bedrock和azure，目前Q2来看，bedrock大概占aws AI的55%比例，~14B ARR，其中anthropic模型占80%左右，aws bedrock和azure开源模型加起来大概在1.5~2B ARR 中国开源3.5B分解一下，大概是智普$1B, 阿里1.2B，Deepseek 500m，kimi 300m，minimax 200m，美国分解一下，fireworks 1B，together 1.2B(开源推理只有0.5B)，baseten 0.5B，加上其他地区的，加起来勉强10B 北美的token factory开源模型推理，26年上半年大概只增长了3倍（比如fireworks从10T+/300M ARR增长到40T/1B ARR），总体来说，和闭源模型的推理市场增速比较并没有显著优势 至于企业自己部署私有开源模型自己用，这条路从成本角度来说是行不通的（数据安全是另外的考虑），开源模型要是优化的不太好，成本甚至比闭源还高，不如交给token factory 美国开源的算力扩张，速度还是受限于算力，所以上不去，扩张速度和闭源比并没有优势。fireworks，baseten，together，融资都是1B规模的，按现在租算力价格，一年20B/GW，一年只能租不到0.5GW，算力增速其实不比闭源更快。要扩张只能让客户到azure/aws自带算力再来 中国的开源扩张速度倒是更快，但是同样token factory受限于算力，远远满足不了中国自己的需求，暂时无法大规模出海卖给美国。中国的token factory大大小小的差不多30家，已经卷成红海了，都是严重缺算力，谁有卡谁就能有收入 中国token出海另外一个风险是信任和政策风险问题，美国企业自己可能不敢用，中国也有可能不愿意自己模型被免费用拿不到收益，不过以后随着openrouter和vercel的中转站继续发展，即便有token无法出海的禁令，token出海也是拦不住的，毕竟开源token卖给美国的利润太高了 美国开源模型token工厂的问题在于，算力暂时有限，融资规模暂时也有限，扩张速度无法满足需求。就算是政策开放了中国开源token出海，短期算力也不够无法出去，这也是为什么Nvidia非常努力的扶持开源，甚至亲自下场加速这个进程(今天收购了hugging face) —----------- 另外，闭源模型的防守策略也是很有力的，比如5.6 luna降价80%，价格就很有竞争力了 我们可以对比历史，这和移动互联网时代，高通对联发科使用多年的防守策略是完全一样的： Sol相当于Snapdragon 8系：旗舰维持技术与品牌上限，数量和比例并不那么大 Luna相当于Snapdragon 4系：主动填满低价区间，不给低成本竞争者留利润池，大部分走量来自于此 和token分不同的tier一样，其实联发科的芯片是远远超出手机“够用”的范畴的，别说日常使用了，就算是打游戏的高负载场景，联发科十年前都和高通差的并不远了 所以token也是一样，value tier不会摧毁flagship tier的需求 高通和联发科的攻防战持续了15年，高通靠着这样的策略仍然维护了自己的市场占有率，高端芯片毛利率保持的也不错，仍然是安卓阵营旗舰机第一选择 所以从历史来看，开源对闭源的冲击有影响，不会影响历史进程 —------------------- 另外一个和开源相关的问题就是，tokenmaxxing潮流的结束，对ARR的增速会有影响吗？ 我认为tokenmaxxing只是短期的公司为了内部推广的目的，目前部分美国硅谷大厂确实对员工日常使用有限制额度，但这个额度非常高，大概是一个月10k~20k美元，95%以上的员工实际上根本用不完，而且中位数实际上很低，仍然有很多增长空间，目前对token的使用仍然处于边际正收益仍然很大的阶段 —-------------------------------- 总的来说 AI基建的前景之所以扑朔迷离，泡沫之争比互联网基建时代更激烈，主要是因为算力支出的可见度是确定的，而需求的可见度不高所以有巨大的不确定性，而中间还隔了一层收入和支出的时间错配带来的金融风险，这个基建金融风险还随着各方“加注”的不断加大，上升到了甚至能影响国债发行的程度 但我还是认为，即便是以保守的没有任何新范式的base case来算，起码到2027~2028的基建是没有泡沫的 算力就是智能，智能就是巨大的收入。 AI token需求两个指数增长维度的迅速接力节奏是历史上绝无仅有的，万物数字化广义coding的需求才刚走完第一段，开源对利润分配的冲击是必然会发生，但不会影响整个进程大局 产业链角度和市场宏观角度，看到的风险和景气度感受是相反的，但两边的感受到的剧变同样剧烈：近处的人看见的是不够，远处的人看见的是太多 算力变成了判断/认知token，需求如何推演，天花板如何计算，没有任何历史参照，我们真正在争论的，从来不是这个数字对不对，而是该用什么时间单位去看待它 而这一点本身，恰恰说明了它有多大：只有真正的相变，才会让所有旧的历史参照同时失效 支出的可见度制造了今天的恐惧，而需求的不可见度，恰恰隐藏着这个时代最大的机会，看不清路径，并不一定意味着看错了方向 每一条S型指数曲线终会走到尽头 但文明发展从来没有停在任何一条曲线的尽头 —-------------------------------------- 开源对半导体的影响如何？ 半导体Capex内战谁会是赢家？如果内存存储吃掉了太多利润，会发生什么？ 本篇已经太长，这两个话题就顺延到下一篇

QQQ 已经连续 8 个交易日收盘低于开盘价，这种情况历史上非常少见。类似 7–10 天连续阴跌后，市场不会继续平稳慢跌，快要选择方向了。 历史上 2026 年 3 月、2020 年、2018 年 12 月、2016–2017 年，都出现过类似连续阴跌后波动率突然释放的情况。区别在于，有的是直接见底反弹，有的是先来一次最后的 Flush，再快速反转。 现在要盯的变量是美债 CTA空头仓位，现在已经很拥挤。如果长端美债出现一轮超预期反弹，可能触发 CTA 被动回补空头，进一步压低 10Y，对科技股估值会形成直接利好。

AI泡沫最危险的地方，可能不只是估值，而是基础设施正在“房地产化”。 2026年的美股同时出现三个信号： ① CAPE接近2000年极值 ② 实际利率显著为正，股票风险补偿接近于零 ③ 数据中心、GPU和电力项目越来越依赖长期租约、SPV与私募信贷融资 这套结构很像房地产金融周期： 需求预期上升 → 资产与抵押品升值 → 信用扩张 → 建设集中上马 → 供给过剩 → 利用率和残值下降 → 再融资困难 但它还不是2008。 超大厂现金流更强，证券化链条更浅，风险尚未覆盖整个家庭与银行体系。更准确的判断是： AI产业形态像2000年的电信光纤，资产形态像商业地产，融资结构正在吸收2008年前影子银行的部分特征。 前两层恶化只是行业重定价；只有现金流下修、抵押品重估和融资窗口关闭同时发生，才可能真正演变成“AI版2008”。 技术可以改变世界，但价格与信用周期从未消失。