【財訊快報／陳孟朔】半導體與算力獨立研究機構SemiAnalysis創辦人兼首席分析師帕特爾(Dylan Patel)接受Dwarkesh Podcast訪問時預測，到2028年，OpenAI與Anthropic可能取得全球70%至80%的新增AI算力，兩家公司合計算力規模或突破100吉瓦，並憑藉新一代晶片較高的每瓦效能，控制全球大部分有效浮點運算能力(FLOPs)。

帕特爾估計，兩家公司今年初各自擁有約2吉瓦或以下算力，年底均將超過5吉瓦，已占今年全球新增算力約30%；明年占比可能升至40%至50%。由於GB300、TPUv7及Trainium3等新一代晶片每瓦效能可達前代的3至5倍，新增算力的實際影響將遠高於單純的用電規模。

在資金層面，SemiAnalysis模型推估，2024年至2029年全球AI產業鏈累計資本支出可能超過11兆美元；即使大型科技公司投入約6兆美元自有現金流，仍有逾5兆美元缺口需要透過信貸市場融資。帕特爾認為，AI數據中心的高報酬率使科技巨頭可能接受8%甚至更高的融資成本，進而排擠傳統企業、房貸與政府債券的資金需求。

帕特爾並提出一項非主流看法，隨著模型變現效率提高，前沿AI實驗室未必把更多算力用於對外推論服務，反而可能將新增資源投入內部研究及下一代模型訓練。上述預測建立在AI需求、模型能力及資本支出持續高速成長的假設上，若監管限制、能源瓶頸、融資成本或模型商業化進度不如預期，算力集中及全球利率上升的幅度��可能明顯低於其推演。