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@JMkernt · 2026-10-11 18:11

这周看到两份报告，一个讲成本，一个讲回本，对上看特别有意思。 Bernstein 刚拆了笔账：建 1GW 的 AI 数据中心，造价 346 到 395 亿美元，看用谁的芯片。 最贵的是英伟达 Rubin NVL72 架构，1GW 要 395 亿美元；OpenAI 自研的 Jalapeno 最便宜，也要 346 亿。 反常识的点在这：Google TPU 单机柜价格不到 Rubin 的四成，可摊到 1GW 的总投资，只差了 5 亿美元。 差价被功耗密度吃掉了：Rubin 单机柜 220kW，TPU 只有 80kW，同样 1GW 一个要装 3557 台，一个要装 9783 台。 芯片便宜，不等于数据中心便宜，电和机房才是硬约束。 更狠的一笔是折旧。按 0.15 美元一度电算，1GW 一年电费 13 亿美元；395 亿投资按 6 年折旧，一年 66 亿。 折旧是电费的五倍，这才是 AI 数据中心真正的成本大头。 然后看收入端。Bain 的报告更扎心：到 2031 年，这些投资需要 6 万亿美元的年收入才能回本。 这个数字一年之内从 2 万亿涨到了 6 万亿，翻了三倍。 而现在已知的 AI 服务——订阅、广告、软件开发、客服这些——乐观估计最多贡献 1.8 万亿，只占三成。 剩下的 4.2 万亿缺口，三分之二要靠现在根本没有商业产品的领域去填。 所以现在的争论焦点可能放错了：不是“建不建得起”，是“赚不赚得回”。 一边是每 12 到 16 个月翻一倍的建设规模，一边是靠现有产品只能覆盖三成的收入盘。 这道算术题，大厂们得在 2031 年之前解出来。 https://finance.biggo.com/news/95215e61-23e7-4057-baea-71291e662af1

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