2026 年，全球四大科技巨頭亞馬遜、Meta、谷歌和微軟的資本支出預(yù)測(cè)總額達(dá)到 6,000 億美元。換算成數(shù)據(jù)中心的年租賃價(jià)格，大約對(duì)應(yīng) 50 GW（吉瓦）的算力容量。與此同時(shí)，OpenAI 剛剛完成 1,100 億美元融資，Anthropic 官宣了 300 億美元的新一輪募資。錢到位了，但這些錢到底能不能變成真正運(yùn)轉(zhuǎn)的芯片和數(shù)據(jù)中心？

半導(dǎo)體研究機(jī)構(gòu) SemiAnalysis 創(chuàng)始人兼 CEO Dylan Patel 近日做客 Dwarkesh Patel 的播客節(jié)目，就 AI 算力擴(kuò)展的核心瓶頸進(jìn)行了一次信息量極高的深度對(duì)話。Dylan 長(zhǎng)期追蹤全球半導(dǎo)體供應(yīng)鏈和 AI 基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，SemiAnalysis 的客戶涵蓋超級(jí)云廠商、AI 實(shí)驗(yàn)室和對(duì)沖基金，其數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)在行業(yè)內(nèi)被廣泛引用。

圖丨 Dylan Patel（來源：Youtube）

對(duì)話核心要點(diǎn)如下：

?6,000 億美元資本支出的真相：四大科技巨頭今年的資本支出中，大量用于未來數(shù)年的前置投入（渦輪機(jī)定金、數(shù)據(jù)中心建設(shè)、電力協(xié)議），而非今年直接上線的算力。美國(guó)今年新增約 20 GW 數(shù)據(jù)中心容量。

?Anthropic 的算力困境：收入增速遠(yuǎn)超預(yù)期（1 月 +40 億、2 月 +60 億 ARR），年底需要超過 5 GW 才能滿足推理和訓(xùn)練需求，但因此前采購過于保守，不得不接受更高價(jià)格或更大比例的收入分成來獲取算力。OpenAI 因激進(jìn)簽約獲得了顯著的算力先發(fā)優(yōu)勢(shì)。

?H100 今天比三年前更值錢：因?yàn)楦鼜?qiáng)的模型（如 GPT-5.4）能從同一顆芯片中榨取更多價(jià)值，而芯片供給始終有限，其定價(jià)取決于芯片能產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，而非替代品的比較價(jià)格。

?瓶頸已從電力轉(zhuǎn)向芯片制造：2026 年最大瓶頸不再是電力或數(shù)據(jù)中心，而是半導(dǎo)體供應(yīng)鏈本身，邏輯晶圓、內(nèi)存和晶圓廠產(chǎn)能。

?ASML 是終極天花板：每 GW AI 算力需要約 3.5 臺(tái) EUV 光刻機(jī)。ASML 目前年產(chǎn)約 70 臺(tái)，到 2030 年最多約 100 臺(tái)。全球存量加增量到 2030 年底約 700 臺(tái)，理論上限約 200 GW，12 億美元的光刻設(shè)備卡住了 500 億美元的數(shù)據(jù)中心投資。ASML 的供應(yīng)鏈（蔡司透鏡、Cymer 光源等）極度復(fù)雜且手工化，無法快速擴(kuò)產(chǎn)。

?內(nèi)存危機(jī)正在到來：內(nèi)存廠商過去數(shù)年未建新廠，新產(chǎn)能最早 2027 年底才能上線。HBM 每晶圓面積比特?cái)?shù)僅為普通 DRAM 的 1/4，但帶寬高一個(gè)數(shù)量級(jí)，無法用 DDR 替代。內(nèi)存漲價(jià)將導(dǎo)致智能手機(jī)出貨量從 11 億部驟降至 5-6 億部，中低端機(jī)型首當(dāng)其沖。

?回到 7 納米不現(xiàn)實(shí)：雖然舊制程有存量產(chǎn)能，但 Hopper 與 Blackwell 在實(shí)際推理場(chǎng)景中的性能差距達(dá) 20 倍（非 FLOPS 暗示的 2-3 倍），因?yàn)樾酒瑑?nèi)通信帶寬、封裝密度、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)等優(yōu)勢(shì)層層疊加。

?電力不是主要瓶頸：除聯(lián)合循環(huán)燃?xì)廨啓C(jī)外，還有航改燃機(jī)、往復(fù)式發(fā)動(dòng)機(jī)、船用發(fā)動(dòng)機(jī)、燃料電池、太陽能 + 儲(chǔ)能等十余種技術(shù)路線，每種可貢獻(xiàn)數(shù)十 GW，合計(jì)可達(dá)數(shù)百 GW。釋放美國(guó)電網(wǎng) 20% 的峰值冗余容量即可獲得 200+ GW。

?太空數(shù)據(jù)中心這十年不可行：芯片是最稀缺資源，部署到太空額外延遲 6 個(gè)月以上；衛(wèi)星間通信帶寬遠(yuǎn)不及地面 NVLink；散熱更困難；可靠性更差。唯有芯片不再是瓶頸且地面資源耗盡時(shí)，太空方案才有意義。

?快時(shí)間線美國(guó)贏，慢時(shí)間線中國(guó)贏：如果 AI 收入和能力快速起飛，美國(guó)的基礎(chǔ)設(shè)施和模型優(yōu)勢(shì)在擴(kuò)大；如果到 2035 年 AGI 才成熟，中國(guó)有足夠時(shí)間建立完全自主的垂直整合半導(dǎo)體供應(yīng)鏈。

以下是這期節(jié)目的完整編譯。

為什么 H100 現(xiàn)在的價(jià)值比三年前更高

Dwarkesh：如果把四大科技巨頭今年的資本支出加在一起是 6,000 億美元，按每 GW 數(shù)據(jù)中心年租金大約 130 億美元來算，接近 50 GW。但我們今年顯然不可能一下子部署 50 GW，那這些資本支出到底什么時(shí)候才能變成真正上線的算力？

另外，AI 實(shí)驗(yàn)室也在瘋狂融資，OpenAI 融了 1,100 億，Anthropic 融了 300 億。如果看它們今年實(shí)際上線的算力，加上租賃成本，這些融資似乎單獨(dú)就夠覆蓋今年的算力支出了，還不算它們會(huì)賺到的收入。所以第一，大型科技公司的資本支出到底什么時(shí)候轉(zhuǎn)化為上線算力？第二，實(shí)驗(yàn)室融這么多錢到底要干什么？

Dylan：6,000 億美元的超級(jí)云廠商資本支出，加上供應(yīng)鏈其他環(huán)節(jié)的開支，總額接近 1 萬億美元。其中一部分確實(shí)直接用于今年上線的芯片和算力，但還有大量的前置性資本支出。我們今年在美國(guó)大約新增 20 GW 的增量數(shù)據(jù)中心容量，但其中不少資本支出其實(shí)是去年花出去的。

以谷歌 1,800 億美元為例，很大一塊花在了 2028、2029 年的渦輪機(jī)定金，還有 2027 年的數(shù)據(jù)中心建設(shè)、長(zhǎng)期電力采購協(xié)議的預(yù)付款等等。微軟、亞馬遜和 Meta 也是類似的情況，它們花這些錢是為了后續(xù)幾年的超高速擴(kuò)張鋪路。

而這些公司最大的客戶就是 Anthropic 和 OpenAI。OpenAI 目前大約有 2 到 2.5 GW 的算力，Anthropic 大約在 1.5 GW 左右，兩家都在拼命往上擴(kuò)。

如果看 Anthropic 最近幾個(gè)月的收入走勢(shì)，1 月新增約 40 億美元 ARR（年化經(jīng)常性收入），2 月是短月，居然新增了大約 60 億美元。有人甚至?xí)f這個(gè)線性外推還是偏保守的。按這個(gè)速度算，未來 10 個(gè)月 Anthropic 會(huì)新增大約 600 億美元的收入。

以目前媒體報(bào)道的毛利率推算，對(duì)應(yīng)大約 400 億美元的算力支出。按每 GW 約 100 億美元的租賃成本計(jì)算，Anthropic 光是為了支撐推理收入增長(zhǎng)就需要新增 4 GW。這還是假設(shè)它的研發(fā)訓(xùn)練集群規(guī)模保持不變。所以 Anthropic 今年年底需要達(dá)到遠(yuǎn)超 5 GW，才能滿足需求，但這對(duì)它來說將非常艱難。

Dwarkesh：所以如果 Anthropic 不可能在年底達(dá)到 5 GW，但收入的瘋狂增長(zhǎng)和下一代模型訓(xùn)練都需要這些算力，它該怎么辦？

Dylan：Dario 之前在你的播客上說過，他不會(huì)在算力上瘋狂下注，因?yàn)槿f一收入拐點(diǎn)來得比預(yù)期晚，他不想公司破產(chǎn)，要負(fù)責(zé)任地?cái)U(kuò)張。但實(shí)際上，他確實(shí)在算力采購上比 OpenAI 保守太多了。OpenAI 的策略一直是直接簽下那些看起來瘋狂的大合約。結(jié)果到年底，OpenAI 的算力獲取遠(yuǎn)多于 Anthropic。

Anthropic 最優(yōu)質(zhì)的算力供應(yīng)商歷來是谷歌和亞馬遜，也就是世界上最大的幾家公司。OpenAI 就激進(jìn)得多，除了從微軟拿到大量算力，還拿了谷歌、亞馬遜的算力，同時(shí)跟 CoreWeave、Oracle 簽了巨量合約，甚至找到像 SoftBank Energy 這種從來沒建過數(shù)據(jù)中心的公司來給它建數(shù)據(jù)中心。還有 N Scale 等各種新興供應(yīng)商。

所以 Anthropic 面臨一個(gè)困境。它太保守了，簽合同時(shí)故意低估自己的需求，以免破產(chǎn)。而 OpenAI 呢，去年下半年確實(shí)有一段時(shí)間整個(gè)金融市場(chǎng)都在恐慌：“OpenAI 簽了這么多合約，它根本沒錢付”，Oracle 的股票暴跌，CoreWeave 的股票暴跌，信用市場(chǎng)也跟著慌。結(jié)果現(xiàn)在好了，OpenAI 融到錢了，可以付了。

Dwarkesh：那我想理解的是，“臨時(shí)搶算力”到底意味著什么？是 Neo Cloud（新興云服務(wù)商）的硬件質(zhì)量更差？還是說你得給云服務(wù)商額外付高額利潤(rùn)，因?yàn)槟銇淼锰砹?？如?OpenAI 和 Anthropic 到 2027 年算力規(guī)模差不多，那 OpenAI 到底得到了什么具體好處？今年年底兩家各有多少 GW？

Dylan：要獲取額外算力，確實(shí)有一些存量可用。不是所有的算力合約都是五年長(zhǎng)約，也有一年、兩年、六個(gè)月甚至按需的短期合約。當(dāng)這些合約到期時(shí)，誰最愿意出高價(jià)？我們已經(jīng)看到 H100 的價(jià)格大幅上漲，有些 AI 實(shí)驗(yàn)室，我就不點(diǎn)名了，他們?cè)诤灻啃r(shí) 2.4 美元、為期兩到三年的 H100 合約。要知道 H100 的五年部署成本大約是每小時(shí) 1.4 美元，而現(xiàn)在兩年后你簽的合約已經(jīng)到了 2.4 美元，利潤(rùn)率高得多。

所以你可以用高價(jià)格把其他供應(yīng)商的客戶擠出去，不管是亞馬遜、CoreWeave、Together AI 還是 Nebius。這些 Neo Cloud 的特點(diǎn)是 Hopper 占比更高（因?yàn)樗鼈兏みM(jìn)地采購了），而且很多簽的是短期合約。所以如果你想要 Hopper 算力，市面上確實(shí)還有一些。至于 Blackwell，基本上所有在本季度上線的算力都已經(jīng)賣掉了。而且有些供應(yīng)商實(shí)際交付的量還達(dá)不到承諾的數(shù)字，因?yàn)閿?shù)據(jù)中心建設(shè)有延誤。

但還有一種路徑，Anthropic 不必直接持有所有算力。亞馬遜可以通過 Bedrock 提供算力為 Anthropic 服務(wù)，谷歌可以通過 Vertex，微軟可以通過 Foundry，然后跟 Anthropic 做收入分成。

Dwarkesh：所以你是說，Anthropic 要么接受 50% 的收入分成抽成，要么就得去接受臨時(shí)加價(jià)的現(xiàn)貨算力，如果當(dāng)初早點(diǎn)買，就不需要多付這些錢。

Dylan：對(duì)，而且這里面還有一個(gè)有趣的動(dòng)態(tài)。過去有好幾個(gè)月，所有人都在說“OpenAI，我們不會(huì)跟你簽合同，聽起來太瘋狂了，你們根本沒錢”?，F(xiàn)在呢，所有人都說“我們一直都相信你，隨便簽什么合同都行，因?yàn)槟闳诘藉X了”。從這個(gè)意義上說，Anthropic 是受限的，因?yàn)槭袌?chǎng)上目前的增量算力大買家并不多，Anthropic 是第一個(gè)命中能力拐點(diǎn)、收入開始飛漲的。

不過我認(rèn)為 Anthropic 通過自己的直接采購，加上通過 Bedrock、Vertex 和 Foundry 服務(wù)其產(chǎn)品，今年年底大概能達(dá)到 5 到 6 GW。這遠(yuǎn)超它最初的計(jì)劃。OpenAI 大致也在這個(gè)量級(jí)，可能稍高一些。

Dwarkesh：這也引出一個(gè)有趣的問題。有人一直在討論 GPU 的折舊周期?？疹^們說折舊應(yīng)該是兩年而不是四五年，因?yàn)榧夹g(shù)進(jìn)步太快了。但按你說的，如果 H100 在 2024 年價(jià)值 2 美元/小時(shí)，2026 年 Blackwell 大批量部署后就只值 1 美元了，到 2027 年 Rubin 出來又降到 0.7 美元，但問題是，你造不出無限量的最新芯片。供給是有限的。所以給芯片定價(jià)的不是“我今天能買到什么更好的替代品”，而是“這顆芯片今天能為我產(chǎn)生多少價(jià)值”。

Dylan：完全正確。拿 GPT-5.4 來舉例。GPT-5.4 比 GPT-4 便宜得多，活躍參數(shù)更少，模型更小，不是像 GPT-4 那樣的粗粒度 MoE（混合專家模型），再加上訓(xùn)練方法、RL（強(qiáng)化學(xué)習(xí)）、模型架構(gòu)、數(shù)據(jù)質(zhì)量等各方面的進(jìn)步，GPT-5.4 的質(zhì)量遠(yuǎn)超 GPT-4。一顆 H100 跑 GPT-5.4 能產(chǎn)出更多的 token，而且每個(gè) token 的質(zhì)量更高。

想想看，GPT-4 的 token 最大 TAM（總可尋址市場(chǎng)）也許是幾十億美元。GPT-5.4 的 TAM 可能超過 1,000 億美元，只是采用需要時(shí)間，而且有競(jìng)爭(zhēng)。如果技術(shù)進(jìn)步停在這里不動(dòng)了，一顆 H100 的價(jià)值就不再由 GPT-4 能從它身上榨取多少價(jià)值決定，而是由 GPT-5.4 能榨取多少價(jià)值決定，而后者遠(yuǎn)大于前者。

所以一顆 H100 今天的價(jià)值確實(shí)比三年前更高。

Dwarkesh：這太瘋狂了。如果再往前推，假設(shè)我們真的開發(fā)出了 AGI 模型，真正實(shí)現(xiàn)了“服務(wù)器上的人類”。一顆 H100 大約有 10^15 FLOPS，有人估算人腦大約也是這個(gè)量級(jí)。如果一個(gè)人類知識(shí)工作者一年能產(chǎn)出六位數(shù)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，一顆 H100 的價(jià)值就是在幾個(gè)月內(nèi)就能收回成本。

Dylan：在那種場(chǎng)景下，GPU 的價(jià)值只會(huì)隨著時(shí)間推移不斷上升。目前只有 OpenAI 和 Anthropic 真正持有這個(gè)信念。但隨著時(shí)間推移，即便是開源模型，所有人都會(huì)開始看到每顆 GPU 的價(jià)值在飛漲。從這個(gè)意義上說，你現(xiàn)在就應(yīng)該鎖定算力。

Dwarkesh：這讓我想到一個(gè)經(jīng)濟(jì)學(xué)效應(yīng)叫 Alchian-Allen 效應(yīng)，如果你對(duì)兩種商品同時(shí)加上一個(gè)固定成本（比如關(guān)稅），其中一種質(zhì)量更高、一種更低，那消費(fèi)者會(huì)更傾向于選擇高質(zhì)量的那種，因?yàn)橄鄬?duì)價(jià)差縮小了。

拿一個(gè)具體例子：好蘋果 2 美元，差蘋果 1 美元，好蘋果是差蘋果的 2 倍價(jià)格。如果對(duì)兩種蘋果各加 1 美元關(guān)稅，變成 3 美元和 2 美元，好蘋果只貴 1.5 倍了。如果 GPU 越來越貴，所有人都在付這個(gè)固定成本，那人們就更愿意多花一點(diǎn)錢用最好的模型，因?yàn)榉凑懔σ呀?jīng)花了那么多錢了，不如多花一點(diǎn)用最強(qiáng)的模型。

Dylan：完全對(duì)。如果一顆 Hopper 從每小時(shí) 2 美元漲到 3 美元，而它能產(chǎn)出 100 萬個(gè) Opus token 或 200 萬個(gè) Sonnet token，那 Opus 和 Sonnet 之間的價(jià)差就縮小了，因?yàn)?GPU 本身貴了 1 美元。事實(shí)上我們今天已經(jīng)看到，所有的使用量和收入都集中在最好的模型上。

在算力受限的世界里，還有兩件事同時(shí)發(fā)生：第一，那些早早鎖定了五年長(zhǎng)約的公司，也就是沒有“承諾恐懼癥”的公司，鎖定了巨大的成本優(yōu)勢(shì)，因?yàn)樗鼈儼慈昵盎騼赡昵暗膬r(jià)格買的算力。第二，誰能攫取利潤(rùn)？隨著模型越來越有價(jià)值，云服務(wù)商能不能提價(jià)？

如果看 CoreWeave，它 98% 以上的算力合約平均期限超過三年，所以它沒法靈活提價(jià)。但每年新增的算力遠(yuǎn)多于存量，Meta 今年新增的算力相當(dāng)于它 2022 年整個(gè)數(shù)據(jù)中心和計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的總量。新增算力按新價(jià)格成交，所以只要我們處于起飛階段，OpenAI 從去年的 600 MW 到 2 GW，今年到 6 GW 以上，明年到 12 GW，真正的成本在增量部分，不在存量長(zhǎng)期合約上。

那誰掌握定價(jià)權(quán)？往上游走，最終是英偉達(dá)。它們已經(jīng)簽了約 900 億美元的長(zhǎng)期合約，正在跟內(nèi)存廠商談三年期協(xié)議。英偉達(dá)、亞馬遜、谷歌（通過博通）和 AMD 這些芯片公司掌握著主動(dòng)權(quán)，因?yàn)樗鼈冩i定了產(chǎn)能。臺(tái)積電沒怎么漲價(jià)，但內(nèi)存廠商在大幅漲價(jià)。至少今年，我們會(huì)看到模型廠商的利潤(rùn)率大幅提升，因?yàn)樗鼈儺a(chǎn)能受限嚴(yán)重，不得不通過提價(jià)來抑制需求。Anthropic 不可能按目前的節(jié)奏繼續(xù)增長(zhǎng)而不抑制需求。

英偉達(dá)搶先鎖定了臺(tái)積電產(chǎn)能；谷歌正面臨擠壓

Dwarkesh：那我們來具體聊聊英偉達(dá)是怎么鎖定邏輯和內(nèi)存產(chǎn)能的。據(jù)你的數(shù)據(jù)，到 2027 年英偉達(dá)將占據(jù) N3（3 納米）晶圓產(chǎn)能的 70% 以上。如果看 Neo Cloud 的商業(yè)模式，英偉達(dá)通過給各種小型 Neo Cloud 分配算力來分散互補(bǔ)產(chǎn)業(yè)、確保自己有最大的議價(jià)權(quán)。

同樣，Anthropic 和 OpenAI 與數(shù)據(jù)中心供應(yīng)商合作時(shí)也會(huì)故意培養(yǎng)一大批供應(yīng)商，不被任何一家鎖定。那為什么在 3 納米制程上，臺(tái)積電就這么把產(chǎn)能大量給了英偉達(dá)，而不是試圖分散市場(chǎng)？

Dylan：先看 3 納米的背景，去年 3 納米的絕大部分產(chǎn)能是蘋果。蘋果現(xiàn)在正向 2 納米遷移，2 納米目前只能做移動(dòng)芯片，未來 AI 芯片也會(huì)遷過去。內(nèi)存價(jià)格上漲也在擠壓蘋果，要么自己吃掉成本，要么削減出貨量。

臺(tái)積電的算盤其實(shí)是這樣的：它們更愿意把產(chǎn)能分配給做 CPU 的公司。比如亞馬遜既有 Trainium（AI 芯片）又有 Graviton（CPU），兩者都在 3 納米上。臺(tái)積電對(duì) Graviton 的分配更積極，因?yàn)樗鼈冋J(rèn)為 CPU 業(yè)務(wù)是更穩(wěn)定的長(zhǎng)期增長(zhǎng)。作為一家保守的公司，臺(tái)積電不想過度依賴高增長(zhǎng)市場(chǎng)的周期波動(dòng)，所以優(yōu)先分配給增長(zhǎng)更穩(wěn)的市場(chǎng)。對(duì) AMD 也一樣，臺(tái)積電更看重它的 CPU 而不是 GPU。

但英偉達(dá)比較特殊，它有 CPU、交換機(jī)、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、NVLink、以太網(wǎng)，各種產(chǎn)品。到今年年底 Rubin 系列發(fā)布時(shí)，英偉達(dá)的大多數(shù)產(chǎn)品都會(huì)在 3 納米上。而且英偉達(dá)就是更早下手了。比谷歌早，比亞馬遜早。谷歌和亞馬遜還碰到了一些波折，某顆芯片（Trainium）延遲了幾個(gè)季度。

而英偉達(dá)一直在說“要更多、更多、更多”。它會(huì)去檢查整個(gè)供應(yīng)鏈的每個(gè)環(huán)節(jié)，去 PCB 供應(yīng)商那里確認(rèn)“有沒有足夠的 PCB 產(chǎn)能？”，去內(nèi)存廠商那里確認(rèn)“誰有所有的內(nèi)存產(chǎn)能？”，答案是英偉達(dá)。

道理和 AI 實(shí)驗(yàn)室鎖定算力一樣。誰足夠相信 AGI，誰就敢在看起來荒謬的時(shí)間尺度上鎖定大量產(chǎn)能、支付不錯(cuò)的利潤(rùn)率。英偉達(dá)在半導(dǎo)體供應(yīng)鏈上做的是同樣的事。雖然我不認(rèn)為英偉達(dá)像 Dario 或 Sam 那樣真正相信 AGI，Jensen 一直說的是“加速計(jì)算”，不是“AI 芯片”，但他比去年三季度的谷歌和亞馬遜 AGI 信念強(qiáng)得多，也看到了更多的需求。

Dwarkesh：等一下，谷歌不是賣了大約一百萬顆 V7（Ironwood）TPU 給 Anthropic 嗎？如果邏輯和內(nèi)存是最大瓶頸，谷歌又有 DeepMind 這個(gè)世界第三大 AI 實(shí)驗(yàn)室，為什么不把芯片留給自己，而是賣給 Anthropic？

Dylan：這個(gè)問題確實(shí)讓 DeepMind 的人很崩潰，“我們?yōu)槭裁匆@樣做？”但谷歌云的人和谷歌高管看到的是另一套邏輯。據(jù)我們掌握的數(shù)據(jù)，事情是這樣的：Anthropic 的算力采購團(tuán)隊(duì)核心成員有兩位來自谷歌，他們看到了一個(gè)窗口期，快速談判了一筆交易，在谷歌自己反應(yīng)過來之前就拿到了算力。

具體的時(shí)間線是，去年三季度初，我們?cè)诖蠹s六周內(nèi)看到 TPU 的產(chǎn)能出現(xiàn)了顯著增長(zhǎng)，而且是多次增加。谷歌甚至不得不向臺(tái)積電解釋為什么突然需要增加這么多產(chǎn)能，很大一部分就是因?yàn)橐u給 Anthropic。

然后事情發(fā)生了轉(zhuǎn)折。谷歌推出了 Nano Bono 和 Gemini 3，用戶指標(biāo)暴漲。谷歌高層突然清醒了過來，開始說“我們必須每六個(gè)月把算力翻一倍”之類的話。然后他們?nèi)フ遗_(tái)積電說想要更多，但臺(tái)積電說：“抱歉，明年的產(chǎn)能已經(jīng)賣光了。我們可以在 2026 年多給 5% 到 10%，但真正能大幅增加得等到 2027 年。”

從供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)來看，比如晶圓訂單、數(shù)據(jù)中心合同、Anthropic 簽約的情況等，在我看來，很明顯谷歌搞砸了。從收入數(shù)據(jù)也能看出來：谷歌的 Gemini 收入在去年一季度和三季度幾乎為零，三季度才開始起量，四季度退出時(shí)大約到了 50 億美元 ARR。說明谷歌確實(shí)沒預(yù)見到收入會(huì)暴漲。Anthropic 在收入起飛之前就已經(jīng)有“承諾恐懼癥”了，谷歌當(dāng)然會(huì)更保守，谷歌的 ARR 甚至還不如 Anthropic 高。

不過好消息是，從那以后谷歌已經(jīng)極度 AGI 化了。它們收購了能源公司，預(yù)付了渦輪機(jī)定金，購買了大量有電力的土地，跟公用事業(yè)公司談長(zhǎng)期協(xié)議，在數(shù)據(jù)中心電力方面非常激進(jìn)。谷歌大約在去年年底才真正醒過來，但確實(shí)花了一些時(shí)間。

到 2030 年，ASML 將成為 AI 算力擴(kuò)展的最大瓶頸

Dwarkesh：過去幾年，每年的瓶頸都在變，前年是 CoWoS 封裝，去年是電力。今年的瓶頸是什么？五年后呢？

Dylan：今年最大的瓶頸是芯片本身。瓶頸已經(jīng)從電力和數(shù)據(jù)中心切換回了半導(dǎo)體供應(yīng)鏈。在芯片供應(yīng)鏈內(nèi)部，有多個(gè)瓶頸：內(nèi)存、臺(tái)積電的邏輯晶圓、晶圓廠本身。晶圓廠建設(shè)需要兩到三年，而數(shù)據(jù)中心不到一年，亞馬遜最快八個(gè)月就能建一個(gè)。差距非常大。

之前的瓶頸，包括 CoWoS 封裝、電力、數(shù)據(jù)中心，都是相對(duì)短交期的東西。CoWoS 是比較簡(jiǎn)單的芯片封裝工藝，電力和數(shù)據(jù)中心雖然復(fù)雜但比芯片制造簡(jiǎn)單得多。過去一段時(shí)間，移動(dòng)和 PC 芯片的產(chǎn)能在向數(shù)據(jù)中心滑動(dòng)，但這種騰挪空間已經(jīng)用盡了。英偉達(dá)現(xiàn)在是臺(tái)積電最大的客戶，也是 SK 海力士（最大的內(nèi)存制造商）最大的客戶。移動(dòng)和 PC 行業(yè)已經(jīng)沒有更多資源可以轉(zhuǎn)給 AI 了。

Dwarkesh：基于 EUV 光刻機(jī)的產(chǎn)量。有沒有可能算出 2030 年的一個(gè)絕對(duì) GW 天花板？

Dylan：完全可以。要進(jìn)一步擴(kuò)大算力，今年和明年有不同的瓶頸，但到 2028、2029 年，瓶頸最終會(huì)落到供應(yīng)鏈的最底層——ASML。ASML 制造的是人類有史以來最復(fù)雜的機(jī)器：EUV（極紫外光刻機(jī)），單臺(tái)售價(jià) 3 到 4 億美元。目前它每年能造大約 70 臺(tái)，明年到 80 臺(tái)。即使在非常激進(jìn)的供應(yīng)鏈擴(kuò)張假設(shè)下，到這個(gè)十年末它也只能到 100 臺(tái)出頭。

那 EUV 怎么跟 AI 算力掛鉤？我來算一筆賬。造一個(gè) GW 的英偉達(dá) Rubin 芯片數(shù)據(jù)中心容量，你需要大約 55,000 片 3 納米晶圓、6,000 片 5 納米晶圓和約 170,000 片 DRAM（內(nèi)存）晶圓。這三種晶圓各需要不同數(shù)量的 EUV 光刻步驟。一片先進(jìn)的 3 納米邏輯晶圓大約有 70 層光刻，其中 20 層是最關(guān)鍵的 EUV 光刻。算下來，55,000 片晶圓乘以 20 次 EUV 曝光，就是 110 萬次 EUV 曝光。加上 5 納米和內(nèi)存的部分，一個(gè) GW 總共需要大約 200 萬次 EUV 曝光。

一臺(tái) EUV 光刻機(jī)大約每小時(shí)處理 75 片晶圓，開機(jī)率約 90%。算下來，大約需要 3.5 臺(tái) EUV 光刻機(jī)才能滿足一個(gè) GW 的需求。

想想這些數(shù)字的對(duì)比：一個(gè) GW 的數(shù)據(jù)中心資本支出大約 500 億美元，而支撐它的 3.5 臺(tái) EUV 光刻機(jī)成本只有 12 億美元。500 億美元甚至 1,000 億美元的 AI 價(jià)值鏈被 12 億美元的光刻設(shè)備卡住了，僅僅因?yàn)樗墓?yīng)鏈無法快速擴(kuò)張。

Dwarkesh：你前陣子寫過，臺(tái)積電過去三年花了 1,000 億美元的資本支出。英偉達(dá)只用了其中一小部分的 3 納米產(chǎn)能，就把它變成了每季度 400 億美元的收入，年化 1,600 億。然后再往下游看 ASML，12 億美元的光刻機(jī)就能支撐一個(gè) GW。Sam Altman 說他想到 2030 年每周上線一個(gè) GW，這跟 EUV 產(chǎn)能兼容嗎？

Dylan：完全兼容。臺(tái)積電和整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)目前已經(jīng)擁有 250 到 300 臺(tái) EUV 光刻機(jī)的存量。再加上今年 70 臺(tái)、明年 80 臺(tái)，逐步增長(zhǎng)到 100 臺(tái)，到 2030 年底全球會(huì)有大約 700 臺(tái) EUV 光刻機(jī)。700 臺(tái)除以 3.5 臺(tái)/GW，如果全部分配給 AI（當(dāng)然不可能），就是 200 GW 的 AI 芯片產(chǎn)能。

Sam 想要 52 GW/年。如果全球 AI 用掉 200 GW 的芯片產(chǎn)能，他拿 25% 的份額?？紤]到今年他可能就已經(jīng)獲取了約 25% 的 Blackwell GPU 部署量，這個(gè)數(shù)字其實(shí)是很合理的。

Dwarkesh：我很驚訝的是，ASML 大約從 2020 年才開始大批量出貨 EUV，到 2030 年人們還在用十年前的機(jī)器？

Dylan：工具確實(shí)不是原封不動(dòng)的。ASML 在持續(xù)改進(jìn)光刻機(jī)的幾項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)。第一是晶圓產(chǎn)出速度，一直在提升。第二是一個(gè)叫“overlay（套刻精度）”的規(guī)格，你做了第一層光刻和一堆沉積、蝕刻步驟之后，做第二層時(shí)，兩層圖案必須精確對(duì)齊在一起，允許的偏差只有 3 納米量級(jí)。這項(xiàng)指標(biāo)也在快速改善。第三，工具的價(jià)格確實(shí)漲了，從最初的 1.5 億美元到現(xiàn)在的 4 億美元，但漲幅沒有性能提升幅度大。

順便說一句，ASML 可能是世界上最慷慨的壟斷公司了。它在 EUV 領(lǐng)域沒有任何競(jìng)爭(zhēng)者，也許中國(guó)到本十年末會(huì)有一些，但 ASML 從來沒有像英偉達(dá)那樣瘋狂提價(jià)。它的價(jià)格漲幅始終沒超過性能提升幅度，一直在為客戶提供凈價(jià)值。

Dwarkesh：如果 ASML 直接把資本支出翻倍或翻三倍呢？為什么我們能如此有信心地預(yù)測(cè)，五年后它也只能造 100 臺(tái)左右？

Dylan：幾個(gè)原因。首先，ASML 沒有決定全力擴(kuò)產(chǎn)。整個(gè)半導(dǎo)體供應(yīng)鏈都沒有。它們經(jīng)歷過太多周期的繁榮與蕭條。沒有人真正相信每年 200 GW 的 AI 芯片需求或者每年數(shù)萬億美元的半導(dǎo)體支出。我們不斷被告知我們的數(shù)字太高了，然后當(dāng)我們的預(yù)測(cè)被驗(yàn)證時(shí)，他們又說“好吧，但你明年的數(shù)字肯定還是太高了”。

其次，一臺(tái) EUV 光刻機(jī)有四個(gè)核心組件：光源（由位于圣地亞哥的 Cymer 制造）、掩膜臺(tái)（在康涅狄格州威爾明頓制造）、晶圓臺(tái)和光學(xué)系統(tǒng)（在歐洲制造）。每個(gè)組件都有極其復(fù)雜的供應(yīng)鏈。

我來描述一下光源是怎么工作的。它每秒釋放數(shù)萬個(gè)錫液滴，然后用激光精準(zhǔn)地三次擊中每個(gè)液滴，第一次命中使錫滴展開，第二次使它擴(kuò)展成完美的形狀，第三次高功率轟擊使錫滴激發(fā)出 13.5 納米的 EUV 光。然后收集光線并導(dǎo)入透鏡組。

透鏡組由蔡司（Carl Zeiss）制造，這是最關(guān)鍵的部分。每臺(tái)光刻機(jī)大約有 18 面透鏡/反射鏡，它們是多層反射鏡，由鉬和釕（如果我沒記錯(cuò)的話）的完美薄層交替堆疊而成。光線在這些鏡面上精確反射。任何沉積層的缺陷、任何曲率問題都會(huì)導(dǎo)致失敗。這個(gè)制造過程非常手工化，每年只造幾百到一千面這樣的透鏡。蔡司也沒有試圖大幅擴(kuò)產(chǎn)，因?yàn)樗鼈円膊徽J(rèn)為需要從 60 臺(tái)增長(zhǎng)到幾百臺(tái)。

然后是掩膜臺(tái)，這個(gè)東西運(yùn)動(dòng)時(shí)承受 9 個(gè) G 的加速度。因?yàn)楣饪踢^程中，掩膜臺(tái)和晶圓臺(tái)在反方向高速移動(dòng)，掃描晶圓上 26×33 毫米的區(qū)域，然后停下來移到下一個(gè)區(qū)域，在幾秒內(nèi)完成。兩個(gè)方向各 9 個(gè) G。

每個(gè)組件都是化學(xué)、制造工藝、機(jī)械工程、光學(xué)工程的奇跡。全部需要大量的計(jì)量測(cè)試，因?yàn)槿魏纹疃紩?huì)導(dǎo)致良率歸零。而且這臺(tái)巨大的機(jī)器在荷蘭埃因霍溫的工廠組裝好之后，要拆開裝上多架飛機(jī)運(yùn)到客戶現(xiàn)場(chǎng)，再重新組裝測(cè)試，這個(gè)過程又要好幾個(gè)月。

ASML 的供應(yīng)鏈有超過一萬家供應(yīng)商。整個(gè)系統(tǒng)中，每個(gè)物理運(yùn)動(dòng)部件的精度都必須小于 1 納米，因?yàn)楦鱾€(gè)環(huán)節(jié)的誤差會(huì)累加，而層間套刻精度要求在 3 納米量級(jí)。你不可能打個(gè)響指就擴(kuò)大產(chǎn)量。

打個(gè)比方：美國(guó)從 0% 的電力增長(zhǎng)轉(zhuǎn)向 2% 的電力增長(zhǎng)，而中國(guó)已經(jīng)在 30% 了，光這一步對(duì)美國(guó)來說都極其困難。電力供應(yīng)鏈相對(duì)簡(jiǎn)單，從業(yè)人員可能有十萬人以上。而 ASML 員工數(shù)量有限，蔡司做這個(gè)的可能不到 1,000 人，每個(gè)人都是超級(jí)專業(yè)化的。你沒法在短時(shí)間內(nèi)培訓(xùn)出這些人才，也沒法讓整個(gè)供應(yīng)鏈立刻動(dòng)員起來。

我們難道不能直接利用臺(tái)積電的舊晶圓廠嗎？

Dwarkesh：過去幾年，每次有人說“AI 算力被 X 卡住了”，你都能指出替代方案，電網(wǎng)不夠？那就用廠區(qū)自備發(fā)電、燃?xì)廨啓C(jī)。半導(dǎo)體供應(yīng)鏈也能這樣繞過去嗎？如果 EUV 成為瓶頸，那我們回到 7 納米，用中國(guó)正在用的 DUV 多重曝光技術(shù)行不行？A100 是 7 納米，到 B100 大約只有 3 倍的 FP16 性能提升，而且其中一部分是架構(gòu)改進(jìn)而非制程改進(jìn)。7 納米有大量存量產(chǎn)能，即使打個(gè) 50% 的折扣，不是也能再增加 50 到 100 GW 嗎？

Dylan：理論上有可能走到那一步，但我認(rèn)為不太可能。有幾個(gè)不太公平的對(duì)比需要澄清。

從 A100（312 TFLOPS FP16）到 Blackwell（約 1,000 TFLOPS FP16）到 Rubin（約 5,000 TFLOPS FP16），這些數(shù)字看起來只是幾倍的差距，但實(shí)際性能差距遠(yuǎn)大于此。因?yàn)槊看酒脑O(shè)計(jì)目標(biāo)不同，A100 針對(duì) FP16 優(yōu)化，Hopper 針對(duì) FP8，Rubin 針對(duì) FP4 和 FP6。所以單看 FLOPS 不是公平的比較。

更關(guān)鍵的是，這些模型不是跑在單顆芯片上的。DeepSeek 的生產(chǎn)部署跑在 160 顆 GPU 上。每次跨越芯片邊界就有效率損失，延遲、功耗、帶寬都受影響。芯片內(nèi)部的數(shù)據(jù)傳輸速度是每秒數(shù)十到數(shù)百 TB，芯片之間降到每秒 TB 量級(jí)，跨機(jī)架降到每秒數(shù)百 Gb。

所以當(dāng)你比較 Hopper 和 Blackwell 在推理 DeepSeek 和 Kimi K2.5 等模型時(shí)的實(shí)際性能差距，在 100 tokens/秒的推理場(chǎng)景下，差距大約是 20 倍，不是 FLOPS 數(shù)字暗示的 2-3 倍。因?yàn)樾酒罅?，每顆芯片的計(jì)算密度更高，單芯片內(nèi)的通信帶寬遠(yuǎn)超跨芯片通信，所以很多通信瓶頸被消除了。

這個(gè)差距是累加的：每顆芯片的 FLOPS、芯片間網(wǎng)絡(luò)速度、單芯片上有多少 FLOPS 相對(duì)于系統(tǒng)、單芯片內(nèi)存帶寬和整個(gè)系統(tǒng)的內(nèi)存帶寬，所有這些因素疊加在一起。

Dwarkesh：今年 B200 已經(jīng)把兩個(gè) die 做到一顆芯片上了，明年 Rubin Ultra 會(huì)是 4 個(gè) die。為什么不繼續(xù)加？一顆芯片上能放多少個(gè) die 還能保持這種高帶寬？

Dylan：即便在 Blackwell 內(nèi)部，同一個(gè) package 里跨 die 通信也有性能損失，雖然比跨 package 小得多。英偉達(dá)的方案是 CoWoS 封裝。你可以回過頭看 Tesla 的 Dojo 芯片，它把 25 顆芯片做在一整片晶圓上。它到今天可能仍然是跑卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最好的芯片，只是不擅長(zhǎng) Transformer，因?yàn)閮?nèi)存和算力的形狀不適合。華為的 Ascend 910 也在做類似的事，從單 die 到雙 die，專注于擴(kuò)展封裝。

但你在 7 納米上能做的，在 3 納米上也能做。先進(jìn)封裝是兩個(gè)維度都在推進(jìn)的。

中國(guó)半導(dǎo)體規(guī)模何時(shí)會(huì)超越西方？

Dwarkesh：如果到 2030 年西方有最先進(jìn)的制程但產(chǎn)能沒拉滿，而中國(guó)雖然制程落后但瘋狂擴(kuò)產(chǎn)，而且整條供應(yīng)鏈都在一個(gè)國(guó)家內(nèi)，什么時(shí)候會(huì)出現(xiàn)交叉點(diǎn)？

Dylan：到目前為止，中國(guó)仍然沒有完全自主的半導(dǎo)體供應(yīng)鏈。中國(guó)所有的 7 納米和 14 納米產(chǎn)能都用的是 ASML 的 DUV 光刻機(jī)，ASML 持續(xù)向中國(guó)出貨，但所有 EUV 收入都在中國(guó)之外。所以規(guī)模優(yōu)勢(shì)目前仍在西方加臺(tái)灣和日本這邊。

Dwarkesh：到 2030 年，中國(guó)會(huì)有完全自主的 DUV 和 EUV 嗎？

Dylan：DUV 我覺得肯定會(huì)有。EUV 嘛，我認(rèn)為他們會(huì)有能工作的工具，但不一定能大量生產(chǎn)。就像 ASML 在 2010 年代初就讓 EUV 在實(shí)驗(yàn)室里工作了，但精度不夠、產(chǎn)量不夠、可靠性不夠，又花了五到七年才進(jìn)入大規(guī)模量產(chǎn)。中國(guó)的 DUV 國(guó)產(chǎn)化到 2030 年可能達(dá)到每年約 100 臺(tái)的產(chǎn)量，而 ASML 目前每年出貨數(shù)百臺(tái) DUV。

Dwarkesh：我覺得有一個(gè)很有意思但討論不夠的問題：如果你認(rèn)為 AI 的時(shí)間線是“長(zhǎng)”的，比如 2035 年才達(dá)到某個(gè)關(guān)鍵能力，那時(shí)候中國(guó)在半導(dǎo)體上會(huì)不會(huì)已經(jīng)超過西方了？舊金山的人在以周為單位思考，舊金山以外的人根本不在想 AGI。如果 AGI 真的到 2035 年才來，而它會(huì)帶來數(shù)十萬億美元的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，那到時(shí)候誰控制半導(dǎo)體就太重要了。

Dylan：這確實(shí)是個(gè)非常難的問題。時(shí)間尺度拉到 2035 年，誤差棒變得巨大。但我的基本判斷是：如果快速起飛，不一定要相信 AGI，只要 AI 收入以當(dāng)前速度持續(xù)增長(zhǎng)，那美國(guó)和西方正在拉開差距。

看看現(xiàn)在的情況：美國(guó)今年大約有接近 1 萬億美元的資本支出投入數(shù)據(jù)中心。Anthropic 一月新增 40 億收入，二月新增 60 億，而 Claude Code 的可靠性還因?yàn)樗懔Σ蛔愣芟蓿绻サ暨@個(gè)瓶頸，增速可能更快。這些資本支出的投資回報(bào)率極高。美國(guó)經(jīng)濟(jì)因此增長(zhǎng)加速。

中國(guó)目前還沒有做到這一點(diǎn)，沒有建起同等規(guī)模的基礎(chǔ)設(shè)施，也沒有訓(xùn)練出同等能力的模型來部署和產(chǎn)生收入。而且 Opus 4.6 和 GPT-5.4 已經(jīng)明顯拉開了與中國(guó)模型的差距。當(dāng) AI 實(shí)驗(yàn)室從“賣 token 和推理鏈”轉(zhuǎn)向“賣自動(dòng)化白領(lǐng)工作”時(shí)，從美國(guó)模型蒸餾到中國(guó)模型的難度會(huì)大幅增加，因?yàn)槟阗I的不再是展示完整推理鏈的 token，而是結(jié)果。

如果起飛速度夠快，美國(guó)在發(fā)散。如果起飛速度慢，中國(guó)就有時(shí)間建立完全自主的垂直整合供應(yīng)鏈?？鞎r(shí)間線，美國(guó)贏；慢時(shí)間線，中國(guó)贏。

即將到來的巨大內(nèi)存瓶頸

Dwarkesh：HBM（高帶寬內(nèi)存）由 DRAM 制造，但每單位晶圓面積的比特?cái)?shù)只有普通 DRAM 的三到四分之一。如果未來 AI 應(yīng)用更多是 agent（智能代理），不需要同步聊天那種極低延遲，能不能用普通 DRAM 代替 HBM？

Dylan：理論上可以。Anthropic 甚至可以推出一個(gè)“慢模式”，大幅降低 Opus 4.6 的價(jià)格，可能降 4-5 倍，速度降 2 倍。但沒人想用慢模型。即使 agent 任務(wù)可以跑幾個(gè)小時(shí)，如果模型更快的話幾個(gè)小時(shí)就能變成一個(gè)小時(shí)。最有價(jià)值的任務(wù)往往也有時(shí)間敏感性。

更根本的問題在于帶寬。一塊 HBM4 芯片堆的帶寬大約是 2.5 TB/s，2,048 bit 寬、10 Giga transfers/秒。同樣的芯片邊緣面積放 DDR5 呢？大約 64 或 128 bit 寬，傳輸速率 6.4-8 GT/s，帶寬只有大約 64-128 GB/s。差一個(gè)數(shù)量級(jí)。而芯片的邊緣面積是有限的，die 的最大尺寸是 26×33 毫米，邊緣放內(nèi)存和 I/O，內(nèi)部放計(jì)算單元。你受限于帶寬。

推理性能受四個(gè)約束：FLOPS、網(wǎng)絡(luò)帶寬、內(nèi)存帶寬和內(nèi)存容量。如果換成 DDR，你確實(shí)得到了 4 倍的比特?cái)?shù)/晶圓，但內(nèi)存帶寬暴跌，所有那些計(jì)算單元就只能干等著，算力被浪費(fèi)了。

Dwarkesh：那回到宏觀層面，你在 newsletter 里說 2026 年大型科技公司資本支出的 30% 要花在內(nèi)存上？

Dylan：對(duì)，去掉英偉達(dá)的利潤(rùn)率堆疊之后，大約三分之一的資本支出花在內(nèi)存上。

內(nèi)存價(jià)格還會(huì)繼續(xù)漲。這對(duì)市場(chǎng)不同部分的影響是不同的。一部 iPhone 有 12 GB 內(nèi)存，以前每 GB 大約 3-4 美元，所以內(nèi)存成本大約 50 美元。現(xiàn)在 DDR 漲到了約 12 美元/GB，變成 150 美元，多了 100 美元。蘋果不太會(huì)全部自己吃掉這個(gè)成本，所以最終消費(fèi)者可能要為一部 iPhone 多付大約 250 美元。

但這只是高端市場(chǎng)，蘋果每年只賣兩三億部手機(jī)。大頭在中低端市場(chǎng)。之前全球每年賣 14 億部智能手機(jī)，現(xiàn)在降到 11 億。我們的預(yù)測(cè)是今年可能降到 8 億，明年 6 億甚至 5 億。我們?cè)趤喼薜姆治鰩熥粉櫟叫∶缀?OPPO 正在把中低端手機(jī)出貨量砍半。因?yàn)榈投耸謾C(jī)內(nèi)存占物料成本的比例更高，利潤(rùn)更薄，根本吃不下這個(gè)成本上漲。

關(guān)鍵是，砍掉的主要是低端，每部手機(jī)內(nèi)存量小，釋放出來的內(nèi)存產(chǎn)能也少。消費(fèi)端仍然占全球內(nèi)存需求的一半以上。釋放出來的 DRAM 會(huì)流向 AI 芯片，AI 客戶愿意簽更長(zhǎng)的合約、付更高的價(jià)格。

NAND 閃存也在漲價(jià)。但手機(jī)和 PC 的 NAND 占比更高，所以當(dāng)消費(fèi)需求被擠壓時(shí)，釋放的 NAND 相對(duì)更多，DRAM 漲價(jià)幅度會(huì)大于 NAND。

這大概率會(huì)讓普通消費(fèi)者更加厭惡 AI。你已經(jīng)能在 PC 論壇和 Twitter 上看到各種表情包了，“就是因?yàn)檫@些貓咪跳舞視頻（指 AI 訓(xùn)練），內(nèi)存價(jià)格翻倍了，我買不起新顯卡了”。等內(nèi)存價(jià)格再翻一倍，情況只會(huì)更糟。

Dwarkesh：為什么不能多造一些內(nèi)存？

Dylan：限制內(nèi)存擴(kuò)產(chǎn)的原因跟限制邏輯芯片擴(kuò)產(chǎn)的原因驚人地相似。過去三四年，內(nèi)存廠商根本沒建新晶圓廠。2023 年內(nèi)存價(jià)格很低，廠商在虧錢，所以不建廠。市場(chǎng)慢慢恢復(fù)，但直到去年價(jià)格才真正起來。我們一年半前就一直在說：推理意味著長(zhǎng)上下文，長(zhǎng)上下文意味著大 KV Cache，大 KV Cache 意味著需要大量?jī)?nèi)存，而 AI 加速器成本的一半就是內(nèi)存。

但從“顯然需要更多內(nèi)存”到內(nèi)存價(jià)格實(shí)際反映這個(gè)現(xiàn)實(shí)，花了整整一年。價(jià)格反映之后，又過了三到六個(gè)月內(nèi)存廠商才開始建新廠。而新廠建設(shè)需要兩年。所以有意義的新產(chǎn)能要到 2027 年底或 2028 年才能上線。

現(xiàn)在的情況是一些非常規(guī)操作，美光收購了臺(tái)灣一家做落后制程芯片的公司的晶圓廠，SK 海力士和三星也在想各種辦法在現(xiàn)有廠房里擠出產(chǎn)能。核心問題就是，沒有地方放設(shè)備。晶圓廠是人類建造的最復(fù)雜的建筑，建設(shè)需要兩年。

在美國(guó)擴(kuò)展電力供應(yīng)不會(huì)成為問題

Dwarkesh：聽起來你認(rèn)為電力可以幾乎無限擴(kuò)展？

Dylan：不是無限，但電力不會(huì)成為主要瓶頸。

目前今年我們大約部署 20 GW 的關(guān)鍵 IT 容量。需要注意，我說的 GW 是服務(wù)器插上電源的實(shí)際功耗，但還有傳輸損耗、變換損耗、冷卻功耗等，所以發(fā)電端要上浮 20-30%。而且渦輪機(jī)不是 100% 運(yùn)行，PJM（美國(guó)最大的電網(wǎng)之一）在模型中假設(shè)渦輪機(jī)的開機(jī)率約 90%，外加 20% 的冗余容量。所以發(fā)電端的銘牌容量始終遠(yuǎn)高于實(shí)際關(guān)鍵 IT 容量。

但電力來源不只是聯(lián)合循環(huán)燃?xì)廨啓C(jī)（CCGT）。雖然全球只有三家 CCGT 制造商，GE Vernova、三菱、西門子，但我們追蹤了 16 家不同的天然氣發(fā)電設(shè)備制造商。還有航改型燃?xì)廨啓C(jī)，把飛機(jī)引擎改成發(fā)電機(jī)，包括像 Boom Supersonic 這樣的新進(jìn)入者在跟 Crusoe 合作。

還有中速往復(fù)式發(fā)動(dòng)機(jī)，康明斯等十幾家廠商。以前柴油發(fā)動(dòng)機(jī)主要用在卡車上，現(xiàn)在汽車產(chǎn)量在下降，這些廠商有產(chǎn)能可以轉(zhuǎn)做數(shù)據(jù)中心發(fā)電。船用發(fā)動(dòng)機(jī)也可以，Nebius 在新澤西州就是用船用發(fā)動(dòng)機(jī)為微軟的數(shù)據(jù)中心發(fā)電。Bloom Energy 在做燃料電池，我們對(duì)它很看好，已經(jīng)看好一年半了。還有太陽能加儲(chǔ)能、風(fēng)電加儲(chǔ)能，成本曲線在持續(xù)下降。

還有一個(gè)很重要的維度：美國(guó)電網(wǎng)的容量是按用電高峰設(shè)計(jì)的，夏天最熱的那天。但那只是全年平均負(fù)荷的 10-15-20%。如果部署足夠多的公用事業(yè)級(jí)儲(chǔ)能或調(diào)峰電廠，可以是燃?xì)?、工業(yè)燃?xì)廨啓C(jī)、電池、任何上述電源，你就能釋放出美國(guó)電網(wǎng) 20% 的容量給數(shù)據(jù)中心。因?yàn)榇蟛糠謺r(shí)間那些容量是閑置的，只在每年幾天的幾個(gè)小時(shí)會(huì)達(dá)到峰值。美國(guó)電網(wǎng)是太瓦級(jí)的，20% 就是 200 多 GW。

今天數(shù)據(jù)中心只占美國(guó)電網(wǎng)的 3-4%，到 2028 年會(huì)到 10%。而如果能像我說的這樣釋放電網(wǎng)容量，空間是非常充足的。這些事情不容易，涉及大量的硬件工程和風(fēng)險(xiǎn)，但供應(yīng)鏈比芯片簡(jiǎn)單太多了。

Dwarkesh：即使 CCGT 可能要 1500 美元/千瓦的資本支出，其他技術(shù)成本更高也沒關(guān)系？

Dylan：可以高到 3,500 美元/千瓦。電力成本翻倍意味著什么？一顆 Hopper 的部署成本從每小時(shí) 1.4 美元變成 1.5 美元。因?yàn)槟Ｐ偷倪呺H效用提升遠(yuǎn)大于那一毛錢的能源成本增加。

我們追蹤的數(shù)據(jù)顯示，到這個(gè)十年末，大約一半的新增數(shù)據(jù)中心容量會(huì)是“behind the meter”（廠區(qū)自備發(fā)電）。Behind the meter 幾乎總是比電網(wǎng)接入貴，但電網(wǎng)有審批、互聯(lián)排隊(duì)等各種問題。Behind the meter 的技術(shù)路線非常多樣，往復(fù)式發(fā)動(dòng)機(jī)、船用發(fā)動(dòng)機(jī)、航改燃機(jī)、CCGT、Bloom Energy 燃料電池、太陽能加儲(chǔ)能，每一種技術(shù)單獨(dú)都能做到數(shù)十 GW，加起來就是數(shù)百 GW。

太空 GPU 在這十年內(nèi)不會(huì)實(shí)現(xiàn)

Dwarkesh：馬斯克非?？春锰諗?shù)據(jù)中心。如果你說電力在地面不是瓶頸，那太空數(shù)據(jù)中心的理由是什么？馬斯克可能會(huì)說地面的審批太難了。

Dylan：用地方面，美國(guó)很大，數(shù)據(jù)中心占地不多。空氣排放許可是個(gè)挑戰(zhàn)，但特朗普政府已經(jīng)降低了門檻，在得克薩斯州可以跳過很多這類繁文縟節(jié)。

太空確實(shí)能源免費(fèi)，這是唯一的理由。但即便地面電力成本翻倍，它仍然只占 GPU 總成本的一小部分。

真正區(qū)分各個(gè)云服務(wù)商的，除了軟件之外，是它們部署和管理故障的能力。GPU 可靠性很差，Blackwell 大約 15% 部署后需要返修。你已經(jīng)在地面測(cè)試好了，然后要拆掉、裝上火箭、送進(jìn)太空、再重新上線——這至少多花六個(gè)月。而在算力受限的世界里，前六個(gè)月是算力最有價(jià)值的時(shí)候，因?yàn)楝F(xiàn)在比未來更稀缺。你延遲了六個(gè)月的算力部署。地面上我們看到有的云服務(wù)商部署 GPU 需要六個(gè)月，有的快得多。太空不可能更快。

Dwarkesh：那通信怎么辦？Starlink 衛(wèi)星之間現(xiàn)在是 100 Gb/s 的激光鏈路，未來可以更高，接近 InfiniBand 的 400 Gb/s。

Dylan：但那是每顆 GPU 的帶寬，不是每個(gè)機(jī)架。而且還要乘以 72（一個(gè) NVL72 里的 GPU 數(shù)量）。從 Hopper 到 Blackwell 到 Rubin 還分別翻倍。

更關(guān)鍵的是，隨著模型變得越來越稀疏（MoE 專家越來越多，領(lǐng)先模型已經(jīng)有數(shù)百甚至上千個(gè)專家），你需要在成百上千顆芯片之間做通信。你沒法把衛(wèi)星做到無限大，所以需要衛(wèi)星間的互聯(lián)。這些空間激光比地面的可插拔光收發(fā)器貴得多、可靠性更差，地面的光收發(fā)器是百萬級(jí)量產(chǎn)的，而且已經(jīng)很不可靠了，經(jīng)常需要拔出來擦一擦再插回去。

歸根結(jié)底，空間數(shù)據(jù)中心面臨的是同一個(gè)稀缺資源：我們到本十年末每年只能造 200 GW 的芯片。不管放在地面還是太空，都不重要。芯片是最大的瓶頸，所以你要做的是讓芯片在制造完成的那一刻就開始工作產(chǎn)出 token。為此，地面的人們?cè)谧龈鞣N事情來加速部署，數(shù)據(jù)中心模塊化、機(jī)架模塊化、甚至在數(shù)據(jù)中心現(xiàn)場(chǎng)才裝芯片（其他所有東西提前布好線）。這些在太空做不到。

太空數(shù)據(jù)中心終會(huì)有意義的那一天，但不會(huì)在這個(gè)十年，而是在更遠(yuǎn)的未來。當(dāng)能源真正成為大瓶頸、當(dāng)土地和審批更加困難、當(dāng)芯片不再是瓶頸的時(shí)候。馬斯克不靠 20% 的優(yōu)化贏，他靠的是 10 倍的顛覆，那是 SpaceX 和 Tesla 成功的模式。太空數(shù)據(jù)中心也許最終能提供 10 倍優(yōu)勢(shì)，但不是在地球資源還沒用完的時(shí)候。

為什么沒有更多對(duì)沖基金進(jìn)行 AGI 交易？

Dwarkesh：你做 SemiAnalysis 這些數(shù)據(jù)表格，六個(gè)月前預(yù)測(cè)了內(nèi)存危機(jī)，現(xiàn)在在講清潔室（潔凈室）危機(jī)，未來是設(shè)備危機(jī)。為什么只有 Leopold Aschenbrenner（前 OpenAI 超級(jí)對(duì)齊團(tuán)隊(duì)研究員，對(duì)沖基金 Situational Awareness LP 創(chuàng)始人，專注押注 AI 基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)鏈的公開市場(chǎng)股票。

該基金 2025 年上半年扣費(fèi)后回報(bào)率達(dá) 47%，遠(yuǎn)超同期標(biāo)普 500 的 6%；截至 2025 年四季度，其公開持倉規(guī)模從創(chuàng)立時(shí)的 2.25 億美元增長(zhǎng)至約 55 億美元）在用你的數(shù)據(jù)賺瘋了？其他人在干什么？

Dylan：很多人在賺錢，只是方式不同。Leopold 開玩笑說他是唯一一個(gè)告訴我“你的數(shù)字太低了”的客戶，其他所有人都說我的數(shù)字太高了。不管是超級(jí)云廠商還是 AI 實(shí)驗(yàn)室，都說“那家公司不可能有那么多”，然后我們得費(fèi)勁用事實(shí)說服他們。有時(shí)候他們要六個(gè)月到一年才接受現(xiàn)實(shí)。

我大約 60% 的業(yè)務(wù)來自產(chǎn)業(yè)客戶，AI 實(shí)驗(yàn)室、數(shù)據(jù)中心公司、超級(jí)云廠商、半導(dǎo)體公司。另外 40% 來自對(duì)沖基金。很多基金也在用我們的數(shù)據(jù)交易。比如內(nèi)存交易，一年前如果你告訴別人內(nèi)存價(jià)格會(huì)翻四倍、智能手機(jī)出貨量下降 40%，所有人都會(huì)說你瘋了。但有一些人相信了，而且交易了內(nèi)存股票。Leopold 當(dāng)然在持倉規(guī)模和倉位構(gòu)建上做得可能比大多數(shù)人好，但他絕不是唯一一個(gè)。

關(guān)鍵在于信念。你得真正相信 AI 會(huì)以這種方式爆發(fā)，才會(huì)去做這些交易。而 Leopold 可能是所有人中對(duì) AGI 起飛最有信念的。

臺(tái)積電會(huì)將蘋果踢出 N2 制程名單嗎？

Dwarkesh：如果英偉達(dá)、亞馬遜和谷歌都愿意為 N2 產(chǎn)能出高價(jià)，臺(tái)積電會(huì)不會(huì)把蘋果踢出去？

Dylan：不會(huì)直接踢出去。芯片設(shè)計(jì)周期很長(zhǎng)，超過一年，所以更可能發(fā)生的是英偉達(dá)等預(yù)付產(chǎn)能擴(kuò)張費(fèi)用。臺(tái)積電不會(huì)完全驅(qū)逐蘋果，但當(dāng)蘋果訂了 X 的量時(shí)，臺(tái)積電可能會(huì)說“我們預(yù)測(cè)你只需要 X-1”，然后只給 X-1。蘋果傳統(tǒng)上總是多訂 10%、然后在年中削減 10%。這個(gè)彈性空間蘋果以后可能就沒有了。

今年蘋果仍然占據(jù) N2 大部分產(chǎn)能，AMD 也在爭(zhēng)取一小部分來早期做 AI 芯片和 CPU——這對(duì) AMD 來說是個(gè)很大的賭注，因?yàn)樾轮瞥逃醒舆t風(fēng)險(xiǎn)。但隨著時(shí)間推移，蘋果占臺(tái)積電收入的比例會(huì)越來越小。

到 A16 節(jié)點(diǎn)時(shí)，第一個(gè)客戶已經(jīng)不是蘋果而是 AI。蘋果不再是臺(tái)積電最親密的伙伴了，它的業(yè)務(wù)沒在增長(zhǎng)，而臺(tái)積電的資本支出在膨脹。加上內(nèi)存和封裝成本上漲擠壓蘋果的物料成本，蘋果的出貨量可能會(huì)下降，進(jìn)一步變成一個(gè)不那么重要的客戶。

機(jī)器人與地緣風(fēng)險(xiǎn)

Dwarkesh：如果到 2030 年有數(shù)百萬臺(tái)人形機(jī)器人在運(yùn)行，每臺(tái)都需要本地算力，這對(duì)半導(dǎo)體有什么影響？

Dylan：不需要把所有智能都放在機(jī)器人里。更高效的做法是把大部分規(guī)劃和高層任務(wù)交給云端更強(qiáng)大的模型來做，高批量推理、更大的模型。云端給出指令比如“拿起那個(gè)杯子”，然后機(jī)器人本地的小模型處理具體的力度、重量等實(shí)時(shí)反饋。每秒或每秒十次從云端更新指令就夠了。

如果把所有處理都放在設(shè)備端，一是更貴（無法做批量推理），二是智能不夠（云端模型更大更強(qiáng)），三是我們處于半導(dǎo)體短缺的世界，機(jī)器人需要先進(jìn)制程芯片（因?yàn)楣拿舾校忝拷o一臺(tái)機(jī)器人裝一顆先進(jìn)芯片，就少了一顆給 AI 數(shù)據(jù)中心的。

Dwarkesh：這其實(shí)暗示了一個(gè)關(guān)于未來的有趣事實(shí)，智能會(huì)高度集中在物理空間上。今天 80 億人的計(jì)算是分布在每個(gè)人的腦袋里的。未來即使有數(shù)百萬臺(tái)機(jī)器人散布在世界各地，實(shí)際的思考和計(jì)算仍然在集中式數(shù)據(jù)中心里完成。

Dylan：沒錯(cuò)。我覺得馬斯克也意識(shí)到了這一點(diǎn)，所以他跟三星簽了大合同來造機(jī)器人芯片，一方面分散地緣風(fēng)險(xiǎn)，另一方面三星的 AI 芯片產(chǎn)能競(jìng)爭(zhēng)沒臺(tái)積電那么激烈。他同時(shí)得到了地緣政治多元化和供應(yīng)鏈多元化，而且不必跟那些愿意付“無限”價(jià)格的數(shù)據(jù)中心買家直接競(jìng)爭(zhēng)。

參考資料：

1.https://www.youtube.com/watch?v=mDG_Hx3BSUE

運(yùn)營(yíng)/排版：何晨龍