硅谷AI算力争夺现状：Anthropic向SpaceX租算力，谷歌研究员因资源不足转投OpenAI

就连A社CEO Dario Amodei也低声下气求到了对家Meta门前：

老铁，给点 算力 吧。。。

结果你猜怎么着，小扎婉拒，马斯克坐收渔利：

SpaceX 充当英伟达GPU二道贩子，给Anthropic倒卖算力，赚得那叫个盆满钵满——

8月首份财报长势喜人，光季度AI业务收入就高达 25.61亿美元 ，同比增长247%，环比更是翻了两倍之多。

好家伙！为了算力，硅谷这是拼了， 大连横时代 堂堂来袭。

甭管以前在网上互喷有多狠，台下还是要为了GW弯腰。

不弯不行啊，你看隔壁掉队的 谷歌 。

豪掷27亿美元请回来的顶级科学家Noam Shazeer，因为 差算力 ，没两年就托马斯回旋跳去了OpenAI。

别人砸钱还要听个响，你谷歌纯纯做慈善来的。（doge）

即便强如谷歌这样的科技巨头，也无法保证明星研究员能获得足够的GPU资源。

提起 Noam Shazeer ，最先想到的是Transformer八子之一，他于2021年离开谷歌创立Character.AI，致力于开发生成式AI聊天机器人。

2024年，谷歌斥资 27亿美元 ，通过交易促成Shazeer回归，并担任Gemini联合负责人。

这样的研究员，本该是巨头争相保障资源的人。

但根据外媒最新报道，他的团队同样遭遇了算力被重新分配的艰难处境，Shazeer被迫转投对家 OpenAI 。

无独有偶，此前 哈萨比斯 也曾长期对项目算力不足表达过不满，在一定程度上也影响了他卸任DeepMind CEO的决定。

目前谷歌内部，关于资源分配存在较大分歧， 谢尔盖·布林 有时会直接介入，将资源重新调配给自己认为重要的项目。

但归根结底还是算力资源不够，只能开源节流。

公司外部的竞争，则让行业关系变得愈加复杂。

OpenAI、Anthropic这些顶尖初创不仅要拼模型能力，还要争夺数据中心、服务器和供电能力。

以 Anthropic 为例，其模型的算力需求已经大到，需要与另一家模型公司讨论供货。

今年5月与SpaceX的合作协议规定，将在当月收获超300兆瓦的新容量，涉及22万块英伟达GPU，同时提高Claude Code和API的使用额度。

换句话说，这样做的目的就是 让后端拿到更多算力供给前端 。算力有了，模型强了，用户也留下来了。

于是模型公司的竞争开始出现两套同时运行的逻辑：

产品层面 ，大家还是争用户、争开发人才； 基础设施层面 ，谁能及时提供资源，谁都可能成为潜在合作对象。

它们的情况更具戏剧性。

这些公司难以自建数据中心，但过去，它们可以靠灵活租用AWS等云平台的GPU， 按需付费 。

然而随着头部AI实验室大量锁定算力资源，部分云服务商开始要求多年合约，预付款高达合同金额的 30% ，甚至要求创业公司寻找付款担保方。

以上种种，都让初创公司陷入了两难境地。

算力买太多，如果未来用户增长不及预期，持续消耗的现金就打了水漂；买太少，则可能因为没有计算资源处理需求而错失增长机会。

这样的情况反而催生出了一门新生意： 全球算力淘金。

比如代表性的San Francisco Compute公司就曾跑到美国乡村旧鸡舍里收服务器， 马斯克也和** 台积电**讨论起了进一步的算力合作。

硅谷的顶级VC也开始亲自囤GPU ，YC在7月为旗下创业公司推出专供的GPU集群，Radical Ventures还会帮助被投公司协调供应商合同。

这对于正在训练或部署模型的小型团队，稍微解决了燃眉之急。

但 堵不如疏 ，算力会出现这种短缺情况，其实个中原因相当复杂。

OpenAI、Meta乃至谷歌都在积极建设新的数据中心，承诺 未来 会提供海量GPU资源。

但模型快速增长的需求等不及，这中间的时间差，或者说画的大饼，就是公司还得继续四处找算力的原因之一。

从今年开始， Agent 开始代替一问一答成为用户使用的核心范式，连续长时的工作任务迫使服务器承担起更多的并行计算。

需求增加之后，连同芯片的租赁行情都发生了翻天覆地的变化。

SemiAnalysis今年4月公布的数据显示， H100 一年期租赁合约价格，从2025年10月低点的每GPU每小时1.70美元，上涨至2026年3月的2.35美元，涨幅接近 40% 。

GPU堪比黄金的说法，并非空穴来风。

真正能即时交付、稳定运行的算力不足，新的算力还遥遥无期，共同造就了算力市场的困境。

于是 算力霸权 变得具体。

初创公司挑战行业巨头的叙事将日益凋零，即使有人有路线，计算资源不够也完蛋。