AI算力现货每吉瓦年租金500亿美元：谁在为这场稀缺买单

一吉瓦算力的短期现货年租金，报价高达400亿至500亿美元。长期合同则只要200亿至300亿美元。而超大规模云厂商自建数据中心的盈亏平衡门槛，仅约120亿美元。

短期现货价格约是长期合同价格的两倍。在大宗商品市场，这叫“反向市场”——买方宁愿不锁定价格也要买，通常只意味着当前短缺被视作暂时现象。

但这里有一个被所有人忽略的反常事实：没人会为一种商品支付四倍于自建成本的溢价，除非别无选择。

根据高盛互联网分析师Eric Sheridan在10月10日SpaceX季度预览报告中的数据，SpaceX过去一个季度告知投资者，两笔新签托管合同以“历史讨论区间高端”成交。Nebius披露第三季度短期合同定价落在此区间，CoreWeave在近期合同中报价约400亿美元，IREN三年期合同也超过了200亿美元。

德意志银行分析师Edison Yu进一步拆解了SpaceX各份合同的GPU小时定价，得出谷歌和Reflection AI的合同实际执行价格约为每兆瓦5000万至5100万美元——折算高达每吉瓦610亿美元。GB300芯片的小时租金接近14美元。

“别无选择”的反面是“迟早会有别的选择”

答案藏在自建能力的追赶速度里。

高盛的核心判断很直白：谷歌等超大规模云厂商以数百亿美元租金租用算力，根本原因是自建产能增速远远落后于需求爆发。一旦自建产能追上，现货溢价就会消失。

这个判断的逻辑支点是供需错配的时间窗口。当前AI推理需求的爆发速度远超市场预期，而超大规模厂商自建数据中心通常需要三年以上的建设周期。时间差造就了短暂的稀缺溢价。

但窗口正在迅速收窄。SpaceX的扩产计划提供了最清晰的参照——其算力规模预计从2026年二季度的1．4吉瓦增至2027年底的7吉瓦，再到2028年底的10．6吉瓦，四年内扩张逾七倍。高盛指出，整个行业的算力供给正在快速增加。

高盛TMT团队在报告中总结：“未来回报应越来越多地来自精选赢家，而非持有任何与AI资本开支相关的标的。”

这里有一个关键细节常被忽略。高盛在报告中特别提示：这些托管合同大多数双方均可以在90天内取消。 法律意义上，一份年化收入500亿美元的高价合同，实则是一份季度租约。

这意味着什么？当前确认的“高额收入”在法律上极其脆弱。只要下游不需要了，可以随时走人。供应商的营收预测建立在一种并不稳固的承诺之上。

“谁来填这个窟窿”：Token经济学验算

更深层的问题在于：这笔钱有没有商业意义上的回收路径。

摩根大通分析师Gokul Hariharan此前给出了一个相对乐观的Token经济学估算：前沿模型厂商的推理业务毛利率为60％至80％，每吉瓦算力可产生200亿至400亿美元的年化Token收入。

但如果算力成本占Token收入的20％至40％（即保持60％至80％的毛利空间），那么一家以每年450亿美元租用一吉瓦算力的实验室，需从这一吉瓦上产生约1100亿至2250亿美元的Token收入才能覆盖成本并盈利。

这是摩根大通自身乐观预测区间的3至11倍。

现状是，头部三家AI实验室7月合计年化收入约1000亿美元。高盛投资组合策略团队表示，市场“现在需要看到”约3000亿美元年化AI收入的证据，才能维持交易逻辑。即便是摩根大通最乐观的每吉瓦400亿美元上限，也远远不足以覆盖450亿美元的现货租金成本。

结论只有一个：没有人以每吉瓦450亿美元的价格租用现货算力来服务付费客户并盈利。他们租算力是为了训练下一个模型——资金来源是下一轮股权或债务融资。

Rothschild Redburn分析师Alexander Haissl在对CoreWeave和Nebius发出卖出评级时已直接点明：“训练需求能够持续，前提是外部资本保持充裕。”

同一笔钱，被数了三遍

整个AI基建的收入叙事中隐藏着一个结构性问题：超算云收入、超大规模云厂商收入与AI“行业总收入”，它们在很大程度上是同一笔钱，但被计算了多次。

追踪一美元终端用户支出的流向即可看清：企业付费给Anthropic，Anthropic按总收入（含云合作伙伴分成）入账；云合作伙伴（AWS、谷歌）将其份额计入云收入；若该伙伴算力不足，再向SpaceX或CoreWeave租用，后者计入托管收入；SpaceX和CoreWeave向英伟达付款，英伟达计入数据中心收入。

将这个产业链的“AI收入”全部加总得到的数字，是终端用户实际支付金额的数倍。

本周AI板块大跌的直接导火索是英国《金融时报》报道OpenAI截至9月底年化收入约500亿美元，低于此前流传的约700亿美元月度经常性收入数字。高盛TMT专家Sean Johnstone解释了口径差异的来源——Anthropic更接近总收入口径，OpenAI更接近净收入口径，当投资者试图统一口径进行还原时，就产生了巨大统计偏差。

以高盛测算的41吉瓦AI算力需求来看：按116亿美元的自建盈亏线，每年约需4700亿美元AI收入即可覆盖。但如果按当前现货价（约450亿美元／吉瓦）计算，则需要1．8万亿美元的年收入。

这个1．8万亿是当前现实收入的十几倍。现货价格只是稀缺状态的边际价格，而非整体建设规模能够实现的价格水平。

三条待观察的线索

回到最初的问题：为什么云厂商愿意付三倍于自建成本的溢价？答案是它们暂时没有替代选项。但这条路的尽头并不遥远。

以下三个观察指标值得持续关注：

其一，Oracle信用利差的走向。 Oracle五年期CDS周四收于261个基点，创历史新高。高盛TMT团队已将Oracle和Broadcom的信用利差列为监测债务驱动AI资本开支风险的关键指标。当信贷市场收紧信号出现时，债务融资支撑下的硬件采购往往是第一个承压的环节。

其二，SpaceX扩产进度。 从2026Q2的1．4吉瓦到2028年底的10．6吉瓦，四年扩产逾七倍。如果扩产如期推进，现货溢价的消亡将被加速。反之若延期，市场的高价状态将被迫延长。

其三，头部AI实验室的收入增速与融资节奏。 Token经济的闭环尚未闭合——前端收入增长速度远不及后端基建资本开支膨胀速度。当训练需求无法再获得廉价融资时，以现货价格为永久状态定价的芯片抵押债务工具，会率先自行发现答案。