撰文：Rita

潮向导读

摩根大通 7 月 1 日发布的数据中心观察报告，追踪了 AI 基础设施需求的三个核心指标：LLM token 用量与价格、GPU 租赁价格、存储芯片现货价格。结论很明确：AI 需求环境依然积极。

OpenRouter 上的 LLM token 用量 6 月环比暴涨 70%，同比暴增 20 倍。GPU 租金连涨七个月，B200 价格已是 H100 的两倍。DRAM 现货价格同比涨了 8 倍多。三重数据交叉验证，AI 算力需求远未到顶。

LLM 用量涨 70%，价格只跌 5%，替模型厂商算一笔账

OpenRouter 平台上 6 月的数据全面加速。Token 用量环比涨 70%，同比涨了 20 倍。单次调用价格环比微涨，同比仅下降 5%，而美国本土模型的定价甚至同比在涨。总消费金额环比涨 70%，同比涨 16 倍。

把这三组数字放在一起看，结论很明显：用量增速碾压价格降幅。即便假设 token 价格继续按每年 5%到 10%的速度下跌，只要用量保持翻倍节奏，模型厂商的推理收入依然是暴涨。摩根大通的判断是，token 经济学的方向对模型厂商有利。

份额数据更有意思。美国模型在用量上只占 35%，却拿走了 85%以上的消费金额。Anthropic 的 Claude Opus 4.7 是唯一同时进入用量前五和消费前五的模型，定价权在美国手中。

GPU 租金连涨七个月，B200 价格是 H100 的两倍

非超大规模云厂商的 GPU 租赁价格，6 月全线环比上涨。A100 涨 6.3%，连续五个月上涨；H100 涨 3.7%，连续七个月上涨；B200 涨 2.7%，上线九个月以来持续攀升。

三档 GPU 的价差在收窄。H100 对 A100 的溢价从 4 月的 1.77 倍降到 6 月的 1.67 倍，B200 对 H100 的溢价从 2.58 倍降到 1.96 倍。高端算力的稀缺性在缓解，但价格还在涨，说明需求增长跟上了供给释放。

A100 涨得最猛这件事值得单独拎出来。上一代芯片价格不跌反涨，意味着预算受限的客户在抢购性价比算力。这不是供给过剩的信号。

DRAM 涨 NAND 跌，存储双雄走向相反方向

DRAM 现货价格 6 月环比涨 10%至 43.14 美元，同比涨 740%，连续三个月上涨。NAND 现货价格环比微跌 0.3%至 27.03 美元，连续三个月小幅下跌，但同比仍涨 518%。

740%和 518%，这两个数字说明存储整体仍处历史高位。方向分化也很明显：DRAM 还在涨，NAND 开始松动了。

历史规律是，存储周期见顶时 NAND 先松、DRAM 后松。NAND 连续三个月走软，是周期进入后段的信号。摩根大通没在报告里直接下这个判断，但数据本身会说话。

AI 基础设施的叙事还在，但逻辑在换挡

LLM 用量涨 70%、GPU 租金连涨七个月、DRAM 同比涨 740%，三重数据指向同一个结论：AI 基础设施的需求远未到顶。

但结构在变。美国模型拿走了 85%的消费金额，定价权在美国。B200 对 H100 的溢价从 2.58 倍降到 1.96 倍，高端算力稀缺性在缓解。NAND 开始松动，存储周期在换挡。

利好是持续的，逻辑是动态的。

潮向视角

这份报告最大的盲区在于数据源的偏差。OpenRouter 主要面向开发者、创业公司和 AI 智能体编程场景，不包含 OpenAI 和 Anthropic 的一手 API 流量，也不包含超大规模云厂商内部部署的用量。这意味着报告捕捉的是"长尾 AI 需求"，不是"全量 AI 需求"。如果长尾都在暴涨，头部只会更热，但也有可能头部已经降温而长尾还在补涨——这两者的投资含义完全不同。

GPU 租赁价格跟踪的是非超大规模云厂商的第三方容量，不包括 AWS、Azure、GCP 的官方租赁价格。第三方都在涨，说明算力短缺已经从头部溢出到了长尾，这在方向上对 AI 硬件是利好，但没法判断超大规模厂商自己的利用率。如果它们的自用算力已经过剩，只是没有释放到租赁市场，那供需的真实状况会比报告呈现的更弱。

存储价格分化的信号值得单独拆开。NAND 连续三个月走软，DRAM 还在涨，这符合存储周期后段的典型特征。如果 NAND 价格持续下行，存储芯片厂商的收入预期会被下修，进而影响整个半导体设备的资本开支预期。

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