半導體研究機構SemiAnalysis創始人兼CEO Dylan Patel在11月3日的Runtime 2026演講中給出一個判斷：全球新增算力正被少數買家提前鎖定，OpenAI與Anthropic是其中最大的兩家。以2027年為例，兩家合計將拿走當年全球新增算力的25%至40%。這一集中度直接推高了晶片租賃價格，也令其他公司面臨“買得起卻拿不到”的困境。

全球算力總量擴張迅猛。Patel提供的資料顯示，2024年底全球算力約60吉瓦，到今年底已超過100吉瓦，兩年接近翻倍。但增量分配極不均衡：OpenAI與Anthropic的算力持有量從去年底合計約4吉瓦，增至今年約10吉瓦，明年預計超過20吉瓦。僅2027年一年，兩家新增約12吉瓦，而全球當年新增約40吉瓦，佔比約三成。Patel估算，兩家拿走的是新增算力中25%、30%、40%的那一部分。

需求擠壓下，輝達H100資料中心晶片的一年期合約價已從去年10月低點的每小時1.70美元漲至2.80美元左右，成交區間在2.40至3.20美元。Patel稱，兩年前籤這個價格會被視為瘋狂，如今買家卻急著在區間內簽約。他預計，若H100漲破3美元、B300漲破7美元也不意外。

推動租價的另一股力量是推理生意利潤豐厚。Patel測算，自建一個B300叢集，建設加五年運營攤薄約合每年900萬美元每兆瓦；向雲廠商租用則需1400萬美元。而用這一兆瓦算力執行開源模型DeepSeek V4.1 Flash，在利用率60%時年收入約7000萬美元，即便租價高出自建成本五成，賣token的收入仍是租金的五倍。他稱認識數十人靠租GPU賣推理賺了很多錢。

值得注意的是，這些算力主要用於訓練而非推理。Patel稱，Anthropic目前有4吉瓦算力，整個Claude Code僅用其中約1吉瓦服務使用者，推理消耗比訓練“少得驚人”。這意味著即便使用者需求穩定，訓練新模型的預算仍將持續佔用晶片。

資本端同樣吃緊。Patel重申，到2029年底全球AI資本開支約11萬億美元，其中約7萬億來自債務。10年期美債收益率今年從3.96%升至10月初的5.31%，AI相關債務發行9月明顯降溫。他描述一家100兆瓦規模的Neocloud想擴至1吉瓦時的處境：唯一辦法是把算力賣給超大規模雲廠商，再由後者去債市融資，但這些算力不會進入開放市場。結果是明年已簽約算力中約65%至70%流向超大規模雲廠商和AI實驗室。

輝達已出面為約6.5吉瓦算力託底，方式包括擔保土地電力廠房、承諾按某價格租下叢集並分享超額收益、以及殘值擔保。Patel給出的託底上限是45吉瓦，但即便如此也只佔2030年前新增算力的很小一部分，可謂杯水車薪。

交付能力是另一道坎。SemiAnalysis的ClusterMAX評測追蹤323家雲供應商，評測77家，僅19家獲獎。Patel認為CoreWeave和Nebius最好，但未來六個月已售罄，需預付全年且價格極高。Oracle和Google也被評為很好，Azure降為銀牌，Together和AWS降為銅牌。安全測試中，團隊用開源模型拿到整個叢集的Slurm許可權，看到某國國防工業作業名稱，隨即停止測試併發文批評多數Neocloud安全薄弱。

Patel的結語是，幾家提供商合計每天處理超過100萬億token，年化收入都在攀升。他希望這些公司能拿到算力，否則行業將受制於Anthropic和OpenAI。需要留意的是，Patel稱SemiAnalysis自身也做算力撮合，因此其價格資料存在利益相關的立場。