编译 | 佳扬
编辑 | 云鹏
智东西4月13日消息，据华尔街日报报道，随着全球AI热潮持续升温，算力供给正日益趋紧。
行业头部的Anthropic，不仅陷入系统频繁宕机、服务稳定性大幅下滑的困境，还出现用户投诉、部分企业客户流失的问题。截至4月8日，Anthropic公司的Claude API在过去90天内的正常运行时间为98.95%，低于软件公司通常向客户承诺的99.99%。
Claude API服务中断时间（来源：华尔街日报）
华尔街日报3月29日的报道曾指出，OpenAI因算力紧张被迫收缩业务战线，放弃此前备受市场关注的Sora视频生成应用，将有限算力集中投入至代号“Spud”的新AI模型研发中，优先保障核心业务的稳步推进。
与此同时，高端GPU租赁价格迎来惊人涨幅，租用英伟达最先进的Blackwell系列芯片，每小时费用已达4.08美元，较两个月前的2.75美元上涨48%，短短两个月内涨幅接近五成。
一、AI巨头纷纷约束算力
算力短缺已成为头部AI企业发展的核心阻碍，多家巨头不得不通过收缩业务、限制用户资源等方式应对危机。Anthropic首席财务官莎拉·弗莱尔在近期投资者访谈中直言，“我确实花了很多时间寻找任何可用的临时计算资源。目前，由于计算资源不足，我们不得不做出一些非常艰难的取舍，放弃一些我们正在推进的项目。”
算力需求的爆发式增长是这场危机的直接推手。数据显示，OpenAI API的token使用量从去年10月的每分钟60亿次，飙升至今年3月下旬的150亿次，短短五个月内增幅达150%。为应对算力缺口，OpenAI已放弃此前备受市场关注的Sora视频生成应用，将有限的算力集中投入到代号为“Spud”的新AI模型及企业级产品开发中，优先保障核心业务推进。
作为OpenAI的主要竞争对手，Anthropic也面临着相似问题。Anthropic的营收预期一路飙升，从最初预计2025年底实现90亿美元年化收入，到今年2月攀升至140亿美元，两个月后更是翻倍至300亿美元。
但3月下旬，Anthropic被迫出台限制措施，宣布在太平洋时间工作日早5点至11点的高峰时段，限制用户可使用的token数量。这一举措引发用户广泛不满，多位用户在X论坛上抱怨资源消耗过快，有用户表示，此前数周都未用完的token上限，如今仅45分钟就已耗尽。对此，Claude Code创始人兼负责人Boris Cherny在X上回应称，公司正全力应对Claude持续增长的需求，产能作为核心资源需谨慎管理，未来将优先保障核心用户与API使用者的体验。
二、越来越贵的算力
纽约数据提供商Ornn的数据显示，近几个月来，英伟达全系列GPU产品的现货市场价格大幅上涨，尤其是数据中心云端访问的GPU价格，涨幅尤为明显。
算力需求的激增，直接推动行业定价机制调整与长期合同绑定。去年年底，全球最大上市AI云公司之一的CoreWeave将GPU租赁价格上调20%以上，同时将小型客户的服务合同期限从1年延长至至少3年。上月底，美国银行分析师恢复对CoreWeave的“买入”评级，并预测至少到2029年，该公司的算力服务需求仍将持续超过供给，算力紧张局面难以缓解。
具体来看，高端GPU的租赁价格涨幅惊人。根据Ornn计算的价格指数，租用英伟达最先进的Blackwell系列芯片一小时的费用已达4.08美元，较两个月前的2.75美元上涨48%，短短两个月内接近2倍涨幅，凸显算力资源的稀缺性。
“我经营这家公司五年多来，从未见过如此严重的容量短缺。”云基础设施公司Vultr首席执行官JJ Kardwell直言，算力短缺的核心症结并非企业不愿部署更多设备，而是交付周期过长。数据中心建设耗时久，且截至2026年的可用电力已被全部预订一空，短期内无法通过新增设备缓解缺口。
三、算力短缺导致AI服务质量低，客户流失
算力短缺不仅推高成本，更直接影响AI服务的稳定性，甚至导致企业客户流失。自2月中旬以来，Anthropic的系统故障愈发频繁，部分企业客户已开始转向其他AI模型提供商。软件开发平台Retool创始人兼首席执行官David Hsu表示，他此前一直倾向于使用Anthropic的Opus 4.6模型驱动公司AI代理工具，认为其最适配企业级应用，但近期因Anthropic服务器频繁不稳定，已转而采用OpenAI的模型。
互联网核心服务的可靠性通常以“9”为衡量标准，四个“9”（99.99%的正常运行时间）是软件公司向客户承诺的常规标准，但截至4月8日，Anthropic的Claude API在过去90天内的正常运行时间仅为98.95%。
“这不正常。”人工智能推理初创公司Baseten联合创始人兼首席技术官Amir Haghighat评价道，AWS、数据库、RDS或Stripe等核心服务，均需保障极高的弹性和正常运行时间，而当前AI行业的服务质量与之相差甚远，“没有企业愿意为应用程序的智能服务，选择稳定性如此之差的提供商”。
结语：AI的算力竞争
当技术突破的速度超越基础设施建设的步伐，最终考验的不仅是企业的技术实力，更是整个产业链在算力供需失衡下的应变能力。
对于押注AI的科技巨头而言，如何在项目取舍、成本控制与服务质量之间找到平衡，是下一步的关键问题。
