图表解析：AI领域，计算成本远超人才成本

对于顶尖AI公司而言，最大的支出并非人才成本，而是计算成本。

下面这张图基于Epoch AI的数据，对比了Anthropic、上海稀宇科技和智谱AI‌三家企业在研发计算、推理计算以及员工及其他成本上的支出情况。

在所有案例中，计算成本均占总支出的大部分，这凸显出构建和运营前沿AI模型已成为一项资本密集型工程。

——AI公司的成本构成明细

尽管规模存在差异，但三家公司均将预算的最大份额分配给了同一个领域：计算。

这三家AI公司的计算成本均为主要成本中心。Epoch AI估计，研发计算和推理计算合计占总支出的57%至70%，这意味着在所有案例中，基础设施成本都高于员工及其他成本。

三家公司中，智谱AI的研发导向最为突出，其58%的支出用于支撑模型开发和训练的计算能力。

Anthropic则以绝对规模脱颖而出。Epoch AI估计，该公司2025年的支出达97亿美元，其中仅训练和推理相关的计算成本就高达68亿美元。

即便将两家中国AI公司（上海稀宇科技和智谱AI‌）的数据折算为全年数据，与Anthropic的全年支出相比，其成本仍显著低于后者。

这两家中国公司均将其多款模型以开源形式发布，即模型权重可免费供任何人下载、修改和运行。这种策略帮助它们以远低于竞争对手的成本吸引开发者采用，从而与资金更雄厚的美国实验室展开竞争。

——AI人才成本低于芯片与计算成本

最明确的结论之一是，在本次对比中，人才成本低于计算成本。尽管顶尖AI实验室支付的薪资处于科技行业顶尖水平，但在这三家公司中，员工及其他成本占总支出的比例均不足一半。

尽管该图表聚焦于成本，但Epoch AI估计，目前这些实验室的支出约为其营收的2至3倍，不过也有部分人预计，随着时间推移，其经济效益将会改善。

——估算数据的构成说明

该数据集存在几点重要说明。Anthropic的数据基于《The Information》的报道，推测性较强；而上海稀宇科技和智谱AI的数据则来自2026年1月发布的IPO招股书。

数据涵盖的时间段也有所不同：Anthropic的数据为2025年全年，上海稀宇科技为2025年第一至第三季度，智谱AI为2025年上半年。Epoch AI表示，其支出总额包括运营费用、商品及服务成本，以及股票薪酬等非现金项目。