SemiAnalysis：Nvidia 在資產負債表外為 5,880 億美元 AI 基礎設施提供擔保，Anthropic 算力已實現獲利
Dylan Patel 與 Jordan Nanos 作客 Big Technology Podcast，2026年10月9日
SemiAnalysis 執行長 Dylan Patel 與技術研究員 Jordan Nanos 指出，市場共識嚴重低估了 AI 基礎設施建置的規模及其所需支撐的營收。Patel 表示，近期廣泛流傳的圖表顯示 AI 投資占 GDP 的 3.6%（鐵路建設時期則為 2.2%），這項估計過於保守。他預期，一旦計入更廣泛的供應鏈，美國明年的資本支出（capex）將達約 2 兆美元，相較之下美國 GDP 僅略高於 3 兆美元，「比例是 5% 到 6%，而不是 3% 或 2%」。他補充說，美國的支出數據高估了國內實際需求，因為美國正在服務全球：「歐洲絕大多數針對 Anthropic 的推論（inference）都落在美國，而 OpenAI 在歐洲的大部分推論也同樣在美國進行。」
Nvidia 的 5,880 億美元資產負債表外擔保規模
最引人注目的全新數據來自 Nanos，他指出 SemiAnalysis 目前追蹤到由 Nvidia 支援、總額高達 5,880 億美元的資產負債表外擔保（off-balance-sheet backstops），這約占美國 M2 貨幣供應量的 2.5%。這些支援形式包括營收底價（revenue floors）、房東保證以及 Nvidia 計畫轉讓給第三方的租賃合約。這些安排讓新創雲端服務商（neo clouds）與 AI 實驗室在沒有大型雲端服務商（hyperscaler）參與的情況下，也能獲得投資級融資。Nanos 表示，這些暴險範圍不僅涵蓋 GPU，還擴及營建成本、記憶體供應商、晶圓廠建商以及工業設備製造商，他將後者形容為「該特定專案中最具關鍵性的核心環節（the long pole in the tent）。」
Nanos 反駁了這屬於支撐泡沫的循環性需求的說法。他解釋，Nvidia 會先簽署成為承購方（off-taker），但當晶片到貨時，通常第三方會願意以更高價格接手，因此 Nvidia 往往是將其轉售，而非用於內部的研發消耗。他指出，Nvidia 自留的算力僅占其營收的「極小比例」。他將這套邏輯歸納為務實考量：Nvidia 希望擁有多元化的客戶基礎，而不希望過度依賴三、四家大型雲端服務商。儘管如此，這些擔保仍屬於龐大的或有暴險（contingent exposure），其龐大數字本身就是一項值得追蹤的風險。
Anthropic 算力已實現獲利，OpenAI 亦指日可待
Patel 表示，若以營收對比總算力成本（結合訓練與推論），Anthropic 目前已經實現獲利。他預期 OpenAI 將在「未來兩季內，大約兩到三季」達到此一水準。他指出，Anthropic 的推論毛利率約為 75%，在前沿模型（frontier models）上甚至略高，這與 Salesforce 相當，而 Salesforce 當年花費了更長的時間才達到此一水準。他還指出，Anthropic 的研發支出成長速度小於營收成長，且其客戶取得成本（customer acquisition cost）極低。客戶的轉換成本相當顯著，因為來自競爭對手或中國實驗室的新模型「並不會對現有客戶的支出占比產生太大影響」。他的結論是：「這甚至可以說是一門比傳統軟體更好的生意。」
在營收方面，Patel 的看法遠比貝恩（Bain）等機構先前發布的損益兩平分析來得樂觀。他預期 OpenAI 與 Anthropic 兩者合計的營收，將在 2026 年 12 月達到 6,000 億至 7,000 億美元，並在 2027 年底前潛在達到 1.5 兆美元。2026 年的營收跳升將延續今年約 10 倍的成長動能，其中 Anthropic 將從不到 100 億美元躍升至 1,000 億美元以上。他指出，貝恩、某位哥倫比亞大學教授及其他人所引用的營收需求「相當低」。營收總是落後於資本支出，他表示，以六年折舊期來分攤 1 兆美元的投資，採直線法計算，每年大約需要 2,500 億美元的營收。
Patel 同時也將市場對 Meta 財務償付能力的擔憂斥為「有點荒謬」。他指出，Meta 可以隨時隨地叫停新建設，其現金流足以支應已簽約的部分。Nanos 補充說，取消合約的風險主要存在於自建園區。相較之下，新創雲端服務商的合約通常為期 5 到 6 年，且以固定費率全數承購產能。
關於 Anthropic IPO 的辯論
針對他先前在社群發文指出「無法以 2 兆美元參與 Anthropic 的 IPO，因為『它可能歸零，也可能達到 20 兆美元，但若真到了 20 兆美元，我們所有人就都完蛋了』」，Patel 解釋他高度看好該公司，並認為它可能成為第一家市值達到 10 兆美元的公司。然而，以現今的倍數計算，10 兆美元的市值需要大約 1 兆美元的營收支撐，他認為這在 2028 或 2029 年是有可能的。一旦市值達到 20 兆美元，將對社會帶來巨大影響。如果 AI 創造出數兆美元的營收，這些收益將集中在極少數的股東和供應商手中，他警告若分配不均將引發社會動盪。Nanos 則持較樂觀態度，預期營收將來自新興垂直領域（如藥物開發），而非按 token 計費的程式碼編寫費用。他認為，在從 2 兆美元 IPO 邁向 20 兆美元市值的道路上，新創雲端服務商正是「世界的中心」。
Oracle：優質的雲端服務，坎坷的專案管線
Patel 嚴格區分了評估 GPU 雲端可用性、可靠性與安全性的 ClusterMax 3.0 評比，以及股票投資建議。他指出，Oracle 是「在服務品質方面名列前茅的新創雲端服務商之一」，然而它卻面臨真實的執行與財務問題。SemiAnalysis 在 4 月曾向客戶透露，Oracle 為 OpenAI 承建的新墨西哥州資料中心將會延宕，因為所需的管線無法如期鋪設。Oracle 此後已對該專案宣布不可抗力（force majeure），隨後股價應聲下跌。Patel 表示，該基地的建設可能會延誤數年之久。
他接著列舉了另外三個問題。首先，Oracle 的 OpenAI 合約基本上採用固定毛利率，因此無法享受到 GPU 租賃價格上漲所帶來的紅利。其次，儘管 Oracle「完全具備償債能力」，其發債舉動仍嚇壞了市場。再者，包括威斯康辛州在內的其他站點也出現了延宕情形。他補充說，Nebius 在頂級雲端服務商中擁有最短的平均合約期限，因此能夠「大幅拉抬定價」。相較之下，CoreWeave 與 Oracle 則因鎖定長期合約而捕捉到較少的上漲紅利。
新創雲端服務商的安全防護表現低落
SemiAnalysis 曾發表一篇題為〈多數新創雲端服務商的安全防護糟透了〉（Most Neo Clouds Suck at Security）的文章，大約八小時後，Ilya Sutskever 便發文警告新創雲端服務商在資安上的弱點。Patel 表示，開源的中國模型（尤其是 GLM）能夠駭入數十家新創雲端服務商。他描述了一起事件：SemiAnalysis 在甚至沒有刻意嘗試的情況下，就能看到某個叢集內其他租戶的儲存空間與 Slurm 作業。這些租戶包含了某個全球前十大 GDP 國家的高層安全機構，該公司隨即通報了此一問題。Nanos 指出，主權 AI 的推動意味著國家機構經常與其他租戶共用基礎設施，因為一個國家內可能僅有一處設施配備了 GB200 NVL72 系統：「這是個賣方市場。」
Nanos 表示，在追蹤的 323 家供應商中，長尾的未評級或「無法取得（unavailable）」雲端服務商反映出一個市場現狀：市場優先考量的是籌措資金與快速部署晶片，而非服務品質。他直言，獲得推薦的門檻「相當低」。
Google 的算力配置與前沿實驗室的保留策略
Patel 指出，與兩三年前相比，過去六個月內 Google 分配給 DeepMind 的算力占比已經下降，部分原因在於 Google 正在透過 TPU 支援 Anthropic。他預期到今年底，DeepMind 將成為三大領先實驗室中擁有最少算力的機構，並調侃道：「Thomas Kurian 贏了，Demis 輸了。」他認為，如果 OpenAI 和 Anthropic 明年各自增加 5 到 10 吉瓦（gigawatts）的算力，而 Google 僅增加幾吉瓦，風險將會進一步擴大。Nanos 則認為 Gemini 缺乏明確的市場定位，因為它在程式碼編寫能力上落後前兩三大競品。
Patel 同時透露，領先的實驗室已經開始藏私，不願釋出其最強的模型。Anthropic 早在 2 月就準備好 Mythos 模型，卻只發布了閹割版本。OpenAI 也同樣壓著更新的模型不放。他預期這兩家實驗室將在未來幾周內發布新模型，Anthropic 則會在 IPO 前搶先推出。Nanos 預期各家將發布「最小可行性模型（minimum viable models）」來保持領先中國及開源競爭對手的優勢。另一方面，Patel 則主張前沿技術的實際推進速度受限，因為在互不信任以及中國緊追在後的壓力下，沒有一家實驗室敢放慢腳步。