8 月 25 日，SemiAnalysis 创始人 Dylan Patel 在 Dwarkesh Patel 的播客里给出一组推算：到 2028 年底，Anthropic 和 OpenAI 两家将握住世界上大部分可用算力。
“By the time you’re towards the end of 2028 — if this trend continues, and I see nothing that’s stopping it — you’ve got them just controlling most of the usable flops in the world on their own.” （到 2028 年底，如果这个趋势继续下去——我没看到任何东西能拦住它——这两家会靠自己就握着世上大部分可用的算力。）
数字是这样铺开的。两家各自的电力规模：2025 年底各约 2GW，2026 年底各超过 5GW，2027 年底各约 18GW，2028 年底各约 54GW。占全球新增算力的比例：今年约 30%，明年 40% 到 50%，到 2027 年 12 月前后约占新增的一半，2028 年升到 70% 至 80%。全球侧的增量则是 2026 年 30GW、2027 年 50GW、2028 年 70GW、2029 年 90 到 100GW，2028 年全球总量落在 200GW 上下。
每兆瓦能收回多少钱
Patel 认为集中的动力藏在单位收入里。当前的基础设施口径大致是每兆瓦一千万到一千五百万美元，而 Anthropic 的每兆瓦收入一度冲到五千万美元。他预计到 2027 年底，头部实验室的每兆瓦收入会站上五千万美元以上，甚至摸到七千万、八千万美元。谁的每兆瓦收得多，谁在抢机柜时就出得起价。
“To get to that 100 gigawatts in 2028, you have to believe that the labs can outpay for compute…Does compute now get to $25 million a megawatt? Does it get to $40 million a megawatt?” （要在 2028 年做到那一百吉瓦，你得相信实验室能把算力的价格出到别人跟不上的地步……算力的价格现在会到每兆瓦两千五百万美元吗？会到四千万吗？）
他把三条机制归到一句话上——“Every force is screeching towards centralization.”（每一股力量都在朝集中化尖叫着冲过去。）训练环节的规模经济、领先者更高的每兆瓦收入、以及由此换来的出价能力，彼此咬合，越转越紧。
钱从哪里来
资本表是这套推算里最重的部分。2024 到 2029 年，整个生态的资本开支约 11 万亿美元，其中 6 万亿用现金支付，5 万亿依靠债务，需要新发行的信贷规模超过 5 万亿美元。利率方面，Meta 目前的融资成本在 5% 到 6%，Patel 认为没理由不会付到 8%；这 250 个基点的抬升会顺着信贷市场扩散到整个经济。
中国部分他给了三个判断：2028 年中国的 AI 算力在 30GW 或更少；当前全球用于数据中心 AI 算力的部署里，中国占比不到 10%；以及一个折算——“that 50 gigawatts is really worth as much as 20 gigawatts from American chips”（那五十吉瓦的实际价值，大约相当于美国芯片的二十吉瓦）。折算系数是他的估算，口径没有公开，当作结论用会很危险。
这套推算的脆弱处在哪？它把三条曲线绑成一根：算力规模、每兆瓦收入、信贷供给。前两条互为因果，收入高才买得起，买得起才做得出下一代模型，模型强收入才更高——闭环一旦启动，确实会自我加速。第三条是外生的。粗算一下，若 8% 的融资成本成立，5 万亿美元债务光利息一年就是 4000 亿美元，这个量级要求 AI 相关收入在同期跑到一个相当高的位置。Patel 自己也把这一环留成了问句：他问实验室能不能出更高的价，没有接着回答出不起会怎样。
对国内厂商，那条比例曲线比绝对数更有参考价值。如果新增算力的七八成流向两家，剩下的两三成要分给所有其他实验室、云厂商、企业自建和主权项目。全球总量还在往上走，能分到的那一份在缩。
参考来源：Dwarkesh Podcast、CocoLoop、SemiAnalysis；核验两家实验室的吉瓦推算区间、每兆瓦收入的统计口径，以及 11 万亿美元资本开支中现金与债务的拆分比例。