SpaceX承诺到2027年部署10GW AI基础设施电力容量，微软为最大承购方。

埃隆·马斯克再次震惊世界——当他在SpaceX首次财报电话会议上宣布该公司的吉瓦级雄心时。他"保守地"目标在2027年单年建成并交付增量6—8吉瓦的容量，潜在可能超过10吉瓦。以每吉瓦5000万美元计算，这相当于2027年3000—5000亿美元的资本支出，与AWS和谷歌的预期相当——对于一家利润率明显低于其他超大规模云计算企业竞争对手的公司来说，这是一个非凡的数字。

然而，我们相信这个数字是真实的。我们看到SpaceX有望在2027年底前建成约10吉瓦的容量。我们已评估了所有适合SpaceX的场地，并将列表提供给我们的数据中心模型订阅者。我们的能源模型订阅者也可获得来自30多家涡轮机、发动机和燃料电池供应商按季度提供的精确气体发电设备库存数据——这是我们在更广泛市场认识到之前提供的数据。

SpaceX将开发他们能够开发的任何容量，并尽可能快地投入运营。如我们在Meta Compute深度分析中解释的那样，短期时间线内可用的大规模容量极为稀缺，需要支付溢价——高达每吉瓦每年500亿美元。AI实验室可以轻松吸收并从中获利。

我们的代币经济学模型和推理模拟器显示，在现实的性能水平下，OpenAI和Anthropic都可从GB300集群上的API推理中每吉瓦每年生成超过1000亿美元的收入——远高于在当前新云价格下租赁GB300集群一年的成本。为前沿模型公司提供推理token服务异常利润丰厚。

我们假设每吉瓦每年约120亿美元的成本，采用每GPU小时3美元的保守租赁率。我们的推理模拟器使用前沿级模型架构和我们的AgentX基准——由真实生产编码痕迹构建——混合输入、缓存读取、缓存写入和输出token成本，按照实际工作负载比率计算。结果超过每吉瓦每年1000亿美元。

我们的推理模拟器是为深入理解现代AI加速器如何运作而专门构建的。它构建了用于前沿推理的roofline和现实的性能模型，完整包含每个操作的时序和真实执行输出。这是在实际硅上对实际工作负载的端到端模拟。我们已在各种加速器和工作负载中验证了该模拟器的保真度。

除OpenAI和Anthropic外，还有一家公司能够实现这种每吉瓦的经济效益：微软。通过完全访问OpenAI的模型，他们可以生成相同的每兆瓦收入和利润率，同时完全规避训练成本。萨蒂亚·纳德拉与OpenAI谈判得当：2026年4月的重组协议取消了旧的20%收入分成。简言之，微软有巨大的动力尽可能快地采购尽可能多的兆瓦容量。虽然他们目前大部分数据中心容量以每兆瓦每年约1400万美元的价格提供给OpenAI，但他们有机会在很大程度上改变这种组合。潜在影响是Azure将收入增长率从约42%加速到明年超过100%——这是一个千载难逢的机会，而SpaceX位置特别优越。

微软与SpaceX签署3吉瓦合同、每吉瓦500亿美元听起来可能很极端，但我们认为出于两个原因这是现实的。首先，微软正为史诗级数据中心扩张做准备：他们已在今年迄今签署了10吉瓦的合同，代表超过3000亿美元的总合同价值，更多合同预期即将达成。不过这些合同支持2027年末和2028年的容量，留下了近期空缺。其次，90天取消政策——类似于SpaceX与Anthropic和谷歌的协议——没有资产负债表风险。这使得经济学易于获得Amy Hood的批准。

对于SpaceX，融资问题依然存在：埃隆如何能够以领先超大规模云计算企业的资产负债表来融资这样的大规模资本支出？我们预期两个因素的结合。首先，来自英伟达的厂商融资以降低前期现金成本——可能正是埃隆在财报电话中宣布英伟达独家合作的原因。xAI和SpaceX已积极评估了TPU和AMD等替代方案；财务激励可能使他们倾向于英伟达。其次，最快时间线带来的行业领先定价：SpaceX将继续以3—5个月的领先时间销售大规模计算——这是无敌的提议——定价为每兆瓦每年3000—5000万美元。那个投资回报期超过一年。

这一轨迹表明，到2027年底SpaceX年度经常性收入达3000亿美元是可能的，假设增量2027计算容量的仅50%被货币化，其余分配给Grok和Cursor团队用于训练。

微软终于从去年的暂停中觉醒。他们在今年迄今已通过租赁、新云承包、自建建设和大规模电力购买协议及能源供应协议签署了10吉瓦的约束性合同——相当于约3000亿美元的新约束性承诺。关键驱动力是他们对计算的渴望以捕获每兆瓦每年1亿美元的收入机会。微软在2025年10月与OpenAI签署了2500亿美元协议，代表总计约7吉瓦的容量。这笔大规模基础设施即服务承诺使微软在计算上面临约束，无法为其他用例充分利用他们的OpenAI访问权，无法用于最高利润率的服务：API Foundry和Copilot等应用。

AI进步的步伐急剧加快。模型发布、软件突破和硬件改进正在将多年产业周期压缩为数周。在最近几个月，智能体AI已越过真正的拐点，推动token价值的阶跃变化，而软件和硬件改进大幅降低了生成成本。

在过去一个月里，资深投资者已达成共识：以API价格提供前沿token会产生异常高的利润。我们在1月向我们的代币经济学模型订阅者首次指出这一点，解释推理毛利率为何超过60%。在6月，我们随后发布了详细分析，显示Opus 4.8实现85%以上的毛利率——这个数字现在被引用为Anthropic分析的默认值。得出这些利润率估计需要仔细综合泄露的财务数据、InferenceX数据、所有最新加速器的微基准测试、论文、博客和开源实验室的推文。泄露的数据点如DeepSeek投资者电话引用的10个月GPU回报期——印证我们处于正确的范围，尽管缺乏细节仍令人遗憾。与其单个公司范围的推理毛利率数字不同，真正的价值在于理解按工作负载和容量类型划分的特定利润率结构。