美国 AI 算力租赁市场正在呈现明显的 " 短贵长便宜 " 特征。
10 月 10 日，根据高盛互联网分析师 Eric Sheridan 在 SpaceX 季度预览报告中的图表，一吉瓦算力的年化收入，短期现货租赁约为 400 亿至 500 亿美元，长期合同约为 200 亿至 300 亿美元，而超大规模云厂商（hyperscaler）自建产能的盈亏平衡门槛仅约 120 亿美元。
但高盛分析，谷歌等超大规模云厂商以高昂溢价租用算力，根本原因是自建产能跟不上，一旦自建产能追上，现货溢价将消失。其预测，SpaceX 一家的算力规模将从 2026 年二季度的 1.4 吉瓦，增长至 2027 年底约 7 吉瓦，2028 年底约 10.6 吉瓦——四年内扩张逾 7 倍。整个行业的算力供给正在快速增加。
高盛报告显示，SpaceX 在过去一个季度宣布了两笔新的算力托管合同，并告知投资者这些合同 " 以历史讨论区间 300 亿至 500 亿美元 / 吉瓦的高端定价 "。
SpaceX 并非孤例。
Nebius（NBIS）在 8 月披露，第三季度短期算力合同定价约为 400 亿至 500 亿美元 / 吉瓦。
CoreWeave（CRWV）披露近期短期合同定价约为 400 亿美元 / 吉瓦。
IREN披露近期三年期合同定价超过 200 亿美元 / 吉瓦，在谈合同约为 250 亿美元 / 吉瓦。
Nebius长期合同定价同样在 200 亿至 250 亿美元 / 吉瓦区间。
德意志银行分析师 Edison Yu 在其 "Got compute?" 报告中进一步拆解了 SpaceX 各笔合同的 GPU 小时定价，得出谷歌和 Reflection AI 的合同约为每兆瓦 5000 万至 5100 万美元，另外两家未披露客户约为每兆瓦 6000 万至 6100 万美元——折算下来高达每吉瓦 610 亿美元，GB300 芯片的小时租金接近 14 美元。
短期现货价格约是长期合同价格的两倍。长期协议的定价下限目前维持在约 200 亿美元 /GW。
这种期限结构倒挂，在大宗商品市场有一个专有名词：反向市场（backwardation）。它通常意味着市场将当前短缺视为暂时现象。
换句话说，买家愿意为 " 不承诺 " 支付溢价，恰恰说明需求虽然真实，但连买家自己也不确定这种需求能否持续。
对超算云运营商而言，高盛测算超算云全包资本开支约为每吉瓦 420 亿美元。以 400 亿至 500 亿美元 / 年的现货收入计算，约一年即可收回全部建设成本；即便按 200 亿美元的长期合同底价，也只需两年。
但有一个关键细节不容忽视。高盛在报告中特别提示：
这些托管合同大多数双方均可在 90 天内取消，因此我们假设收入按当前价格确认至合同到期（多数为 2029 年）的做法，存在过于乐观的风险。
一份年化 500 亿美元的收入合同，法律上是一份季度租约。
高盛回报测算：云厂商每 GW 所需收入约 116 亿美元
高盛科技分析团队上月尝试测算超大规模云厂商资本开支所需的 AI 收入规模，结论是：六大美国超大规模云厂商（Alphabet、亚马逊、微软、Meta、Oracle、SpaceX）需要在 2028 至 2030 年累计实现约 1.42 万亿美元 AI 收入，折算约为每吉瓦每年 116 亿美元，才能在 2026 至 2027 年 AI 算力投入上实现 15% 的投入资本回报率（ROIC）。
即便将 ROIC 目标提高至 30%，并采用最高资本开支假设，这一数字也不超过每吉瓦 186 亿美元。
而当前短期超算云租金是这一门槛的2 至 4 倍。
这意味着什么？
谷歌以每吉瓦约 450 亿美元的价格租用 SpaceX 算力（德意志银行测算为 500 亿美元），而高盛的 ROIC 框架显示，谷歌自建数据中心只需每吉瓦约 120 亿美元的回报即可。
没有人会为一种商品支付 4 倍溢价，除非别无选择。分析指出，谷歌租用算力，是因为自建速度跟不上。一旦自建产能追上，租用溢价将消失，超算云收入也将随之大幅缩水。
连最乐观的 Token 经济学也撑不起现货价格
摩根大通分析师 Gokul Hariharan 给出了一个相对乐观的框架：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 亿美元年化 Token 收入（相比 2025 年的 100 亿美元）。
但做一个简单的数学验算：
如果算力成本占 Token 收入的 20% 至 40%（即 60% 至 80% 毛利率），那么一家以每年 450 亿美元租用一吉瓦算力的实验室，需要从这一吉瓦上销售约1100 亿至 2250 亿美元的 Token，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。
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——主要是债务。
这也正是 Rothschild Redburn 分析师 Alexander Haissl 上月对 CoreWeave 和 Nebius 发出卖出评级时的核心论点。他直接指出：
训练需求能够持续，前提是外部资本保持充裕。
AI 收入：同一笔钱被数了好几遍
超算云收入、超大规模云厂商收入与 AI" 行业 "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：
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；
若该合作伙伴算力不足，向 SpaceX 或 CoreWeave 租用一吉瓦，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。
将整个产业链的 "AI 收入 " 加总，得到的数字是终端用户实际支付金额的数倍。
而本周 AI 股票大跌，导火索就是英国《金融时报》报道 OpenAI 截至 9 月底的年化收入约为 500 亿美元，低于此前流传的约 700 亿美元月度经常性收入（MRR）数字。
高盛 TMT 专家 Sean Johnstone 解释了差距来源：
Anthropic 更接近总收入口径（含云合作伙伴的全部客户支出，合作伙伴分成计为成本）。OpenAI 更接近净收入口径（主要是自身份额）。当部分投资者试图将两者统一口径、对 OpenAI 数据进行总收入还原时，就产生了 8 月约 400 亿美元、随后约 700 亿美元的更高数字……这一事件凸显了市场对两家使用不同报告口径的私人公司收入轨迹的高度敏感性。
据彭博报道，即便是 500 亿美元这一数字，也是 " 基于更短时间段的年化销售额预测 "，本身就是一种向上拉伸的计算方式。
最终，数学本身说明了问题。
以高盛 1.42 万亿美元收入需求除以每吉瓦每年 116 亿美元，可以推算出六大超大规模云厂商 2026 至 2027 年资本开支对应约 41 吉瓦 AI 算力。
以不同价格为这 41 吉瓦定价：
按高盛 15% ROIC 门槛（约 116 亿美元 / 吉瓦）：每年约 4700 亿美元 AI 收入
按长期托管合同底价（200 亿美元 / 吉瓦）：每年约 8100 亿美元
按当前短期超算云现货价（约 450 亿美元 / 吉瓦）：每年约1.8 万亿美元
对比现实：头部三家 AI 实验室 7 月合计年化收入约 1000 亿美元；投资人 Brad Gerstner 认为年底需达到 1800 亿至 2000 亿美元才能 " 维持 AI 交易逻辑 "；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。
当前超算云现货价格，是稀缺算力的边际价格，而非整体建设规模能够实现的平均价格。
高盛 TMT 团队的总结：
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。
容量扩张将压缩稀缺溢价
高盛预测，SpaceX 一家的算力规模将从 2026 年二季度的 1.4 吉瓦，增长至 2027 年底约 7 吉瓦，2028 年底约 10.6 吉瓦——四年内扩张逾 7 倍。
整个行业的算力供给正在快速增加。
分析指出，在航运和其他大宗商品市场，" 没有什么比创纪录的价格更能治愈创纪录的价格 "。期限曲线已经在告诉市场 AI 算力的走向：长期合同价格仅为现货价格的一半。
唯一的问题是：终端用户收入能否在信贷市场之前先行到位——还是说，那些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。
值得注意的是，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。Oracle 五年期信用违约互换（CDS）周四收于 261 个基点，创历史新高。
