Anthropic 花 116 亿美元买 7 年算力买的却是 CPU 不是 GPU拆开 Akamai 这份史上最大订单的成本结构2026 年 9 月 24 日彭博报道 Anthropic 与 Akamai 签署了一份为期七年、总价值 116 亿美元的算力合同创下 Akamai 公司历史上的最大订单纪录。这条新闻被普遍当成又一条「AI 公司烧钱买卡」的消息转发过去但合同里有一个细节值得单独拎出来Akamai 提供的是 CPU 算力不是 GPU。一、先把数字摆齐新闻里散落的数字不少先列成一张表后面所有推算都从这里出发。项目数值备注合同总价116 亿美元七年期期限7 年年均约 16.6 亿美元提供方角色CPU 算力支持的场景是 Anthropic 的 AI 服务Akamai 相关资本支出约 55 亿美元官方口径是「2025 年全年支出的六倍多」资本支出发生时间主要落在明年用于服务器、芯片、网络设备明年来自该业务的收入1.5 亿 ~ 3 亿美元爬坡期2028 年该业务年运转收入约 17 亿美元Akamai CEO Tom Leighton 口径认股权证行权价111.33 美元/股购买可转普通股的 B 轮股份认股权证对应股数770 万股普通股Akamai 称约占其普通股 2%前置协议18 亿美元两家公司今年早些时候已签过一份先把最容易误读的一条划出来55 亿美元的资本支出不等于 Akamai 要自掏 55 亿现金去买卡。合同是七年分期确认收入资本支出主要集中在第一年——对 Akamai 这种体量的公司来说这是一次资产负债表的结构性改变而不是一笔小额采购。再看一个更关键的错配第一年收入 1.5~3 亿而 2028 年要跑到 17 亿。也就是说这份合同在前两年几乎是「建设期」收入曲线陡峭的部分在后面。Akamai 用第一年砸 55 亿资本支出换后五年逐年抬升的现金流。二、最反直觉的一点买的是 CPU过去三年AI 基础设施的叙事基本等同于 GPU。H100、H200、B200 的产能、租赁价格、交期是所有算力讨论的中心。所以当一份 116 亿美元的 AI 算力合同写明提供的是CPU时第一反应通常是「是不是写错了」。没有写错。新闻原文的表述是「Akamai 将向 Anthropic 提供中央处理器CPU算力以支持其日益增长的人工智能服务需求」并补了一句判断——CPU 作为一种通用芯片在支持 AI 服务的数据中心中正迎来需求复苏。这件事需要拆开看因为它背后是一个经常被混淆的问题一个大模型应用的算力账单GPU 占多少三、为什么 agent 负载里 CPU 的占比在上升如果只看「模型推理」这一步答案很清楚GPU 主导。矩阵乘法、注意力、KV Cache全是 GPU 的活。但 2025 年之后增长最快的那一类负载不是单轮推理而是agent。一个 agent 任务的生命周期大致是用户请求 → 规划LLM 调用GPU → 选择工具 / 构造参数CPU → 在沙箱里执行代码或命令CPU → 读文件、调 API、解析返回CPU 网络 → 把结果塞回上下文CPU可能触发 tokenize → 再规划LLM 调用GPU → ...循环 N 轮 → 汇总输出LLM 调用GPU在这条链路里GPU 只在两个箭头处工作中间的编排、隔离、执行、序列化全是 CPU 的活。轮数越多CPU 侧的占比越高。几个具体的、可以直接观测的 CPU 侧开销来源沙箱隔离。代码解释器类工具需要起容器、配 cgroup、挂文件系统、回收资源。起停一个容器是秒级的 CPU 开销而一次 LLM 调用可能只有几百毫秒。上下文组装与截断。每一轮都要把历史、工具定义、检索结果拼成 prompt 再 tokenize。长上下文场景下tokenize 拼装本身就是可观的 CPU 成本。工具调用的参数校验与重试。JSON Schema 校验、失败重试、幂等控制都是纯 CPU。并发调度。一个 agent 平台同时在跑的会话数往往远大于同时占用的 GPU 数——因为大部分会话在等工具返回不占 GPU但占 CPU 和内存。向量检索与重排。如果自建 RAGembedding 之后的索引查询、rerank 有大量 CPU 计算。所以「AI 数据中心」的 CPU:GPU 比例和「模型训练集群」的比例是两件完全不同的事。训练集群可以做到 1:8 甚至更极端推理 agent 的集群CPU 占比会显著更高。Anthropic 买 116 亿美元的 CPU 算力本质上是在为**第三层agent 运行时**扩容而不是为第一层模型推理扩容。四、把合同数字折算成单 token 成本新闻给的是合同总价工程侧关心的是单位成本。下面这段代码把公开数字变成可以拿来对比的量纲——它不做预测只做单位换算所有输入都来自上面的表格。把 Anthropic x Akamai 这份合同的公开数字折算成工程侧能对比的量纲。 所有输入都来自公开报道不含任何推测值。 换算结果只用来说明量级不能当成实际报价。 YEARS7TOTAL_DEAL_USD11_600_000_000# 116 亿美元CAPEX_USD5_500_000_000# 约 55 亿美元资本支出REVENUE_Y1_LOW150_000_000# 明年 1.5 亿REVENUE_Y1_HIGH300_000_000# 明年 3 亿REVENUE_20281_700_000_000# 2028 年运转收入约 17 亿WARRANT_SHARES7_700_000# 770 万股普通股WARRANT_STRIKE111.33# 行权价 美元/股# ── 1. 年均合同额 ────────────────────────────────────────────per_yearTOTAL_DEAL_USD/YEARSprint(f年均合同额 :{per_year/1e8:,.2f}亿美元)# ── 2. 资本支出占合同额的比例第一年就要花掉多少─────────────print(f资本支出 / 合同额 :{CAPEX_USD/TOTAL_DEAL_USD:.1%})# ── 3. 认股权证的名义价值按行权价计不含溢价──────────────warrant_notionalWARRANT_SHARES*WARRANT_STRIKEprint(f权证名义价值 :{warrant_notional/1e8:,.2f}亿美元f 合同额的{warrant_notional/TOTAL_DEAL_USD:.2%})# ── 4. 收入爬坡第一年占 2028 年稳态的百分之多少 ──────────────print(f第一年 / 2028 年 :{REVENUE_Y1_LOW/REVENUE_2028:.1%}f ~{REVENUE_Y1_HIGH/REVENUE_2028:.1%})# ── 5. 反推若按 token 计费这笔合同对应多少 token ───────────# 用几个公开的 API 价格当量纲看 116 亿美元能买多少量PRICE_PER_MTOKEN{轻量模型约 $0.5/M:0.5,中档模型约 $3/M:3.0,旗舰模型约 $15/M:15.0,}print(\n若全额折算成 token仅供量级对比)forname,priceinPRICE_PER_MTOKEN.items():mtokensTOTAL_DEAL_USD/price*1_000_000/1_000_000print(f{name:22}≈{mtokens/1e9:,.1f}十亿 token)跑出来的几个量级值得记一下数字随输入变化这里只是把公开值代进去年均约 16.6 亿美元和 2028 年 17 亿的运转收入基本对齐——说明 Akamai 的定价就是把七年合同摊平前两年亏在爬坡上。资本支出占合同额约 47%。这是个偏高的比例意味着这份合同对 Akamai 来说更接近「自建产能再出租」而不是「转售别人的闲置算力」。第一年收入只有 2028 年的 9%~18%爬坡很陡。五、认股权证一笔需要单独算的「隐性折扣」合同里最容易被忽略、但对成本结构影响最大的条款是股权Akamai 向 Anthropic 发行认股权证行权价111.33 美元/股购买可转换为普通股的 B 轮股份对应770 万股普通股Akamai 称约占其普通股2%归属安排约 2% 普通股对应的那部分权证随预计明年下半年开始的算力协议归属剩余部分在七年合同期内逐步解禁。这条款对 Anthropic 的实际价值不是固定的它等于(行权时的市价 − 111.33) × 770 万股。用一小段代码把敏感性算出来认股权证对 Anthropic 的价值 内在价值不含时间价值。 内在价值 max(0, 市价 - 行权价) * 股数 这里只算内在价值忽略期权时间价值和锁定期折价。 SHARES7_700_000STRIKE111.33DEAL11_600_000_000print(f{市价:10}{内在价值(亿美元):18}{占合同额:10})forpricein(111.33,120,130,150,180,220,260):intrinsicmax(0.0,price-STRIKE)*SHARESprint(f{price:10.2f}{intrinsic/1e8:18,.2f}{intrinsic/DEAL:10.2%})按行权价本身算名义规模约8.57 亿美元占合同额7.4%。如果 Akamai 股价涨到 180 美元这部分价值接近 5.3 亿美元——是合同额的 4.6% 左右。换句话说这份合同的真实单价取决于 Akamai 的股价而不是一个固定的美元数字。对 Akamai 而言代价是股权稀释对 Anthropic 而言这是把一部分算力开支变成了「看涨期权」。这也是华尔街把这类安排叫circular AI deals循环 AI 交易的原因。六、对开发者意味着什么撇开资本市场的讨论这份合同对做 agent 的开发者有三条比较实际的推论。第一CPU 侧的沙箱算力会变便宜。116 亿美元的 CPU 产能落地意味着「起一个容器跑一段代码」这种操作的单位成本会被压低。如果你的 agent 现在因为成本原因在减少沙箱使用频率、或者用共享解释器代替隔离环境这个约束在未来 12~24 个月会松开。第二不要把 CPU 成本当成零。很多 agent 框架的成本模型里只有 token 一项。但上面第三节列的五个开销源都是真金白银。一个可用的粗略做法是把每次工具调用的 CPU 成本显式记进 trace给 agent 的每次工具调用挂一个粗略的 CPU 成本估算。 目的不是精确计费而是让工具调用不是免费的这件事在 trace 里可见。 importtimefromdataclassesimportdataclass,fielddataclassclassToolCallCost:name:strwall_ms:float0.0# 沙箱起停的固定开销毫秒可按自己的运行时实测替换sandbox_overhead_ms:float0.0cpu_ms:float0.0propertydeftotal_ms(self)-float:returnself.wall_msself.sandbox_overhead_msclassCostTracer:极简版只统计工具调用的墙钟时间与沙箱开销。def__init__(self)-None:self.calls:list[ToolCallCost][]defrecord(self,name:str,wall_ms:float,sandbox_overhead_ms:float0.0)-ToolCallCost:recToolCallCost(namename,wall_mswall_ms,sandbox_overhead_mssandbox_overhead_ms)self.calls.append(rec)returnrecdefsummary(self)-dict:ifnotself.calls:return{n:0}totalsum(c.total_msforcinself.calls)by_name:dict[str,float]{}forcinself.calls:by_name[c.name]by_name.get(c.name,0.0)c.total_msreturn{n:len(self.calls),total_ms:round(total,1),slowest:sorted(by_name.items(),keylambdakv:-kv[1])[:5],}if__name____main__:tCostTracer()t0time.perf_counter()t.record(code_interpreter,wall_ms842.0,sandbox_overhead_ms610.0)t.record(http_fetch,wall_ms131.0)print(t.summary())print(ftracer overhead:{(time.perf_counter()-t0)*1000:.3f}ms)第三续约与锁定要重新评估。Anthropic 和 Akamai 在今年早些时候已经签过 18 亿美元这次加到 116 亿且带七年期限和股权绑定。这类长约会把算力供应商和模型厂商深度绑在一起。如果你在多模型之间做路由未来不同模型背后的算力成本曲线可能出现明显分化——同一个模型走不同的云单位成本不一样这会让「按价格路由」这件事变得更有价值。七、需要警惕的那一面新闻里也写了反面的声音市场对「循环人工智能交易」保持警惕——云服务商、硬件公司和 AI 初创企业在购买彼此产品的同时进行直接相互投资这使得量化 AI 的真实市场需求变得更加困难。这话翻译成工程语言是这笔 116 亿美元里有多少是真实的算力消耗需求有多少是资本安排从公开信息看能确认的只有三件事Akamai 第一年只能收到 1.5~3 亿美元资本支出主要发生在明年约 55 亿美元2028 年的 17 亿是公司自己的预期不是已签的订单。对开发者的实际含义是别把「某家云宣布了百亿 AI 订单」直接当成「算力马上要变便宜」。产能落地有 12~24 个月的滞后而且第一年的实际消耗量可能远小于合同名义值。参考来源Anthropic与Akamai签署116亿美元算力协议创后者史上最大合同 — 华尔街见闻2026-09-25AkamaiAKAM大涨近10% 据报与Anthropic签署116亿美元算力协议 — 证券之星Akamai与Anthropic签署116亿美元7年期云计算协议 — DigitalToday Anthropic 花 116 亿美元买 7 年算力，买的却是 CPU 不是 GPU：拆开 Akamai 这份史上最大订单的成本结构
Anthropic 花 116 亿美元买 7 年算力买的却是 CPU 不是 GPU拆开 Akamai 这份史上最大订单的成本结构2026 年 9 月 24 日彭博报道 Anthropic 与 Akamai 签署了一份为期七年、总价值 116 亿美元的算力合同创下 Akamai 公司历史上的最大订单纪录。这条新闻被普遍当成又一条「AI 公司烧钱买卡」的消息转发过去但合同里有一个细节值得单独拎出来Akamai 提供的是 CPU 算力不是 GPU。一、先把数字摆齐新闻里散落的数字不少先列成一张表后面所有推算都从这里出发。项目数值备注合同总价116 亿美元七年期期限7 年年均约 16.6 亿美元提供方角色CPU 算力支持的场景是 Anthropic 的 AI 服务Akamai 相关资本支出约 55 亿美元官方口径是「2025 年全年支出的六倍多」资本支出发生时间主要落在明年用于服务器、芯片、网络设备明年来自该业务的收入1.5 亿 ~ 3 亿美元爬坡期2028 年该业务年运转收入约 17 亿美元Akamai CEO Tom Leighton 口径认股权证行权价111.33 美元/股购买可转普通股的 B 轮股份认股权证对应股数770 万股普通股Akamai 称约占其普通股 2%前置协议18 亿美元两家公司今年早些时候已签过一份先把最容易误读的一条划出来55 亿美元的资本支出不等于 Akamai 要自掏 55 亿现金去买卡。合同是七年分期确认收入资本支出主要集中在第一年——对 Akamai 这种体量的公司来说这是一次资产负债表的结构性改变而不是一笔小额采购。再看一个更关键的错配第一年收入 1.5~3 亿而 2028 年要跑到 17 亿。也就是说这份合同在前两年几乎是「建设期」收入曲线陡峭的部分在后面。Akamai 用第一年砸 55 亿资本支出换后五年逐年抬升的现金流。二、最反直觉的一点买的是 CPU过去三年AI 基础设施的叙事基本等同于 GPU。H100、H200、B200 的产能、租赁价格、交期是所有算力讨论的中心。所以当一份 116 亿美元的 AI 算力合同写明提供的是CPU时第一反应通常是「是不是写错了」。没有写错。新闻原文的表述是「Akamai 将向 Anthropic 提供中央处理器CPU算力以支持其日益增长的人工智能服务需求」并补了一句判断——CPU 作为一种通用芯片在支持 AI 服务的数据中心中正迎来需求复苏。这件事需要拆开看因为它背后是一个经常被混淆的问题一个大模型应用的算力账单GPU 占多少三、为什么 agent 负载里 CPU 的占比在上升如果只看「模型推理」这一步答案很清楚GPU 主导。矩阵乘法、注意力、KV Cache全是 GPU 的活。但 2025 年之后增长最快的那一类负载不是单轮推理而是agent。一个 agent 任务的生命周期大致是用户请求 → 规划LLM 调用GPU → 选择工具 / 构造参数CPU → 在沙箱里执行代码或命令CPU → 读文件、调 API、解析返回CPU 网络 → 把结果塞回上下文CPU可能触发 tokenize → 再规划LLM 调用GPU → ...循环 N 轮 → 汇总输出LLM 调用GPU在这条链路里GPU 只在两个箭头处工作中间的编排、隔离、执行、序列化全是 CPU 的活。轮数越多CPU 侧的占比越高。几个具体的、可以直接观测的 CPU 侧开销来源沙箱隔离。代码解释器类工具需要起容器、配 cgroup、挂文件系统、回收资源。起停一个容器是秒级的 CPU 开销而一次 LLM 调用可能只有几百毫秒。上下文组装与截断。每一轮都要把历史、工具定义、检索结果拼成 prompt 再 tokenize。长上下文场景下tokenize 拼装本身就是可观的 CPU 成本。工具调用的参数校验与重试。JSON Schema 校验、失败重试、幂等控制都是纯 CPU。并发调度。一个 agent 平台同时在跑的会话数往往远大于同时占用的 GPU 数——因为大部分会话在等工具返回不占 GPU但占 CPU 和内存。向量检索与重排。如果自建 RAGembedding 之后的索引查询、rerank 有大量 CPU 计算。所以「AI 数据中心」的 CPU:GPU 比例和「模型训练集群」的比例是两件完全不同的事。训练集群可以做到 1:8 甚至更极端推理 agent 的集群CPU 占比会显著更高。Anthropic 买 116 亿美元的 CPU 算力本质上是在为**第三层agent 运行时**扩容而不是为第一层模型推理扩容。四、把合同数字折算成单 token 成本新闻给的是合同总价工程侧关心的是单位成本。下面这段代码把公开数字变成可以拿来对比的量纲——它不做预测只做单位换算所有输入都来自上面的表格。把 Anthropic x Akamai 这份合同的公开数字折算成工程侧能对比的量纲。 所有输入都来自公开报道不含任何推测值。 换算结果只用来说明量级不能当成实际报价。 YEARS7TOTAL_DEAL_USD11_600_000_000# 116 亿美元CAPEX_USD5_500_000_000# 约 55 亿美元资本支出REVENUE_Y1_LOW150_000_000# 明年 1.5 亿REVENUE_Y1_HIGH300_000_000# 明年 3 亿REVENUE_20281_700_000_000# 2028 年运转收入约 17 亿WARRANT_SHARES7_700_000# 770 万股普通股WARRANT_STRIKE111.33# 行权价 美元/股# ── 1. 年均合同额 ────────────────────────────────────────────per_yearTOTAL_DEAL_USD/YEARSprint(f年均合同额 :{per_year/1e8:,.2f}亿美元)# ── 2. 资本支出占合同额的比例第一年就要花掉多少─────────────print(f资本支出 / 合同额 :{CAPEX_USD/TOTAL_DEAL_USD:.1%})# ── 3. 认股权证的名义价值按行权价计不含溢价──────────────warrant_notionalWARRANT_SHARES*WARRANT_STRIKEprint(f权证名义价值 :{warrant_notional/1e8:,.2f}亿美元f 合同额的{warrant_notional/TOTAL_DEAL_USD:.2%})# ── 4. 收入爬坡第一年占 2028 年稳态的百分之多少 ──────────────print(f第一年 / 2028 年 :{REVENUE_Y1_LOW/REVENUE_2028:.1%}f ~{REVENUE_Y1_HIGH/REVENUE_2028:.1%})# ── 5. 反推若按 token 计费这笔合同对应多少 token ───────────# 用几个公开的 API 价格当量纲看 116 亿美元能买多少量PRICE_PER_MTOKEN{轻量模型约 $0.5/M:0.5,中档模型约 $3/M:3.0,旗舰模型约 $15/M:15.0,}print(\n若全额折算成 token仅供量级对比)forname,priceinPRICE_PER_MTOKEN.items():mtokensTOTAL_DEAL_USD/price*1_000_000/1_000_000print(f{name:22}≈{mtokens/1e9:,.1f}十亿 token)跑出来的几个量级值得记一下数字随输入变化这里只是把公开值代进去年均约 16.6 亿美元和 2028 年 17 亿的运转收入基本对齐——说明 Akamai 的定价就是把七年合同摊平前两年亏在爬坡上。资本支出占合同额约 47%。这是个偏高的比例意味着这份合同对 Akamai 来说更接近「自建产能再出租」而不是「转售别人的闲置算力」。第一年收入只有 2028 年的 9%~18%爬坡很陡。五、认股权证一笔需要单独算的「隐性折扣」合同里最容易被忽略、但对成本结构影响最大的条款是股权Akamai 向 Anthropic 发行认股权证行权价111.33 美元/股购买可转换为普通股的 B 轮股份对应770 万股普通股Akamai 称约占其普通股2%归属安排约 2% 普通股对应的那部分权证随预计明年下半年开始的算力协议归属剩余部分在七年合同期内逐步解禁。这条款对 Anthropic 的实际价值不是固定的它等于(行权时的市价 − 111.33) × 770 万股。用一小段代码把敏感性算出来认股权证对 Anthropic 的价值 内在价值不含时间价值。 内在价值 max(0, 市价 - 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