BV1Wp7k6uEuS · EverEstate1 00:00:00,040 --> 00:00:01,500 伴随AI需求的爆发 2 00:00:01,500 --> 00:00:02,080 这几年来 3 00:00:02,080 --> 00:00:04,309 科技巨头纷纷拼命加码资本支出 4 00:00:04,309 --> 00:00:05,349 甚至连微软 5 00:00:05,349 --> 00:00:05,849 谷歌 6 00:00:05,849 --> 00:00:08,210 亚马逊这样的印钞机级别的超级巨头 7 00:00:08,210 --> 00:00:09,750 都因为庞大的资本支出 8 00:00:09,750 --> 00:00:11,830 导致自由现金流所剩无几 9 00:00:11,830 --> 00:00:14,470 这些资本支出一度让市场感觉到恐慌 10 00:00:14,470 --> 00:00:15,990 觉得AI泡沫来了 11 00:00:15,990 --> 00:00:19,269 但是今天的主题我们会从租金回报率的角度看一看 12 00:00:19,269 --> 00:00:21,350 这些大厂资本支出到底合不合理 13 00:00:21,350 --> 00:00:24,920 以及英伟达GPU在AI时代到底有多值钱 14 00:00:24,920 --> 00:00:27,839 一基础计算 15 00:00:28,980 --> 00:00:33,320 目前单块B200云上租金大概是6.1美元每小时左右 16 00:00:33,320 --> 00:00:36,689 这让我们可以站在大厂投资角度算一笔账 17 00:00:36,689 --> 00:00:40,030 对于有72个B200的NVL72机架来说 18 00:00:40,030 --> 00:00:42,570 它的采购价格是260万美元 19 00:00:42,570 --> 00:00:44,450 我们按照六美元每小时计算 20 00:00:44,450 --> 00:00:48,049 72张卡一年租金也有378万美元 21 00:00:48,049 --> 00:00:49,070 考虑运维成本 22 00:00:49,070 --> 00:00:50,259 参考下图估算 23 00:00:50,259 --> 00:00:52,820 运维成本大概是机价总价值的15% 24 00:00:52,820 --> 00:00:56,320 大厂买一套NVL72机架回来几乎是一年就回本 25 00:00:56,320 --> 00:00:58,768 大厂还有比投数据中心更好的投资吗 26 00:00:58,768 --> 00:01:02,090 这比回购自家股票搞战略投资来得好多了 27 00:01:02,090 --> 00:01:05,510 所以千万不要低估这些科技巨头的效率和判断力 28 00:01:05,510 --> 00:01:07,769 GPU在AI需求的爆发式增长下 29 00:01:07,769 --> 00:01:09,289 几乎就是印钞机 30 00:01:09,289 --> 00:01:12,180 另外目前也看不到折旧和空置的风险 31 00:01:12,180 --> 00:01:14,180 因为token消耗量几何式增长 32 00:01:14,180 --> 00:01:16,420 6年前的A100和4年前的H100 33 00:01:16,420 --> 00:01:17,420 不仅是被租满 34 00:01:17,420 --> 00:01:19,439 作为老卡租金居然也在涨 35 00:01:19,439 --> 00:01:21,040 其中H100和A100 36 00:01:21,040 --> 00:01:22,939 近期云上租金都创出新高 37 00:01:22,939 --> 00:01:23,799 更重要的是 38 00:01:23,799 --> 00:01:27,430 GPU不是想要多少就有多少的受到台积电产能 39 00:01:27,430 --> 00:01:28,909 内存供应等诸多限制 40 00:01:28,909 --> 00:01:31,200 这使得供应很难短期拉上来 41 00:01:31,200 --> 00:01:36,150 所以明年B200这种高端GPU算力的租金大概率比现在还要高 42 00:01:36,150 --> 00:01:38,209 参考new cloud代表厂家NBAS 43 00:01:38,209 --> 00:01:39,269 在今年6月1日起 44 00:01:39,269 --> 00:01:41,709 将大幅提高GPU云上租金 45 00:01:41,709 --> 00:01:44,010 供不应求的趋势非常明显 46 00:01:44,010 --> 00:01:47,569 2space x招股书透露的秘密 47 00:01:48,890 --> 00:01:51,290 在实际建设和部署数据中心的过程中 48 00:01:51,290 --> 00:01:54,329 成本显然远不是我们第一部分估计的这样简单 49 00:01:54,329 --> 00:01:56,010 还要考虑到土地审批 50 00:01:56,010 --> 00:01:56,810 资金成本 51 00:01:56,810 --> 00:01:58,500 税务等等各方面的开支 52 00:01:58,500 --> 00:02:02,340 以及并非所有GPU都会七天24小时满额出租 53 00:02:02,340 --> 00:02:05,900 所以一年回本只能作为理想状态下的理论值 54 00:02:05,900 --> 00:02:08,379 实际上的云上收租回报率到底有多高 55 00:02:08,379 --> 00:02:10,979 我们可以参考SPACEX最近被曝光的招股书 56 00:02:10,979 --> 00:02:13,069 其中透露一些非常有营养的数据 57 00:02:13,069 --> 00:02:14,389 根据招股书的内容 58 00:02:14,389 --> 00:02:18,009 我们知道ANTHROPIC在锁定class1集群算力后 59 00:02:18,009 --> 00:02:21,219 又继续获得class s2中更强的BLACKWELL算力 60 00:02:21,219 --> 00:02:22,159 为了这些算力 61 00:02:22,159 --> 00:02:24,219 从现在到2029年5月 62 00:02:24,219 --> 00:02:28,120 ANTHROPIC每个月将向SPACEX支付12.5亿美元的算力租金 63 00:02:28,120 --> 00:02:29,949 一年就是150亿美元 64 00:02:29,949 --> 00:02:33,939 单单这一项收入就差不多是space x所有其他收入之和 65 00:02:33,939 --> 00:02:35,180 CLOS1数据中心 66 00:02:35,180 --> 00:02:36,240 这个合作是双赢 67 00:02:36,240 --> 00:02:38,259 对于即将IPO的SPACEX来说 68 00:02:38,259 --> 00:02:39,930 大幅改善了公司现金流 69 00:02:39,930 --> 00:02:41,250 对于ANTHROPIC来说 70 00:02:41,250 --> 00:02:43,490 则是获得了严重短缺的宝贵算力 71 00:02:43,490 --> 00:02:44,810 我们现在知道了租金 72 00:02:44,810 --> 00:02:47,409 剩下的就是算两个集群资产的成本了 73 00:02:47,409 --> 00:02:48,729 先看克劳斯一 74 00:02:48,729 --> 00:02:52,310 已知这是一个拥有22万张英伟达GPU的算力集群 75 00:02:52,310 --> 00:02:55,810 包括H100H200GB230种GPU 76 00:02:55,810 --> 00:02:57,409 H100和H200 77 00:02:57,409 --> 00:02:59,949 单卡成本大概在3.5到4万美元 78 00:02:59,949 --> 00:03:02,469 GB200单卡成本是3.6万美元 79 00:03:02,469 --> 00:03:04,949 考虑到CLOS1的建设和部署时间 80 00:03:04,949 --> 00:03:05,629 可以推测 81 00:03:05,629 --> 00:03:08,150 其中H100和H200比例比较大 82 00:03:08,150 --> 00:03:11,289 我们以4万美元为整个集群所有卡的平均成本 83 00:03:11,289 --> 00:03:15,969 则CLAUSE集群用来买英伟达GPU的成本大概是88亿美元 84 00:03:15,969 --> 00:03:16,930 除了GPU外 85 00:03:16,930 --> 00:03:19,050 数据中心基础设施建设也要成本 86 00:03:19,050 --> 00:03:20,829 这是SPACEX引以为豪的事 87 00:03:20,829 --> 00:03:22,088 他们在招股书中说 88 00:03:22,088 --> 00:03:23,848 其通过极致的供应链控制 89 00:03:23,848 --> 00:03:28,509 将数据中心的建设成本压低至惊人的每兆瓦270万美元 90 00:03:28,509 --> 00:03:31,949 远低于业界基准的每兆瓦1230万美元 91 00:03:31,949 --> 00:03:34,409 而class1的容量是300兆瓦 92 00:03:34,409 --> 00:03:37,319 所以基础设施建设是8.1亿美元 93 00:03:37,319 --> 00:03:41,900 因此CLAUS1总成本等于88亿美元的GPU采购费 94 00:03:41,900 --> 00:03:46,199 加8.1亿美元的基础设施建设费等于96.1亿美元 95 00:03:46,199 --> 00:03:47,539 再看class2 96 00:03:47,539 --> 00:03:49,620 这个集群比class1更大 97 00:03:49,620 --> 00:03:50,899 更强也更贵 98 00:03:50,899 --> 00:03:52,789 这是一个纯black well集群 99 00:03:52,789 --> 00:03:54,210 里面不是GB200 100 00:03:54,210 --> 00:03:55,389 就是GB300 101 00:03:55,389 --> 00:03:57,310 当前已上线430兆瓦 102 00:03:57,310 --> 00:04:00,269 对应22万张GB200或GB300 103 00:04:00,269 --> 00:04:03,329 下一阶段后容量将增长至830兆瓦 104 00:04:03,329 --> 00:04:04,609 约44万张 105 00:04:04,609 --> 00:04:06,439 GB200或GB300 106 00:04:06,439 --> 00:04:08,360 都按NVL72机柜计算 107 00:04:08,360 --> 00:04:10,439 GB200单价3.6万美元 108 00:04:10,439 --> 00:04:12,680 GB300单价4.2万美元 109 00:04:12,680 --> 00:04:13,919 据平均数估算 110 00:04:13,919 --> 00:04:17,759 class2中的GPU平均每个成本是3.9万美元 111 00:04:17,759 --> 00:04:20,620 44万个的成本就是171亿美元 112 00:04:20,620 --> 00:04:24,319 同样考虑每兆瓦270万美元的基础设施建设成本 113 00:04:24,319 --> 00:04:28,500 close2对应830兆瓦的成本是22.4亿美元 114 00:04:28,500 --> 00:04:33,658 因此clothes2总成本等于171亿美元的GPU采购费 115 00:04:33,658 --> 00:04:36,538 加22.4亿美元的基础设施建设费 116 00:04:36,538 --> 00:04:38,819 等于193.4亿美元 117 00:04:38,819 --> 00:04:41,860 我们把class1和CLAUS2的成本加起来 118 00:04:41,860 --> 00:04:43,560 即96.1亿美元 119 00:04:43,560 --> 00:04:45,259 加193.4亿美元 120 00:04:45,259 --> 00:04:47,399 等于289.5亿美元 121 00:04:47,399 --> 00:04:51,139 现在我们再来回头看看ANTHROPIC付给space x的租金 122 00:04:51,139 --> 00:04:52,620 一年150亿美元 123 00:04:52,620 --> 00:04:55,199 就明白这个出租算力的生意有多香了 124 00:04:55,199 --> 00:04:57,639 我们上文分享了一个大体的数据中心 125 00:04:57,639 --> 00:05:01,019 年度运维成本大概是GPU机架成本的15% 126 00:05:01,019 --> 00:05:03,480 两个集群大概是35.5亿美元 127 00:05:03,480 --> 00:05:05,639 所以回报率的计算就很简单了 128 00:05:05,639 --> 00:05:08,600 租金减去运维成本除以总资产投入 129 00:05:08,600 --> 00:05:11,079 也就是150-35.5 130 00:05:11,079 --> 00:05:12,439 除以289.5 131 00:05:12,439 --> 00:05:14,180 等于39.6% 132 00:05:14,180 --> 00:05:18,360 这样一个具体的数字足够让我们感受到英伟达GPU到底有多值钱 133 00:05:18,360 --> 00:05:20,310 到底是一个怎样的优质资产 134 00:05:20,310 --> 00:05:21,649 还需要特别注意的是 135 00:05:21,649 --> 00:05:23,029 39.6% 136 00:05:23,029 --> 00:05:25,819 这个回报率大概率是被显著低估的 137 00:05:25,819 --> 00:05:27,339 因为目前公开信息只是说 138 00:05:27,339 --> 00:05:30,620 ANTHROPIC和space x的协议已从独占colossus1 139 00:05:30,620 --> 00:05:32,579 扩展到包含colossus2的算力 140 00:05:32,579 --> 00:05:35,990 没说ANTHROPIC已经把colossus2的全部容量独占 141 00:05:35,990 --> 00:05:42,288 所以每年150亿美元的算力租金对应的只是全部class1加部分class2 142 00:05:42,288 --> 00:05:45,329 我们按两个集群的全量投资计算出来的租金回报率 143 00:05:45,329 --> 00:05:47,918 实际上还是会显著低于实际的回报率 144 00:05:47,918 --> 00:05:51,519 只要CLAUS2里还有一小部分算力尚未租给ANTHOPIC 145 00:05:51,519 --> 00:05:54,119 实际租金回报率可能轻松超越5% 146 00:05:54,119 --> 00:05:54,439 十 147 00:05:54,439 --> 00:05:56,538 两年内回本的出租生意 148 00:05:56,538 --> 00:05:58,499 三真实需求 149 00:05:58,499 --> 00:06:03,108 一各家科技巨头的apex和云算力出租的关系 150 00:06:03,108 --> 00:06:05,809 就像是建房子和出租房子的关系 151 00:06:05,809 --> 00:06:07,908 如果你建了一大堆房子却租不出去 152 00:06:07,908 --> 00:06:09,470 这个时候就要警惕泡沫了 153 00:06:09,470 --> 00:06:11,569 但如果你建一栋就租满一栋 154 00:06:11,569 --> 00:06:13,230 租金高到你两年回本 155 00:06:13,230 --> 00:06:14,910 而且之前几年建的老房子 156 00:06:14,910 --> 00:06:16,550 现在租金还在不断上涨 157 00:06:16,550 --> 00:06:19,629 这显然是一个供不应求的正在爆发的市场 158 00:06:19,629 --> 00:06:21,970 如果说建房或买房可能涉及到融资 159 00:06:21,970 --> 00:06:24,019 那么租房行为则是纯消费 160 00:06:24,019 --> 00:06:25,139 在上文的案例中 161 00:06:25,139 --> 00:06:28,420 ANTHROPIC作为租客不可能闲的没事给对方送钱 162 00:06:28,420 --> 00:06:31,889 他们愿意拿一年150亿美元的租金给到SPACEX 163 00:06:31,889 --> 00:06:36,209 就说明ANTHROPIC能用这个算力换来远超150亿美元的回报 164 00:06:36,209 --> 00:06:39,410 未来的AI算力一定会像现在的电力或石油一样 165 00:06:39,410 --> 00:06:42,019 成为几乎每一个人生活和工作中的刚需 166 00:06:42,019 --> 00:06:44,379 我们每个月也会多一份token账单 167 00:06:44,379 --> 00:06:47,319 本期主题内容来自过去一段时间星球的部分主题 168 00:06:47,319 --> 00:06:49,899 另外最近投资户限制趋于严格 169 00:06:49,899 --> 00:06:52,500 关于如何保护存量账户和未来窗口 170 00:06:52,500 --> 00:06:54,120 除了上上篇星球主题外 171 00:06:54,120 --> 00:06:57,560 我还有更多总结发布在星球这个半私域空间 172 00:06:57,560 --> 00:07:01,750 感兴趣的朋友也欢迎扫描公号文末二维码加入星球 173 00:07:01,750 --> 00:07:04,110 最近还有不少网友问我的小号是什么 174 00:07:04,110 --> 00:07:05,649 这里备注一下备用工号 175 00:07:05,649 --> 00:07:09,829 也谢谢感兴趣的朋友多用一个关注名额关注我的备用号 176 00:07:10,569 --> 00:07:12,110 如果你喜欢本期视频 177 00:07:12,110 --> 00:07:13,529 希望可以点赞关注 178 00:07:13,529 --> 00:07:14,269 支持一波 179 00:07:14,269 --> 00:07:16,560 这将对我有很大的帮助
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| 用户 | 内容 | 点赞 | 回复 | 时间 |
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| 山海一归客_ | 别被骗了，理论上是一年收回成本，但是那是在美国，没算电费，土地，人工。 而且最重要的是要有人买，就是各个人工智能公司。 但是现在所有的人工智能公司的钱，都是融资得来的，业务收入完全是杯水车薪，可以忽略不计。一旦融资的钱烧完，还会有人租吗？ 现在ai最大的泡沫就是商业模式没跑通。个人的订阅费完全支撑不起来市场。公司也不行，小公司体量小，大公司直接自己买个服务器，更便宜，更安全。 | 20 | 30 | 2026-06-05 20:15 |
| 芝士越多越美味 | 問題不是這個，open ai和anthropic 現金流都沒有轉正，也就是靠大廠燒錢，很難知道是不是真實需求，只是請人來租房子 | 8 | 0 | 2026-06-05 20:14 |
| 相信大A牛哥 | 错过这次ai革命，我们与美国的差距就是人与吗喽[doge] | 5 | 5 | 2026-06-05 20:35 |
| 树机能 | anthropic以高价租算力并不能代表他一定能获得远超其投入的回报，公司为了技术和垄断地位烧融资的钱这不是常识吗？这不代表这家公司一定能成功或者快速能盈利呀，目前整个ai产业还是在烧钱换算力换技术，距离盈利还很远，ai capex支出最大的四家微软 meta 谷歌 亚麻的capex/营收都很紧张，一旦capex增速斜率下降那么整条半导体产业链就会有很大影响 | 4 | 0 | 2026-06-05 22:32 |
| 花生さん | 看看这两家公司签的具体合同吧，典型的就讲一半的真相。 | 4 | 4 | 2026-06-05 20:50 |
| Wu阿偶 | 普通人怎么做。 | 4 | 8 | 2026-06-05 20:10 |
| 人有所操2891 | 只要他造的你造不了那就必然贵。没毛病。 | 2 | 0 | 2026-06-05 20:14 |
| Aaa牛牛批发 | 现在不合适了，目前来看最好的机会是暴跌时抄底。 | 1 | 0 | 2026-06-05 21:42 |
| 淡班精华 | 还是要看产业链终端公司能不能可持续地挣到钱，造车公司不能持续地挣到钱的话，上游零部件/电池厂/锂矿暂时赚麻了也不可持续，造车公司如果一直是通过融资带来上游零部件/电池厂/锂矿的生意繁荣那绝对不可持续 | 1 | 0 | 2026-06-05 20:55 |
| rand_fly | 谷歌也和SpaceX签了 | 0 | 0 | 2026-06-06 19:09 |
| 因丘比特 | 我看到的结论是反的[思考] | 0 | 0 | 2026-06-06 00:50 |
| 67489639156 | 你知道了，还做视频套现，就没收益了 | 0 | 0 | 2026-06-05 22:08 |
| 虛空卡比獸1 | CRWV就是专门做这个的他还把持有的显卡作为抵押品扩张，如果显卡价格下单会引起非常大的风险，租卡那么贵下游客户都在买卡自建算力中心了，归根到底还是英伟达出货速度和需求增长速度谁快了 | 0 | 0 | 2026-06-05 20:34 |
| 相信大A牛哥 | 电力散热费用巨大 | 0 | 0 | 2026-06-05 20:33 |
| Eason汪汪汪 | 嘿嘿，第一[打call] | 0 | 0 | 2026-06-05 20:06 |
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