年花 2 億元買 AI Token 的公司，看到了什麼未來？

本文整理自 Invest Like The Best 2026 年 4 月播出的單集。

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從幾萬美元到七百萬美元

去年，SemiAnalysis 覺得自己已經算是 AI 的重度使用者了。每個人都有 ChatGPT、Claude 的訂閱，公司在這方面的支出大概是幾萬美元的等級。然後 2025 年底 Opus 推出，一切開始失控。非技術背景的員工開始用 Claude Code 寫程式，工程師的用量更是暴衝。到了 2026 年初，SemiAnalysis 與 Anthropic 簽下企業合約，token 支出以每週都在刷新紀錄的速度攀升，目前年化金額已經達到 700 萬美元，相當於公司薪資總額 2,500 萬美元的 28% 以上。

Dylan Patel 在 Invest Like The Best 節目上坦言，如果這個趨勢持續下去，年底前 token 支出可能會超過薪資總額的 100%。聽起來很瘋狂，但他說這不是一個需要在「人」和「AI」之間做選擇的問題，因為公司成長得夠快，省下的不是人力成本，而是「不需要以同樣速度招人，卻能更快成長」。真正讓他覺得恐怖的是另一面：如果不花這筆錢，別人會花，然後他就會被市場淘汰。

這種恐懼不是假設性的。SemiAnalysis 過去花了一年、投入數名分析師，都沒能真正打進能源數據服務市場。然後一位團隊成員被 Claude Code 點燃，三週內以每天 6,000 美元的 token 消耗速度，爬取了全美每座發電廠、每條特定電壓以上的輸電線路，建出了一個完整的美國電網供需模型。他們把成果展示給原本就在買資料的能源交易客戶看，對方的反應是：「這比 XYZ 公司做得好，他們有一百個人做了十年。」Dylan Patel 的結論很直接：如果我不去顛覆那些能源數據公司，誰會來顛覆我？

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幽靈 GDP：產出增加，經濟卻縮水

SemiAnalysis 的經濟學家 Malcolm 過去在一家大型銀行工作，那裡的經濟研究部門有一兩百人。他獨自一人用 Claude 做了一件事：把美國勞動統計局（BLS）定義的 2,000 項工作任務逐一分析，評估哪些現在已經可以被 AI 完成，並依據一套評分標準分級。結果是目前約 3% 的任務已經可以由 AI 執行。這個數字本身不驚人，驚人的是他接下來做的事。

Malcolm 用這個分析建立了一個全新的經濟指標，他稱之為「幽靈 GDP」（Phantom GDP）。邏輯是這樣的：當 AI 讓這些任務的執行成本趨近於零，經濟產出確實增加了，但因為成本降得太快、太猛，以傳統 GDP 計算方式衡量，數字反而可能縮小。產出上升，成本崩跌，GDP 理論上反而萎縮。這不是經濟衰退，而是統計方法跟不上現實。整套分析加上 2,000 項任務的評估基準，是他一個人用 Claude 在幾週內完成的，他自己說：「以前那個兩百人的團隊，做這件事要一年。」

但這帶出一個更根本的問題：我們目前沒有好的方法來量化 AI 創造的真實價值。Dylan Patel 用自己公司舉例，SemiAnalysis 賣出的資訊，客戶拿去做的投資決策，創造的價值遠超過他的營收數字。那些 token 產生的下游效應在整個經濟體中擴散，讓人做出更好的決策，但這些價值完全不會出現在任何 GDP 統計裡。他形容這是當前最難回答的問題：token 正在創造巨大價值，但我們不知道怎麼測量它。

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前沿模型的存取權就是生存權

Dylan Patel 把這個時代的競爭邏輯講得很清楚：過去，執行力是稀缺的，點子便宜。現在反過來了，執行變得極度容易且便宜，真正稀缺的是「值得用 token 去實現的好點子」。這個翻轉意味著，誰能拿到最聰明的模型、最快地找到高價值的應用方向，誰就贏了。

Anthropic 的營收從年初的 90 億美元 ARR 一路飆升到 350 至 400 億，但他們的運算量並沒有同比例增長。Dylan Patel 算了一筆帳：假設 Anthropic 沒有縮減研發運算（顯然沒有，因為他們推出了 Mythos 和 Opus 4.7），那麼所有新增的運算都進了推論端，在這個假設下，他們的毛利率底線是 72%。年初有人洩漏的融資文件顯示毛利只有 30 幾個百分比，幾個月內跳到 72%，唯一的解釋是需求太瘋狂，他們可以不斷收緊使用限制和速率上限，讓願意付錢的企業客戶優先。

Mythos 是這場軍備競賽的最新引爆點。Dylan Patel 描述自己和朋友跪在 Anthropic 共同創辦人面前，懇求取得 Mythos 的存取權，對方假裝它不存在。從基準測試來看，Mythos 可能是兩年來最大幅度的模型能力跳升。如果說 Opus 4.6 大約等於 L4 等級的軟體工程師（相當於剛入行幾年的程度），Mythos 就是 L6（資深工程師）。Anthropic 內部在二月就有了這個模型，兩個月從 L4 到 L6，這個速度讓 Dylan Patel 感到「真正的害怕」。更讓他擔憂的是，Anthropic 選擇不對外發布 Mythos，只提供給特定企業用於網路安全，而且公開版的 Opus 4.7 還被刻意削弱了網路攻擊能力。

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Token 集中化與永久下層階級

把這套邏輯推到底，畫面會讓人不舒服。Dylan Patel 舉了一個假設性的場景：像 Citadel 的 Ken Griffin 這類超級富豪，可以直接跟 Anthropic 或 OpenAI 簽約，承諾每年購買前 100 億美元的 token，換取每次新模型發布時的優先存取權。在模型能力差距巨大的時代，這等於是用資本直接購買競爭優勢，其他人只能排隊等剩下的運算資源。

他認為這不是科幻小說，而是已經在發生的事。Anthropic 把 Mythos 只釋放給頂級銀行用於網路安全，這就是一種「模型分級釋放」的雛形。未來的模型會越來越少地進行廣泛部署，部分原因是安全考量，部分原因是運算資源根本不夠分。不管 OpenAI 和 Anthropic 嘴上怎麼說「要讓所有人都能用到好 AI」，現實是 AI 極其昂貴，那兆美元的基礎設施是由有錢人出資、為有錢人服務的。

他因此丟出了整場訪談中最尖銳的一句話：「如果你不使用更多 token，你將永遠無法逃脫永久下層階級。」他把使用 token 的方式分成兩種：無聊的方式是讓 AI 幫你把八小時的工作縮減到一小時，然後你去耍廢；聰明的方式是你繼續工作八小時，但產出是原來的八倍，然後想辦法把那八倍的價值轉化為收入。第二種方式才能讓你在 AI 變成所有人的標配之前，先累積足夠的經濟護城河。用 token、從 token 中產生價值、把那個價值變現，三者缺一不可。

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我的觀察：執行力不再是護城河

這場訪談最讓我反覆咀嚼的，是 Dylan Patel 對「執行力」這個概念的重新定義。過去十年，創業圈的金科玉律是「Ideas are cheap, execution is everything」。現在 Dylan Patel 說的是：執行力本身也被 AI 商品化了。一個人三週建出的系統，品質超過一百人十年的成果。這不是誇張，這是他自己公司正在發生的事。

如果執行力不再是護城河，什麼才是？他的答案很有意思：選擇正確的方向、取得最前沿的工具、以及把 AI 產出轉化為可捕獲價值的能力。這三件事聽起來像是老生常談的「策略」，但差別在於執行週期從幾個月壓縮到幾天，錯誤的代價從「浪費時間」變成「被顛覆」。SemiAnalysis 自己就是活生生的例子：如果他停下來不用最新的模型，三個月後競爭者就能用同樣的工具做出他現在的產品。在這個世界裡，速度不只是優勢，是氧氣。