❓我们能否聊聊数据中心的建设相关话题？ 📊一方面，从各项数据指标来看，如果查看每计算小时成本这类图表就能发现，我们当前正处在一场极其严重的算力紧缺周期当中。 ⚖
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❓我们能否聊聊数据中心的建设相关话题？ 📊一方面，从各项数据指标来看，如果查看每计算小时成本这类图表就能发现，我们当前正处在一场极其严重的算力紧缺周期当中。 ⚖️而且这次算力紧缺同时出现在需求端与供给端，属于双向紧张的局面，对吗？ 📈市场对长周期智能体的需求正在暴涨，供给端这边，各类数据中心的建设工程却普遍出现延期。 🤔你认为在可预见的未来里，算力短缺的状况会持续存在，还是会在某个时间点得到缓解？ ✅确实如此，我们每个季度部署的算力规模，都远高于上一个季度，落成投用的数据中心数量也持续环比增多。 ⚡即便把各类建设延期因素全部计算在内，今年新增算力容量也将达到 20 吉瓦；到明年，算上延期影响后的新增算力容量会突破 30 吉瓦。 ⏱️当然各类项目出现延期是普遍现象，对吗？所有硬件相关项目都有可能发生工期延后，这是行业客观存在的现实情况。 🧐难道我们往后长期都会遭遇算力短缺问题吗？这一问题的答案取决于大模型后续的迭代发展走向。 📈举个例子，Mythos 系列大模型（Mythos 5、Fable 5）对应的，并不仅仅是 Opus 模型市场规模的两倍，对吗？ ✨这款模型的综合性能实现大幅升级，能够承接更多种类的业务任务，因此它对应的整体市场空间会远高于两倍这个数值。 ⚠️但反观供给端，过去整整六个月里，全球总算力规模并没有实现翻倍增长。 📅从 Opus 4.5 版本发布至今，大概已经过去七至八个月时间。 📌Opus 4.6、4.7、4.8 版本虽也完成了性能优化迭代，但 Fable 与 Mythos 系列模型属于跨越式、阶梯式的重大性能升级。 📉在上述相同的时间段内，全球总算力既没有翻倍、也没有翻四倍，供给扩容速度远远跟不上模型迭代节奏。 🚀但市场端需求发生了巨大变化：人工智能可落地的实用业务需求、可完成的有效任务数量，以及这些任务附带的商业价值，都实现了成倍扩张。 ❓因此现在行业核心疑问在于，后续市场供需格局将会如何演变。 💰很明显，Anthropic 这家公司在第二季度已经实现盈利，若剔除基于股票发放的薪酬，企业净收入为正向盈利状态。 📈我判断到第三季度时，即便把股票薪酬纳入成本核算，这家公司依旧有望维持盈利，足以体现其极强的盈利水平。 💎仅针对 Opus 代币（至少 Opus 4.8 代币）的业务，其相对 API 定价的毛利率就。 📉该公司有大量定制化合作订单，比如 Bedrock 合作项目、Vertex 合作项目等，这类合作会小幅拉低公司整体综合毛利率。 ✅但单枚代币对应的业务毛利率始终维持在极高水平。 💸在没有业务供给上限约束的前提下，这家公司具备充足资金实力，能够以高于市场均价的价格采购所需的每一块 GPU。 🛒该公司此前就以高于市场价的价格向 SpaceX 采购 GPU，只是采购单价低于谷歌的拿货价，核心原因是其签约时间更早。 💡这种高价采购算力的操作，是很多其他公司难以复刻的，尤其是风投扶持、尚未实现正向毛利率的公司，基本不具备这样的成本承受能力，对吗？ 📊我们可以算一笔成本收益账：每当租赁一块 GPU，由于自身算力供给不足，我可以立刻依托这块硬件对外售卖代币；同理每一块 TPU、每一套 Trainium 硬件，都能快速对外出售代币并赚取正向利润。 📈假设自身综合毛利率为 75%，即便算力采购成本直接翻倍，最终综合毛利率依旧能维持在 50%，盈利空间依旧充足。 🤖如果采用租赁模式扩容算力，新增部署更多计算节点，并不需要投入大量人工操作。 🏁最终结果就是，公司净营业收入（NOI）仍在持续上涨，因此无论市场算力定价处于什么区间，只要有业务收益支撑，公司都愿意支付对应价格租赁 GPU 算力。
总体总结
主题正文
- 到明年，算上延期影响后的新增算力容量会突破 30 吉瓦。
- 📈举个例子，Mythos 系列大模型（Mythos 5、Fable 5）对应的，并不仅仅是 Opus 模型市场规模的两倍，对吗？
- 📌Opus 4.6、4.7、4.8 版本虽也完成了性能优化迭代，但 Fable 与 Mythos 系列模型属于跨越式、阶梯式的重大性能升级。
- 📉该公司有大量定制化合作订单，比如 Bedrock 合作项目、Vertex 合作项目等，这类合作会小幅拉低公司整体综合毛利率。
- 💸在没有业务供给上限约束的前提下，这家公司具备充足资金实力，能够以高于市场均价的价格采购所需的每一块 GPU。
- 🛒该公司此前就以高于市场价的价格向 SpaceX 采购 GPU，只是采购单价低于谷歌的拿货价，核心原因是其签约时间更早。
- 同理每一块 TPU、每一套 Trainium 硬件，都能快速对外出售代币并赚取正向利润。
- 🏁最终结果就是，公司净营业收入（NOI）仍在持续上涨，因此无论市场算力定价处于什么区间，只要有业务收益支撑，公司都愿意支付对应价格租赁 GPU 算力。