现在各家 CSP 的 ROI 都很高、算力紧缺，所以都在拼命投；但明年会有大量算力集中投入使用。怎么推演这个供需变化？

去年底的账：1GW 数据中心350亿美金，2027年30GW 对应约1万亿 CapEx；考虑投入周期，一个容易算通 ROI 的锚是明年底的 ARR 达到明年 CapEx 的二分之一到三分之一——1万亿需要3000-5000亿 ARR，讨论"几家实验室加开源能不能到3000亿"，说服力很强。但涨价之后，同样的产能对应1.7万亿 CapEx，需要的 ARR 变成6000-8000亿——只算闭源模型（OpenAI、Anthropic 等明年底合计约2000-3000亿）是算不到的。缺口要靠开源模型收入和新场景（明年一个大场景是量化投资）来补。麻烦在于：开源模型的收入极度分散、没有人做合并统计——散落在 neocloud、Fireworks 这类推理服务商、企业本地化部署里。全部加起来明年也许能到6000亿，但需要几个月时间和更明确的数据集才能确认。