近日，美国科技圈上演了一幕前所未有的资本大戏：「英伟达」宣布向「OpenAI」注资1000亿美元，转身就收到后者3000亿美元的GPU采购订单；「Meta」前脚刚与「英伟达」子公司「CoreWeave」签下142亿美元算力协议，后脚又向「甲骨文」抛出200亿云服务大单；更魔幻的是，「英伟达」竟以50亿美元入股老对手「英特尔」，换取定制CPU的“联姻”——这场涉及5000亿美元的产业链互投，让华尔街惊呼：“AI正在上演史上最复杂的资本闭环！”
一、五组震撼数据勾勒产业图谱
1. 英伟达×OpenAI：1000亿美元战略投资+3000亿美元算力采购，相当于OpenAI未来五年收入的30倍（其2025年预计收入100亿），「英伟达」借此锁定全球最大AI模型的“芯片口粮”。
2. Meta×CoreWeave：142亿美元「英伟达」GB300系统订单，让这家成立仅7年的“新云”公司市值年内暴涨230%，「Meta」则借此缓解90%自研芯片的算力焦虑。
3. 英伟达×英特尔：50亿美元换4%股权，昔日宿敌联手开发“CPU+GPU超级SoC”，直指2027年1.5亿台AI笔记本市场。
4. 甲骨文×Meta：200亿美元多年期云协议，叠加「OpenAI」的3000亿订单，让「甲骨文」云预订量飙升至5000亿，股价年内涨幅85%。
5. OpenAI×AMD：6吉瓦算力部署+10%股权选择权，「AMD」股价单日暴涨37%，打破「英伟达」在AI芯片领域的绝对垄断。
这些数字背后，正是芯片厂商、云服务商、AI公司的“三角互锁”：「英伟达」出钱给「OpenAI」买自己的芯片，「甲骨文」借钱给「OpenAI」建数据中心，「Meta」则通过第三方囤「英伟达」的算力——一场“左手倒右手”的资本游戏，在硅谷引发万亿级地震。
图源：reuters.com
二、从“芯片战争”到“基建革命”：为何美国科技巨头集体“疯投”？
1. 算力焦虑：AI模型的“指数级吞噬”
如今ChatGPT-5训练所需算力，较三年前的GPT-3激增500倍，相当于每秒处理2300万部4K电影。「OpenAI」首席科学家Ilya Sutskever坦言：“我们的算力需求每18个月翻两番，这比摩尔定律快4倍。”这种“算力饥渴”正在倒逼企业提前3-5年布局：「英伟达」为「OpenAI」规划的10吉瓦数据中心，耗电量相当于400万户家庭，而2025年全球AI基建总投资已达5200亿美元，占美国GDP的2.1%。
2. 产业重构：从“技术竞争”到“生态垄断”
「英伟达」的“垂直整合”策略堪称教科书：投资「OpenAI」锁定头部客户，入股「英特尔」控制CPU接口，扶持「CoreWeave」对抗微软云——这套组合拳让其在AI芯片市场的份额从2023年的82%升至2025年的91%。更玄乎的是财务闭环：「英伟达」投给「OpenAI」的1000亿，70%将转化为GPU采购款，相当于“左手投资，右手卖货”，华尔街分析师戏称：“这是史上最精准的定向增发。”
3. 生存危机：OpenAI的“烧钱悖论”
一边是5000亿美元估值，一边是2025年50亿美元亏损——「OpenAI」的财务黑洞，正是产业焦虑的缩影。其600亿年度算力支出中，83%流向「英伟达」和「甲骨文」，山姆·奥特曼直言：“我们不是在做AI，而是在运营全球最大的电力公司。”这种畸形结构倒逼企业抱团：「甲骨文」为拿到3000亿订单，不惜发行180亿垃圾债；「AMD」为挤进供应链，甚至给「OpenAI」10%股权选择权——“算力面前，利润不重要，活下去最重要。”
图源：每日经济新闻
三、算力基建狂潮：正在重塑哪些行业？
1. 芯片产业：从“卖硬件”到“卖生态”。「英伟达」的GB300系统单价突破40万美元，是传统GPU的12倍，秘诀在于集成了定制CPU和高速互联技术。这种“算力套餐”模式，推动芯片行业从单品竞争转向系统级垄断：「英特尔」为「英伟达」定制的x86 CPU，通过NVLink实现100GB/s传输，较PCIe快3倍；「AMD」则押注“芯片租赁+股权绑定”，在OpenAI的6吉瓦部署中，70%采用“按算力付费”模式。
2. 数据中心：从“盖房子”到“拼能源”。「甲骨文」为「OpenAI」建设的4.5吉瓦数据中心，首创“风电直供+液冷循环”模式，PUE值（能效比）低至1.08，较传统中心省电40%。这种技术革命催生新赛道：「康明斯」的移动储能舱、「Asetek」的浸没式液冷设备，订单量年内暴涨300%；数据中心运营商「Crusoe」甚至开发出“游牧式算力”，用集装箱搭载服务器，哪里电价低就搬到哪里。
3. 云计算：从“通用服务”到“定制基建”。「Meta」与「CoreWeave」的142亿协议，要求后者90天内交付「英伟达」最新芯片，这种“即时算力”需求正在改写云服务规则。「甲骨文」推出的“AIGC专用云”，预装了「OpenAI」的训练框架，客户部署时间从6个月缩短至7天；「微软」则推出“算力期货”，允许企业提前三年锁定GPU资源，价格较现货低35%。
4. 供应链：从“全球化”到“本土化”。美国《芯片与科学法案》的1000亿补贴，正在重塑供应链地理版图：「英伟达」将20%的GB300产能转移至亚利桑那州新厂，「英特尔」的俄亥俄州晶圆厂已获得「OpenAI」的定制芯片订单。这种“近岸制造”催生配套产业：「应用材料公司」的AI检测设备订单增长220%，「罗门哈斯」的光刻胶产能扩张3倍，连「康宁」的特种玻璃订单都开始与算力合同挂钩。
5. 边缘革命：从“集中算力”到“终端渗透”。「英伟达」与「英特尔」合作的AI笔记本SoC，让高端游戏本算力提升5倍，催生“本地智能”新场景：「Adobe」的AI修图软件已实现离线运行，「Autodesk」的3D建模工具延迟降低80%。更激进的是「OpenAI」的“AI浏览器”计划，意图将算力嵌入终端，直接挑战「谷歌」Chrome的32亿用户生态。
下图：两块GPU通过NVLink Bridge连接示意图（图源：中募创投）
四、当算力成为“新石油”：我们该如何思考这场狂潮？
站在2025年的节点，美国AI基建狂潮呈现出令人眩晕的两面性：一面是技术创新的狂欢——10吉瓦数据中心、1.6T光模块、浸没式液冷，这些名词背后是人类对计算极限的探索；另一面是资本游戏的荒诞——「OpenAI」用「英伟达」的投资买「英伟达」的芯片，「甲骨文」用债券市场的钱赌「OpenAI」的未来，整个链条的脆弱性，堪比2000年的光纤泡沫。
我们不得不思考：当「英伟达」的市值超过「英特尔」+「AMD」+「台积电」之和，当AI基建投资占美国GDP的2.1%，这种“算力军备竞赛”究竟是技术革命的必然，还是新冷战的误判？中国企业用「DeepSeek」证明，算法优化可以让算力需求降低70%；美国却在“芯片堆砌”的道路上越走越远——这种路径分歧，会不会成为下一个十年科技格局的转折点？
更值得警惕的是产业失衡：2025年美国AI领域吸引了78%的科技投资，生物医药、新能源等领域的研发投入同比下降19%。当华尔街的钱都流向「英伟达」的“闭环游戏”，谁来为真正的底层创新买单？或许正如山姆·奥特曼坦言：“我们正在建造AI的‘巴拿马运河’，但没人知道，这条运河最终会通向繁荣，还是深渊。”
这场狂潮留给我们的，不仅是万亿美元的投资数字，更是一个终极命题：在算力成为战略资源的时代，人类该如何平衡效率与普惠、竞争与合作、当下与未来？答案，或许就藏在每一块发烫的GPU里，藏在每一行流动的代码中。
原创作者：上海产业转型发展研究院常务副院长
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