Gaano kamahal ang pagrenta ng AI computing power sa Amerika? Ang "spot price" ay doble ng presyo ng long-term contract, apat na beses na mas mataas kaysa sa cloud provider's return threshold

Ang pamilihan ng upa ng kakayahan sa AI sa Estados Unidos ay nagpapakita ng malinaw na katangian ng "mahal ang panandalian, mura ang pangmatagalan".

Noong Oktubre 10, ayon sa chart mula sa ulat ng SpaceX quarterly preview ni Eric Sheridan, isang Internet analyst sa Goldman Sachs, ang taunang kita ng isang gigawatt na kakayahan, ang panandaliang spot rental ay tinatayang $40 bilyon hanggang $50 bilyon, habang ang pangmatagalang kontrata ay nasa $20 bilyon hanggang $30 bilyon, samantalang ang break-even point ng hyperscaler cloud providers tulad ng Google ay nasa humigit-kumulang $12 bilyon lamang.

Ngunit ayon sa pagsusuri ng Goldman Sachs, ang pangunahing dahilan kung bakit ang mga hyperscaler cloud providers tulad ng Google ay nagbabayad ng mataas na premium upang umupa ng kakayahan ay dahil hindi makasabay ang kanilang sariling kakayahan sa pagbuo. Kapag umabot na ang self-built capacity, mawawala ang premium sa spot market. Tinataya nila na ang kakayahan ng SpaceX ay lalago mula 1.4 gigawatt sa Q2 2026, hanggang 7 gigawatt sa dulo ng 2027, at humigit-kumulang 10.6 gigawatt sa dulo ng 2028—mahigit 7x ang paglago sa loob ng apat na taon. Mabilis na nadadagdagan ang supply ng kakayahan sa buong industriya.

Presyong Spot: $50 bilyon kada gigawatt

Ayon sa ulat ng Goldman Sachs, inanunsyo ng SpaceX nitong nakaraang quarter ang dalawang bagong kontrata sa pagho-host ng kakayahan at ipinaabot sa mga investor na ang mga kontratang ito ay "nasa matataas na dulo ng historical ranging na $30 bilyon hanggang $50 bilyon kada gigawatt."

Hindi nag-iisa ang SpaceX.

• Nebius (NBIS) noong Agosto ay nagbunyag na ang short-term contract pricing sa Q3 ay nasa $40 bilyon hanggang $50 bilyon kada gigawatt.

• CoreWeave (CRWV) ay nagbunyag na ang presyo ng kamakailang panandaliang kontrata ay humigit-kumulang $40 bilyon kada gigawatt.

• IREN ay nagbunyag na ang kamakailang three-year contract pricing ay higit sa $20 bilyon kada gigawatt, habang ang kasalukuyang negosasyon ay nasa $25 bilyon kada gigawatt.

• Nebius long-term contract pricing ay nasa $20 bilyon hanggang $25 bilyon kada gigawatt din.

Pinag-aralan pa ni Edison Yu, analyst ng Deutsche Bank, sa kanyang ulat na “Got compute?” ang bawat presyo kada oras ng GPU ng bawat kontrata ng SpaceX at nalaman niyang ang mga kontrata nila sa Google at Reflection AI ay nasa humigit-kumulang $50 milyon hanggang $51 milyon kada megawatt, at ang dalawa pang hindi isiniwalat na kliyente ay $60 milyon hanggang $61 milyon kada megawatt—na katumbas ng hanggang $61 bilyon kada gigawatt, at ang hourly rental ng GB300 chips ay malapit sa $14.

Ang "Presyong Spot" ay 2x ng "Presyong Pangmatagalan"

Ang panandaliang spot price ay mga dalawang beses ng presyo ng pangmatagalang kontrata. Ang minimum sa pangmatagalang kontrata ay kasalukuyang nasa $20 bilyon/GW.

Ang ganitong baligtad na istruktura ng term ay may teknikal na tawag sa commodities market: backwardation. Karaniwan, nangangahulugan itong tinuturing ng market na pansamantala lamang ang kasalukuyang kakulangan.

Sa madaling salita, ang kagustuhan ng mga mamimili na magbayad ng premium para sa "hindi pag-commit" ay nagpapakita na tunay ang demand, pero kahit sila rin ay hindi sigurado kung magpapatuloy ba ito.

Para sa mga supercomputing cloud operators, ayon sa kalkulasyon ng Goldman Sachs, ang total capex ay nasa $42 bilyon kada gigawatt. Sa spot income na $40 bilyon hanggang $50 bilyon bawat taon, halos isang taon lang ang kailangan para mabawi ang investment; at kahit sa minimum na presyo ng pangmatagalang kontrata na $20 bilyon, dalawang taon lang ang bawi.

Pero may isang mahalagang detalye na hindi puwedeng balewalain. Binibigyang-diin ng Goldman Sachs sa kanilang ulat:

Karamihan sa mga hosting contract ay maaaring kanselahin ng alinmang panig sa loob ng 90 araw, kaya ang pag-aakalang ang kita ay makukuha sa kasalukuyang presyo hanggang mag-expire ang kontrata (kadalasan sa 2029 pa) ay masyadong optimistic.

Ang isang kontrata ng kita na $50 bilyon kada taon, ay legal na isang pangtatlong buwan na rental lamang.

Goldman Sachs Return Estimation: Kailangan ng cloud providers ng humigit-kumulang $11.6 bilyon kada gigawatt

Noong nakaraang buwan, sinubukan ng tech analysis team ng Goldman Sachs na tantsahin ang laki ng AI revenue na kailangang makuha ng mga hyperscaler cloud providers upang ma-justify ang kanilang capex, at ang resulta: anim na pangunahing hyperscaler cloud providers sa US (Alphabet, Amazon, Microsoft, Meta, Oracle, SpaceX) ay kailangang makabuo ng humigit-kumulang $1.42 trilyon na AI revenue mula 2028 hanggang 2030—na katumbas ng about $11.6 bilyon kada gigawatt bawat taon upang makamit ang 15% return on invested capital (ROIC) sa AI power investment mula 2026-2027.

Kahit pa itaas ang ROIC goal sa 30% at gamitin ang pinakamataas na capital expenditure, hindi lalampas ng $18.6 bilyon kada gigawatt ang kailangan.

Ngunit ang kasalukuyang panandaliang supercomputing cloud rental ay 2 hanggang 4 na beses sa threshold na ito.

Ano ang ibig sabihin nito?

Ang Google ay umuupa ng kakayahan mula sa SpaceX sa presyong nasa $45 bilyon kada gigawatt (kalkulasyon ng Deutsche Bank ay $50 bilyon), samantalang base sa ROIC framework ng Goldman, $12 bilyon kada gigawatt lang ang kailangan kung ipapatayo mismo ng Google ang datacenter.

Walang magbabayad ng apat na beses na premium para sa isang produkto, maliban na lang kung wala silang iba pang pagpipilian. Paliwanag ng mga analyst, inuupa ng Google ang kakayahan dahil hindi sapat ang bilis ng kanilang pag-build. Kapag umabot na ang sariling kapasidad, mawawala ang rental premium at babagsak ang kita ng supercomputing cloud providers.

Kahit ang pinakamasiglang Token ekonomika ay hindi kayang suportahan ang presyong spot

Nagbigay si Gokul Hariharan ng Morgan Stanley ng isang medyo positibong framework: ang gross margin ng inference business ng frontier model providers ay nasa 60% hanggang 80%, bawat gigawatt ng compute ay posibleng mag-generate ng $20 bilyon hanggang $40 bilyon annualized Token revenue (kumpara sa $10 bilyon sa 2025).

Ngunit subukan nating tukuyin ang mga numero:

Kung ang compute cost ay 20% hanggang 40% ng Token income (aka 60% hanggang 80% na gross margin), isang laboratoryo na umuupa ng 1 gigawatt ng compute sa $45 bilyon bawat taon, kailangan magbenta ng mga Token na nagkakahalagang $110 bilyon hanggang $225 bilyon mula sa gigawatt na iyon para mabawi ang gastos at kumita.

Ito ay 3 hanggang 11 beses ng optimistic prediction ng Morgan Stanley.

May isa lang na konklusyon: Walang nagrenta ng panandaliang kakayahan sa presyong $45 bilyon kada gigawatt para magserbisyo ng paying customers at kumita. Inuupa nila ang compute para i-train ang susunod na modelo at ang pinanggagalingan ng pondo ay galing sa susunod na equity o debt financing—pangunahin ay debt.

Ito rin ang pangunahing punto ni Rothschild Redburn analyst Alexander Haissl nang magbigay siya noong nakaraang buwan ng sell rating sa CoreWeave at Nebius. Diretso niyang idinagdag:

Magpapatuloy lang ang training demand kung may sapat na external capital.

AI Revenue: Iisa lang ang pera, ilang beses kinikwenta

Ang kita ng supercomputing cloud, kita ng hyperscaler cloud providers, at kita ng industriya ng AI—malaki ang overlap at madalas ay iisang pera lang na ilang beses binibilang.

Subaybayan ang daloy ng $1 paggastos ng end user:

1. Magbabayad ang enterprise sa Anthropic, at aakuin ni Anthropic ang total revenue (kasama ang kita para sa cloud partner);

2. Isasama ng cloud partner (AWS, Google) ang share nila sa cloud revenue;

3. Kung kulang sa compute ang partner, uupa ng 1 gigawatt mula SpaceX o CoreWeave, bilang kita sa pag-host naman ni SpaceX o CoreWeave;

4. Pagkatapos, babayaran ng SpaceX at CoreWeave si Nvidia, na bilang naman ito sa datacenter revenue ni Nvidia.

Sa pag-total ng buong AI industry chain na "AI revenue", lalabas ang numerong mas malaki ng ilang beses kaysa aktwal na binabayaran ng end user.

At nitong linggo, bumagsak ang AI stocks dahil iniulat ng Financial Times na ang annualized revenue ng OpenAI hanggang end-September ay $5 bilyon lamang, mas mababa sa dating kumakalat na $7 bilyon na monthly recurring revenue (MRR).

Ipinaliwanag ni Sean Johnstone, TMT analyst ng Goldman Sachs, ang pinag-ugatan ng diperensya:

Mas malapit ang Anthropic sa gross revenue approach (kasama ang lahat ng customer spending ng cloud partner; ang hati sa partner ay bilang cost). Mas malapit ang OpenAI sa net revenue approach (kadalasan ay sariling share). Kapag pinilit ng ilang investors na gawing iisa ang approach at i-convert ang data ng OpenAI sa gross revenue, lalabas ang mas mataas na number na $4 bilyon noong Agosto at $7 bilyon pagkatapos—… ipinapakita nito ang sobrang sensitivity ng market sa trajectory ng revenue ng dalawang pribadong kumpanyang nag-uulat sa magkaibang paraan.

Ayon sa Bloomberg, kahit ang $5 bilyon ay "binatay sa mas maikling panahon na annualized sales forecast", isang paraan ng mas mataas na estima.

Ang kasalukuyang spot price ay hindi kayang sustentuhan ang pangkalahatang laki ng proyekto

Sa huli, ang matematika na mismo ang nagsasabi ng problema.

Kung hahatiin ang $1.42 trilyong revenue requirement ng Goldman sa $11.6 bilyon kada gigawatt bawat taon, makukuha natin na ang anim na malalaking US hyperscaler cloud providers ay kailangan ng kabuuang humigit-kumulang 41 gigawatt na AI compute para sa 2026-2027 capex.

Kalkulahin ang presyo ng 41 gigawatt na ito gamit ang iba’t ibang presyuhan:

• Ayon sa 15% ROIC threshold ng Goldman (about $11.6 bilyon/GW): about $470 bilyong AI revenue kada taon

• Ayon sa pinakamababang presyo ng pangmatagalang kontrata ($20 bilyon/GW): about $810 bilyong kada taon

• Ayon sa kasalukuyang spot price ng supercomputing cloud (about $45 bilyon/GW): about $1.8 trilyong kada taon

Paghambingin sa realidad: Ang kabuuang annualized revenue ng tatlong pangunahing AI labs nitong Hulyo ay about $100 bilyon lang; ayon kay Brad Gerstner, kailangang umabot ng $180 bilyon hanggang $200 bilyon bago magdulo ng "AI deal logic"; at sabi ng investment strategy team ng Goldman, "ngayon ay kailangang makita" ang about $300 bilyon annualized AI revenue bilang ebidensya.

Ang kasalukuyang spot price ng supercomputing cloud ay marginal price ng scarce compute, hindi average price na nakakamit sa kabuuang proyekto.

Buod ng TMT team ng Goldman:

Sa hinaharap, ang returns ay dapat higit na manggaling mula sa piling panalo...hindi basta sa paghawak ng kahit anong asset na kaugnay ng AI capex.

Ang pagpapalawak ng kapasidad ay magbabawas ng scarcity premium

Tinataya ng Goldman na ang kakayahan ng SpaceX ay lalago mula 1.4 gigawatt sa second quarter ng 2026, hanggang 7 gigawatt sa dulo ng 2027, at 10.6 gigawatt sa dulo ng 2028—mahigit 7x ang paglago sa loob ng apat na taon.

Mabilis na nadadagdagan ang supply ng kakayahan sa buong industriya.

Paliwanag ng mga analyst, sa shipping at iba pang commodity market, "Walang mas epektibo para mapababa ang record price kundi ang panibagong record price". Sinasabi na ng term curve ang direksyon ng AI compute: kalahati lang ng spot price ang presyo sa pangmatagalang kontrata.

Ang tanging tanong na natitira: Makukuha ba agad ang kita mula sa end user bago magbago ang credit market—o baka chip mortgage debt tools na nagpepresyo sa spot price na parang magpakailanman ang unang makadiskubre ng sagot?

Mahalagang pansinin, binanggit ng TMT team ng Goldman ang credit spreads ng Oracle at Broadcom bilang mahalagang indicator sa pagmamatyag ng risk ng AI capex na pinapalakad ng utang. Ang five-year credit default swap (CDS) ng Oracle ay umabot ng 261 basis points noong Huwebes, pinakamataas sa kasaysayan.