所有人都在談論石油 但世界真正短缺的或許是Token

作者：鮑奕龍，華爾街見聞

算力短缺正成為AI繁榮時代最棘手的瓶頸。

過去幾個月，隨著"智能體"AI需求爆炸式增長，計算資源的供給已遠遠落後於消耗速度，從頻繁宕機到價格飆升，裂縫正在這場技術熱潮最脆弱的環節蔓延。

洛杉磯工程師兼科技投資人Ben Pouladian表示：

所有人都在談論石油，但我認為世界真正短缺的是詞元Token。

近期Anthropic旗下熱門編程工具Claude Code頻繁出現服務中斷，該公司已開始在工作日高峰時段限制用戶的token用量，但執行效果引發大量用戶投訴。

與此同時，OpenAI為騰出算力支持新一代AI模型，選擇關停旗下影音生成應用Sora。雲端運算供應商CoreWeave則將服務價格上調逾20%，並要求小客戶簽訂至少三年的長期合約。

這場算力危機對AI行業的影響已清晰可見，就在數以百萬計的企業用戶將AI工具深度嵌入工作流程之際，這些工具的可靠性和可用性卻同步下滑，由此引發的信任損耗，可能成為前沿AI公司在激烈用戶爭奪戰中難以承受之重。

Token，新的稀缺資源

詞元Token是AI領域衡量算力消耗的基本單位，直接對應每一次模型推理背後的計算開銷。

OpenAI的API平台上，詞元Token調用量從去年10月的每分鐘60億次，飆升至今年3月底的每分鐘150億次，不足半年增幅達150%。

推動這一增長的核心驅動力，是"智能體"（agentic）AI的快速普及。

這類工具能夠自主執行任務，從編寫軟體代碼到為房產仲介安排看房日程，正深度替代此前由人工完成的工作流程。Ben Pouladian指出：

AI已經不再只是我們站在冰箱前問一道食譜的聊天機器人，它在編排任務，它在變得更聰明。

宕機與限流，Anthropic首當其衝

自今年2月中旬以來，Anthropic旗下服務中斷事件愈發頻繁，部分企業客戶已開始將工作負載遷移至其他AI供應商。

截至4月8日，Anthropic的Claude API在過去90天內的正常運行率僅為98.95%。這一數字在網路行業通行標準下遠不達標，行業慣例要求軟體服務商承諾99.99%的可用率。

AI推理初創公司Baseten聯合創始人兼首席技術官Amir Haghighat直言：

AWS、數據庫、支付平台都需要極高的可用性。但AI領域的現實並非如此，而這與你希望從為應用提供智能能力的公司那裡獲得的服務質量相差甚遠。

軟體開發平台Retool創始人兼首席執行官David Hsu表示，他原本偏好使用Anthropic的Opus 4.6模型驅動公司的AI智能體工具，認為其在企業場景中表現最佳，但近期已切換至OpenAI的模型。他說：

Anthropic一直在宕機。

面對壓力，Anthropic在3月底宣布，將在工作日太平洋時間早5時至11時的高峰時段對token用量實施限制。此舉迅速引發用戶在社交媒體上的集中抱怨。一名用戶在X平台寫道：

我已經好幾周沒觸達Claude Code的限額了，但這周大概45分鐘就到上限了。

諷刺的是，宕機頻發的背景，恰恰是Anthropic業務的超高速增長。該公司年化營收從2025年底的90億美元，在短短兩個月內躍升至140億美元，此後再度翻倍至300億美元。

價格飆升，GPU租金兩個月暴漲48%

供給端的緊張同步推高了算力成本。

據紐約數據服務商Ornn發布的算力價格指數，租用英偉達最新一代Blackwell晶片的每小時費用目前為4.08美元，較兩個月前的2.75美元上漲48%。

雲基礎設施公司Vultr首席執行官J.J. Kardwell將當前局面描述為"五年多來從未見過的大規模算力緊缺"。他解釋道：

問題在於，為什麼不直接部署更多設備？因為交貨周期太長，數據中心建設周期太長，而且2026年之前可用的電力容量已經全部提前預訂完了。

美國銀行分析師上月底恢復對CoreWeave的評級覆蓋，給予"買入"評級，並預計該公司的服務需求至少在2029年之前將持續超過供給。

OpenAI首席財務官Sarah Friar在近期一次公開投資者影音訪談中也坦言：

我確實花了大量時間試圖尋找任何臨時可用的算力。我們目前在一些本來想推進的事情上做出了非常艱難的取捨，原因就是算力不夠。

歷史周期，基礎設施永遠追不上需求

這場困境並非AI行業獨有，而是一個貫穿技術史的經典命題。

從19世紀的鐵路擴張，到21世紀初的電信與網路泡沫，每一輪技術熱潮都伴隨著基礎設施建設的滯後，需求增速始終快於資源獲取與產能擴張的速度。

歷史經驗表明，價格上漲往往是緩解供給短缺的少數有效手段之一。

然而，對於眼下正在激烈爭奪用戶的前沿AI公司而言，這一選項格外棘手。漲價可能直接損害用戶增長，而這恰恰是它們估值邏輯的核心支柱。

如何在維持服務質量、控制算力成本與保持競爭力之間找到平衡，將是AI行業在下一階段必須正面作答的核心挑戰。

來源：金色財經

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