给AI bubble 论者算个账 每GW数据中心的建设成本大概在600亿美金（就是60B）。这里面GPU、存储、光互连大概占35B，姑且叫成本A段好了，然后土地、电力、shelf、散热等占25B，叫成本B段。 当然除了Google这种一体化以外，A和B段的成本由不同角色承担，比如Oracle、SpaceX、AWS、Coreweave等等，具体就不拆分了，大家记住大数就行。 收入端来了：2025年每GW数据中心OpenAi的数据是能创收10B，也就是差不多6年回本（所以星际之门画的饼是5年以后怎么样，我大概看过募资说明书）。但今年不一样，Anthropic把每GW的ARR直接拉到了20-50B以上甚至更高，之所以不同大模型有这么大差异是因为产品选择不同，比如OAI砍掉了不赚钱的Sora，今年每gw创收估计还能提高。 好了，这样就能看出来玄机了，如果合理分配算力甚至极端一点：我们不搞训练了全搞推理，现在每GW ARR差不多一年多左右就能追上成本，或者说两者在极速的追平，这时候不管你的角色是大模型厂商、云计算服务商、算力租赁，这个帐只要不傻都能看出来趋势是什么。 何况： 现在NV和SpaceX为代表的在做几个方面的创新，比如在成本A段，能做文章的地方不是降本（实际上存储这些因为供不应求很难降价），而是增收。比如Blavkwell肯定比Hopper每gw的ARR要多，这也是老黄的“token 经济学”，这也是我们为什么要押注光互连、HBM、CPO、正交背板、Msap等等的原因。现在csp的选择也很简单了，眼看blackwell就快把帐拉平了，换你要不要订购单GW更赚钱的Rubin。 在成本B段，降本也比较有限，无非是液冷或者800V这些。但真正的大杀器还在于SpaceX的太空算力，理论上是能把25B的成本降到5B，但目前火箭发射成本太高，所以目前还是概念阶段，但我会密切跟踪数据的拐点。 国内的数据我还没拿到，理论上成本A和B段都要更低，但单GW创收估计远远不行，所以国内算力下注还是在半导体设备capex更具有确定性。 其实这些都是年初都在一直call的方向～ 出自雪球用户：门捷列夫学徒(小牛)