数月来，AI浪潮的一大核心前提一直是算力稀缺。

　　但是，在周二的一份报告中，高盛One-Delta交易台主管Rich Privorotsky却对相对供求关系，提出了一些至关重要的问题。供需国是构成推动近阶段市场上涨的叙事基础。

　　他的目光先放在了供应方面……

　　Privorotsky指出，最重要的指标仍是算力资源租赁价格：

　　如果稀缺性持续存在，价格应保持坚挺，并能为持续的资本支出提供依据。

　　如果供应增加且租赁价格持续走低，这将直接挑战“算力资源短缺”这一论调。

　　这种压力将首先体现在硬件领域。

　　Privorotsky认为，ORNN H100指数近几日的回落值得关注。该指数反映的是Ornn Compute统计的H100单卡的租赁价。

　　Privorotsky指出，这背后的受益者是那些销售完整系统并通过使用量变现的公司，而非仅仅是那些销售“镐和铲”的企业。

　　Privorotsky的初步结论仍然是，超大规模云服务商(hyperscalers)是这一阶段的结构性赢家。一旦它们证明能够以更低的支出实现同等产出，市场就会给予回报。

　　而更大的风险在于硬件和基础设施栈的上游环节，该领域的预期仍建立在持续短缺的基础上。

　　与此同时，在需求端，上周看起来还是一个资金层面的担忧，如今却越来越像是一个平台和路由问题。

　　如果前沿模型正在商品化且代币成本在下降，那么价值将流向那些拥有最大已部署算力基数、最广泛分发网络以及最紧密软件栈的企业。

　　值得探讨的是，Token降价对投资格局究竟意味着什么。

　　一方面，模型效率仍在以惊人的速度持续提升。

　　得益于架构优化、量化、稀疏推理(Red Hat AI 推理)、更优的调度以及更高效的硬件利用率(Vera Rubin)，每兆瓦单位功耗下的实际数据处理能力正在飞速提升。

　　保守估计，效率提升约3倍；乐观来看，某些工作负载下甚至可能达到6-7倍。

　　与此同时，通过新建集群、改造训练硬件以及本地推理部署，增量供应仍在持续增加。

　　但归根结底，关键在于这张图表：Token支出持续下滑……

　　值得注意的是，周二随着微软因安全顾虑放弃了价值30亿美元的租赁甲骨文云算力的合作协议，费城半导体指数再度遭受重创。