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据报道，Anthropic为SpaceX的计算资源每块GPU支付的费用低于谷歌。谷歌以9.2亿美元获得11万块GPU，而Anthropic以12.5亿美元获得22万块GPU以及额外容量，凸显出显著的成本差异。

Nvidia 副总裁表示，其团队的算力成本已超过员工成本；Uber 因高昂的 token 成本，在四月份就用完了 2026 年的 AI 编码预算，印证了这一点。

MiniMax新推出的m3模型在terminal-bench 2.1上取得了与Opus 4.7相同的分数，但计算量和成本仅为原来的二十分之一，这归功于其全新的MiniMax Sparse Attention架构。

一篇评论文章，质疑用户为何不能在自有GPU上本地运行Gemini和Claude Code，暗示计算成本制约了对这些AI模型的访问。

用户分享花费价值 3000 元的 token 制作 AI 视频的经验，认为创意比算力更是关键限制。

本观点论文认为，AI 智能体是一种生产技术，而非劳动投入，并提出“计算锚定工资”界限，即人类工资由计算资本成本决定，而非由劳动供给弹性决定。