半导体研究机构SemiAnalysis创始人兼CEO Dylan Patel在11月3日的Runtime 2026演讲中给出一个判断：全球新增算力正被少数买家提前锁定，OpenAI与Anthropic是其中最大的两家。以2027年为例，两家合计将拿走当年全球新增算力的25%至40%。这一集中度直接推高了芯片租赁价格，也令其他公司面临“买得起却拿不到”的困境。

全球算力总量扩张迅猛。Patel提供的数据显示，2024年底全球算力约60吉瓦，到今年底已超过100吉瓦，两年接近翻倍。但增量分配极不均衡：OpenAI与Anthropic的算力持有量从去年底合计约4吉瓦，增至今年约10吉瓦，明年预计超过20吉瓦。仅2027年一年，两家新增约12吉瓦，而全球当年新增约40吉瓦，占比约三成。Patel估算，两家拿走的是新增算力中25%、30%、40%的那一部分。

需求挤压下，英伟达H100数据中心芯片的一年期合约价已从去年10月低点的每小时1.70美元涨至2.80美元左右，成交区间在2.40至3.20美元。Patel称，两年前签这个价格会被视为疯狂，如今买家却急着在区间内签约。他预计，若H100涨破3美元、B300涨破7美元也不意外。

推动租价的另一股力量是推理生意利润丰厚。Patel测算，自建一个B300集群，建设加五年运营摊薄约合每年900万美元每兆瓦；向云厂商租用则需1400万美元。而用这一兆瓦算力运行开源模型DeepSeek V4.1 Flash，在利用率60%时年收入约7000万美元，即便租价高出自建成本五成，卖token的收入仍是租金的五倍。他称认识数十人靠租GPU卖推理赚了很多钱。

值得注意的是，这些算力主要用于训练而非推理。Patel称，Anthropic目前有4吉瓦算力，整个Claude Code仅用其中约1吉瓦服务用户，推理消耗比训练“少得惊人”。这意味着即便用户需求稳定，训练新模型的预算仍将持续占用芯片。

资本端同样吃紧。Patel重申，到2029年底全球AI资本开支约11万亿美元，其中约7万亿来自债务。10年期美债收益率今年从3.96%升至10月初的5.31%，AI相关债务发行9月明显降温。他描述一家100兆瓦规模的Neocloud想扩至1吉瓦时的处境：唯一办法是把算力卖给超大规模云厂商，再由后者去债市融资，但这些算力不会进入开放市场。结果是明年已签约算力中约65%至70%流向超大规模云厂商和AI实验室。

英伟达已出面为约6.5吉瓦算力托底，方式包括担保土地电力厂房、承诺按某价格租下集群并分享超额收益、以及残值担保。Patel给出的托底上限是45吉瓦，但即便如此也只占2030年前新增算力的很小一部分，可谓杯水车薪。

交付能力是另一道坎。SemiAnalysis的ClusterMAX评测追踪323家云供应商，评测77家，仅19家获奖。Patel认为CoreWeave和Nebius最好，但未来六个月已售罄，需预付全年且价格极高。Oracle和Google也被评为很好，Azure降为银牌，Together和AWS降为铜牌。安全测试中，团队用开源模型拿到整个集群的Slurm权限，看到某国国防工业作业名称，随即停止测试并发文批评多数Neocloud安全薄弱。

Patel的结语是，几家提供商合计每天处理超过100万亿token，年化收入都在攀升。他希望这些公司能拿到算力，否则行业将受制于Anthropic和OpenAI。需要留意的是，Patel称SemiAnalysis自身也做算力撮合，因此其价格数据存在利益相关的立场。