两年后大部分 AI 算力会落到两家手里？SemiAnalysis 创始人抛出一个激进判断

最近一期 Dwarkesh Podcast 把话题聊到了算力经济学。嘉宾是 SemiAnalysis 创始人 Dylan Patel，他给出了一个相当激进的判断：到 2028 年，Anthropic 和 OpenAI 这两家头部实验室很可能控制全球大部分可用的 AI 算力，也就是行业里常说的 FLOPs。

Patel 的核心逻辑并不复杂——算力本身并不稀缺，稀缺的是把算力变成收入的能力。谁能在大模型 token 这一层卖出更高的溢价，谁就能在算力市场上给出更高的价格。在这一点上，OpenAI 和 Anthropic 目前都明显领先其他玩家。

为什么是 OpenAI 和 Anthropic

两家公司的现金流来源并不一样。OpenAI 靠的是 ChatGPT 订阅、企业 API 以及和微软的深度绑定；Anthropic 则押中了编程和企业市场，Claude 的 API 收入在过去几个季度增长非常快。这些稳定的收入让它们可以提前几年锁定 GPU 和数据中心产能。

相比之下，做自研模型的研究机构、AI 创业公司、甚至一些大公司的内部 AI 团队，在算力抢购战里都会明显落在后面。Patel 的判断很直白：算力最终会流向变现最强的玩家，而不是技术最强的玩家。

对开发者和企业意味着什么

如果这个趋势成立，最直接的影响是 API 定价权进一步集中。开发者会发现，模型价格不会因为新进入者增加而快速下降——因为新玩家根本拿不到足够的算力去规模化训练。

企业用户这边，做 AI 集成的成本会被锁在一个较高的区间。那些依赖微调、私有部署的中型公司，可能要更早考虑多模型策略，或者押注开源生态来分散风险。

国内可以参考的视角

国内 AI 行业一直在推算力国产化和自研芯片路线，背景和 Patel 描述的美国市场不同，但他的判断提供了一个有用的参照系：变现能力决定算力分配，这条规律在哪个市场都适用。

对国内开发者来说，DeepSeek、Qwen 等开源路线的真正价值，或许就在这里——用另一种方式对抗算力的集中化。短期内 API 价格还在卷，长期也要做好头部定价回归的准备。

后续值得看的几个变量

Patel 的预测建立在几个假设上：美国出口管制会不会进一步收紧、海外大厂的电力和数据中心能不能跟上、两家公司的企业收入增长能否撑住算力抢购，以及 2026 到 2028 年开源模型会不会出现新的能力突破。

目前这还是一个商业推演，不是已经发生的事实。但作为理解接下来三年 AI 格局的一把尺子，值得先记下来。