在武侠小说中有一种轻功叫“梯云纵”，厉害的角色能用左脚踩住右脚，瞬间拔地而起，直冲云霄。虽然听着挺反常，但此刻在全球AI圈里上演的剧情，简直就像是真实版的“梯云纵”。
9月23日，英伟达的黄仁勋和OpenAI的奥尔特曼正式宣布建立战略合作伙伴关系。英伟达打算向OpenAI投入一笔高达1000亿美元的资金，换算成人民币，差不多是7100亿。
这笔资金将用在一个规模宏大的计划上，目标是建设一个至少10吉瓦的AI基础设施，简直让人惊叹。
这家庞大的机构存在的唯一原因，就是为了训练和维护OpenAI的新一代模型，最终目标可是那个传说中的“超级智能”。
一个愿打一个愿挨
这1000亿美金可不是单纯的财务注入。华尔街的专家们早就看穿了背后的玄机，有人一句话点破：这简直是黄仁勋职业生涯中最精彩的一笔操作。
英伟达起初把钱打到OpenAI的账户里，不过，这钱也不会长久待在那里。会分几次逐步注入，第一笔100亿美金，在系统收购协议一签完，就会马上到账。
而花钱的地方，正是英伟达自家的货架。OpenAI会用这笔巨款，回头向英伟达采购GPU和相关技术。分析师BrynTalkington的解读很直白：英伟达其实是在自己掏钱，给自己打造了一个前所未有的超级大客户。
这可不是一般的买卖关系，而是牵扯到技术路线图那种层面的紧密结合。OpenAI会变成英伟达“AI工厂”扩张计划里的首选合作伙伴，两边得一块儿优化软硬件配合。
这个时间点安排得说不过去的巧，首个1吉瓦的数据中心差不多在2026年下半年就要启动。而巧合的是，正好是英伟达打算发布“VeraRubin超级芯片”的时候，集成了CPU和GPU的那款。
10吉瓦的算力，这得说是相当厉害的一个概念了，基本上等于400万到500万张顶级GPU的组合。这一数字，基本上差不多是英伟达今年整个出货量的总和，比去年整整多了一倍还多。
黄仁勋自己算过一笔账哦，建一个1吉瓦的数据中心，花费大概在500到600亿美元之间，其中有350亿是英伟达的硬件投入。照这个比例推算，10吉瓦的项目，可能会给英伟达带来3000到4000亿美元的惊人收益。
消息一公布，资本市场立刻反应非常热烈。9月22日当天，英伟达的股价猛涨了超过3.9%，市值也刷新了4.46万亿美元的历史纪录。
仅仅一天的时间里，英伟达股价涨了大约4%，带来了差不多1700亿美元的市值增长。这么一笔数字，甚至超过了它之前承诺要投给OpenAI的全部资金。整个美股市场也跟着火了起来，费城半导体指数、标普500和道指都纷纷上涨，创出了新纪录。
千亿美金的内部派对
英伟达和OpenAI这套运作方式，正在成为AI领头羊圈子里的普遍做法。一个由交叉投资、大额订单以及战略合作组成的错综复杂的关系网，正把整个行业变成一个“百亿美金俱乐部”的内部循环游戏。
OpenAI的CEO奥尔特曼，可以说是在这套玩法上玩得相当溜，他一边把英伟达和微软当作公司“最重要的合作伙伴”，一边积极出手，拉拢关系，打造自己的联盟。
除了英伟达那上百亿的投入，OpenAI还和甲骨文签了一份五年期限、价值高达3000亿美元的云服务大单。微软对它的投资也早就凑到了130亿美元，还一直在提供算力帮忙。
为了更深入地钻研硬件领域，OpenAI花了65亿美元把曾为苹果设计的大神Jony Ive的公司io收入囊中，还和博通一道研发专门用来做模型推理的ASIC芯片。
抬头一看，“1000亿美元”这个数字呢，今年在AI领域的大手笔交易里频频出现，差不多变成了一种标志性的数字。无论是谷歌、Meta，还是马斯克的xAI，背后都能看到千亿级的资金运作在支撑着。
网上还流传着一张搞笑的图，生动地画出了各大科技巨头轮番用那笔“祖传1000亿”互相投资的画面。虽然挺调侃，但也挺贴近行业的实际情况。
这些庞大的资金背后，都是像摩根大通这样的大型金融集团，以及阿布扎比的主权基金等中东财团在撑腰。钱在这些巨头之间转来转去，最后还以订单的方式流到了哪些提供核心生产设备的厂商，比如英伟达。
不过，这种一踢一踩般的飞快上涨，也让不少人开始担心了。分析师Stacy Rasgon觉得，虽然双方合作达到了预期，但也让外界对“循环”融资方式的担忧变得更浓了。
反垄断专家Andre Barlow的看法更为犀利，他提醒说，这次合作或许会让英伟达在芯片领域、OpenAI在模型方面的垄断地位变得更牢固。
当最顶尖的算力供应商和最厉害的模型开发商紧密结合，这种规模上的壁垒，简直就是竞争对手难以跨越的高墙。Meta花了100亿美元建起的2吉瓦数据中心，算是行业里的大手笔了，但OpenAI的目标规模竟然是它的五倍多。这一差距，其他人追得还远呢。
烧钱续命与大国博弈
大佬们之所以如此迷恋“梯云纵”，可不是随便玩的，背后有两股巨大的力量推着他们往前冲。一方面，是内部的压力，AI模型开发和管理那叫一个“花钱如流水”。另一方面，是外部的压力，中美之间在AI算力的争夺战越发激烈，竞争形势紧张。
咱们先聊聊内部的“算力焦虑”。OpenAI虽然发展得挺牛，但财力也扛不住这么高的开销。预测显示，到2029年，公司的花费可能会飙到1150亿美元。这笔钱的主要流向，正是用于自建数据中心的服务器芯片和相关设备。
今年的运营支出已经逼到50亿美元，估计明年会涨到80亿美元。虽然它的年度经常性收入（ARR）已经跑到100亿美元，比去年55亿几乎翻倍，但这增长的背后，显然是靠着大幅增加的投入撑起来的。
公司内部，工程师的平均年薪已经涨到百万美元左右。最新一轮融资中，估值更是飙升至5000亿美元。奥尔特曼也提前透露，新一轮“算力密集型”产品即将面世。种种迹象都说明：OpenAI对外部资金和顶尖算力的需求，已经迫在眉睫，不能再拖了。
关注一下国际上的角力，英伟达和OpenAI合作的节奏也挺讲究的。就这事发生的前几天，国产的大模型DeepSeek-V3.1版本也刚刚上线更新。
咱们国家的追赶节奏挺明显，也挺坚实的。DeepSeek这个模型用的还是国产的算力技术。华为还跟浙江大学联手，推出了基于昇腾千卡平台训练出来的大模型。
更关键的是，华为已经公布了昇腾950、960、970系列芯片的具体上市时间，规划在2026到2028年之间。这一消息，毫无疑问，让美国科技圈感受到前所未有的压力。
从整体数据来看，中国的总算力已经达到280EFLOPS，排在全球第二名，其中大约有32%的算力是用在智能方面。更令人惊叹的是它的增长速度，AI算力的需求每年都在飙升，增长率高达300%。预计到明年，智能算力的规模还会再扩大超过40%。
说来也不容易，追赶的阵营也遇到不少难题。大约300万张GPU的缺口还没补上，高端芯片和存储被限制销售，先进工艺的发展也受到限制，都是现实中的障碍。同时，国内的智算中心平均利用率只有30%，效率方面还存在明显的瓶颈。
即便如此，这股追赶的趋势也已经让掌握全球四分之三AI超级计算能力的美国感受到压力。为了巩固领先地位，拉长差距，成为美国AI巨头们的共同目标。
结语
这场气势磅礴的AI产业“梯云纵”，其实是特定历史时期的必然结果。它借助资本和技术的内部大循环，以前所未有的速度和规模，疯狂地推动着技术边界不断向前推进。
不过，这枚硬币的另一面，就是越发稳固的垄断局面和隐藏的系统性隐患。这种自我推动的扩张方式，到底还能维持多久呢？
假如将来数字经济的“计算基础设施”被少数几家巨头牢牢掌控，那整个创新生态，又会朝哪个方向发展呢？
