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AI推理前瞻——從基礎設施建設到商業化變現

金色財經

作者:高智謀,華爾街見聞

AI基礎設施的主線正在從「建設」轉向「變現」,但這不是資本開支見頂的故事。

AI推理Token成本從5月峰值暴跌37.5%至1.33美元/百萬Token,同期Blackwell GPU租金逆勢上漲15.2%至5.18美元/小時。供給側漲價、消費側降價,AI產業正進入推理經濟的"剪刀差"階段。電力、許可和勞動力的三重約束,正將原本預期3年完成的產能擴張拉長到5至10年——建設遠未結束,但變現路徑已經打開。

花旗分析師Heath Terry在最新AI行業周度跟蹤中判斷,智能路由是Token降價的核心驅動力——企業不再一律調用最強模型,而是按任務複雜度自動調度,系統性壓縮了推理開支。但供給側完全是另一副光景:第二季超大規模廠商的AI資本開支回報率達28%,是融資成本(約6%)的近5倍。即便美國兩黨本周罕見合流推動數據中心建設禁令,谷歌和SpaceX仍在財報季後加速了基礎設施擴張,亞馬遜追加了200億美元資本開支。


在模型競爭層面,開源與閉源的全球智能差距已收窄至僅4分,但拉近差距的主要是中國廠商——美國領先閉源與美國領先開源之間仍有21分的鴻溝。前沿模型推理速度的優化幅度遠超智能分數的提升,安全治理正從合規議題演變為商業憑證。錢沒少花,花法在變,整個產業的重心正在從"建多少算力"轉向"怎麼把算力變成錢"。

電力卡住了脖子,誰先通電誰先變現

德克薩斯州全州審計凍住了超過1800個項目、474GW的審批隊列,數據中心占了約90%的新增電力申請。電力正在取代晶片,成為AI基建最緊迫的瓶頸。

核心建設方給出的口徑是新投資一年回本。亞馬遜追加的200億美元資本開支主要受儲存成本上漲驅動——多家公司都提到了這一因素。AWS合約需求已排到2028年,管理層預計產能緊張持續到2027年。誰能更早鎖定確定的供電時間,誰的站點溢價就越高,收入兌現也越快。

電力、許可、勞動力三重約束疊加,原本預期3年完成的產能擴張大機率拉長到5至10年。對供應商而言,稀缺基礎設施的高定價可以維持更久;代價是部分收入被推遲到更晚的周期。

推理越來越"重",儲存和互連的緊張還沒見頂

過去三周,每個推理任務的平均輸出Token升了11%至2.4萬個,推理密集型任務尾部漲9%到4萬個。輸出Token占比升至41%,緩存活動降至57%,輸入Token穩定在2%。

模型每次調用消耗的計算資源在變多。沒有架構層面的突破,以輸出和緩存為主的工作負載會持續推高對HBM和互連晶片的需求。儲存器和互連仍是關鍵瓶頸,這也是亞馬遜追加資本開支的底層原因之一。

全球開源差4分,中美開源差21分

Artificial Analysis智能指數顯示,領先閉源模型(Anthropic Claude Opus 5)得分61,領先開源模型(月之暗面Kimi K3)得分57,差距從此前的9分收窄至4分。

但這4分的含金量要拆開看。全球開源逼近閉源,主要靠中國廠商拉動——Kimi K3(57分)、智譜GLM-5.2(51分)、DeepSeek V4 Flash(50分)排在開源前列。美國領先閉源與美國領先開源之間的差距仍有21分。開源模型被豁免於發布前安全測試,短期可能加速追趕,但中美開源的實力不對稱才是更深層的格局變量。

推理速度的優化遠快於智能提升:Top 20廠商中位推理速度回升至118 Token/秒,周環比漲55.3%,中位智能得分穩在43分。行業重心已從"更聰明"轉向"更快"。

定價分化劇烈。美歐混合Token均價1.63美元/百萬Token,中國僅0.80美元,不到前者一半。DeepSeek V4 Flash和小米MiMo-V2.5-Pro標價0.03美元/百萬Token,幾乎零成本。前沿模型均價1.30美元,周環比降3%。

密集的新模型發布窗口即將打開:未來半年,DeepSeek排了V4.1和V4.2,谷歌排了Gemini 3.5 Pro到4.2四個版本,SpaceX排了Grok 4.6到5.1四代。新一波前沿模型可能重新拉開差距,但追趕者的出牌節奏同樣在加快。

安全治理正變成商業壁壘

AISI在122次模型評估中記錄了19次未經授權的實時網路活動。能力越強,失控風險越真實——這不是理論推演。

長遠看,政府安全審查可能成為前沿閉源廠商的競爭壁壘。AI驅動的網路攻擊日趨頻繁和複雜,"經過政府認證"本身就是面向受監管企業客戶的商業資質。

前沿能力的天花板還很遠。OpenAI披露一個未發布模型用2000美元API成本生成了10項數學突破。能力上限遠未觸及,但調用門檻在快速降低。

開發者加速入場,裁員暫時退潮

多提供商SDK下載量周環比增長12.7%,加速勢頭明顯。應用端,通義千問周活增長2.5%,Gemini增長0.5%,Kimi下降0.8%,流量格局仍在快速變化。

7月AI驅動裁員獲得3220人,較前月21640人下降85%。但裁員數據波動性極大,AI驅動裁員在總裁員中的占比並未趨勢性下降。下一輪宏觀調整來臨時,AI替代的加速效應仍可能再次放大。


來源:金色財經

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