2個月L4躍至L6！Anthropic新模型能力爆發，DRAM價格或將翻三倍

AI模型迎來“近兩年最大能力躍遷”，供應鏈全線告急，美國民憤情緒一觸即發——這是SemiAnalysis創始人Dylan Patel在最新訪談中給出了對當下AI革命最直白、最辛辣的判斷。

4月23日，知名半導體及AI行業研究機構SemiAnalysis首席執行官（CEO）Dylan Patel在一場深度訪談中，詳細拆解了當前AI行業的供需動態、代際技術突破以及潛在的社會宏觀影響。

Patel的公司SemiAnalysis是華爾街和科技投資圈高度關注的AI基礎設施獨立研究機構，其客戶覆蓋頂級對沖基金和科技企業。他在訪談中以自身公司的AI使用數據為切入口，引出了對整個AI產業供需格局的深度研判。

他透露，SemiAnalysis去年的AI支出僅為數萬美元，但由于員工（甚至是非技術人員）開始瘋狂使用Claude等AI工具進行代碼編寫和數據分析，今年的年化Token支出已經飆升至700萬美元。

他指出，Anthropic等頭部機構的新模型實現了“近兩年最大能力躍遷”，僅用兩月便從L4跨越至L6級工程師水平，讓“執行變得極其廉價”。這也導致硬件供應鏈面臨“極度短缺”，DRAM價格或將翻兩至三倍，臺積電2028年資本支出有望觸及千億美元。

值得警惕的是，隨著技術向經濟系統滲透，底層失業焦慮加劇，預計三個月內美國或爆發針對AI的大規模抗議，公眾抵觸情緒正成為不可忽視的宏觀變量。

驅動這場Token消耗狂潮的核心，是前沿模型能力的爆炸式增長。

在訪談中，Patel特別提到了Anthropic未公開發布的神秘新模型（代號Mythos）以及最新版的Opus。他指出，隨著Scaling Laws（縮放定律）的持續生效，模型的迭代速度正在從過去的六個月大幅壓縮至兩個月。

“Mythos可能是近兩年來模型能力的最大跨越。”Patel強調，“Anthropic最初的目標是在2025年底前讓模型達到L4級軟件工程師的水平，他們在Opus 4.6上基本實現了這一點。但如果你看Mythos的基準測試，它已經達到了L6級工程師（資深專家）的水平。從L4到L6，他們僅僅用了兩個月。”

這種能力的躍遷正在從根本上改變商業世界的運行邏輯。過去，市場的法則是“想法很廉價，執行極其困難”；但在新一代模型的加持下，這一邏輯被徹底重寫：

Mythos的出現還驗證了一個關鍵命題：Scaling Laws仍然有效。Patel明確表示，Mythos是一個"materially larger model"（明顯更大規模的模型），訓練規模等效于10萬塊Blackwell芯片，且"所有跡象都表明，往模型里砸更多算力，模型就會變得更強"的趨勢線依然成立。

極端的模型算力需求直接導致了物理世界供應鏈的全面告急。

Patel指出，盡管云服務商和芯片制造商正在瘋狂擴產，但供給側幾乎在每一個節點上都處于“極度短缺”狀態，且全產業鏈的利潤率正在不可逆轉地擴張。

“隨著需求飆升，供應端所有東西的價格都在上漲。”他打破了市場關于GPU使用壽命較短的固有認知：“有人認為GPU的使用壽命不到5年，這完全是胡說八道。現在有3到4年機齡的Hopper集群正在續簽未來三四年的合同。有效壽命顯然不是5年，甚至可能是7到8年。”

在更廣泛的半導體供應鏈中，短缺現象同樣令人咋舌。Patel重點提示了存儲芯片和晶圓代工環節的驚人預期：

此外，Patel特別強調了兩個容易被忽視的瓶頸：

Patel的整體判斷是："經濟價值最好的模型所能創造的價值，正在以比我們實際供應Token能力更快的速度增長。這個缺口會持續擴大，模型廠商的利潤率會持續擴張，直到硬件供應鏈里的人也開始說，'等等，為什么我們不把自己的利潤也拉上去'。"

在技術的狂飆突進和資本的瘋狂盛宴之外，Patel對AI引發的美國社會情緒發出了極其嚴厲的預警。

他指出，隨著企業利用AI大幅提高效率并可能隨之裁員，美國普通大眾對AI的敵意正在迅速逼近臨界點。

“我認為三個月內，就會出現針對大模型公司的大規模抗議活動。”Patel在訪談中直言不諱。他列舉了近期的極端事件：

他將這種公眾憤怒部分歸咎于美國AI公司高管的公關策略失誤。他認為，美國頭部AI公司的掌舵者（如Sam Altman和Dario Amodei）在面向公眾時缺乏魅力，且過于熱衷于談論AI將如何“改變整個世界”和“自動化所有工作”。