稳拿证券捆绑OpenAI，英伟达掀起算力基建“风暴”

今日（9月23日）稳拿证券，OpenAI官宣与英伟达签约合作10GW（千兆瓦）的AI数据中心，然而行业热度未能延续，开盘虽拉动英伟达产业链指数（8841702）相关个股高开，但盘中下跌，市场反应谨慎。

据官方披露，英伟达和OpenAI发布联合声明，称双方已签署战略合作意向书，OpenAI计划在未来数年时间分阶段部署总规模不低于10吉瓦（GW）的英伟达AI计算系统，涉及数百万颗GPU。而英伟达将根据算力基础设施的上线进度，向OpenAI提供总额最高1000亿美元的资金支持。

虽然该协议尚处于意向阶段，投资形式、股权结构、交付时间表等方面仍在磋商中，但资本、算力、模型互相推动的闭环链条初具雏形。英伟达联手OpenAI，在全球市场掀起算力基建“风暴”。

图片来源：OpenAI官网

“算力即资本”交易模式出现稳拿证券

山姆·奥尔特曼表示，一切始于计算。计算基础设施将是未来经济的基石，OpenAI将利用与英伟达合作开发的成果创造新的AI突破，并大规模赋能个人和企业。OpenAI需要在AI研究、产品开发和基础设施建设三个领域同时取得突破。

黄仁勋表示，英伟达与OpenAI在过去十年相互推动，从第一台DGX超级计算机到ChatGPT的突破。此次投资与基础设施合作预示着AI下一次飞跃——通过部署10GW算力推动智能时代发展。

近期，OpenAI与英伟达各自密集发布关于算力基础设施建设观点，资本、算力、模型互相推动的闭环链条初具雏形。一位券商分析师表示，加上之前OpenAI投资的甲骨文，巨头正在以资本和技术为纽带，构建闭环AI帝国生态。同时，每增加1GW算力就追加投资并获得股权的“算力即资本”交易模式，将硬件、资金和战略目标捆绑在一起，使这些企业成为更加牢固的利益共同体。

全球计算联盟秘书处CTO苗福友对第一财经记者表示，OpenAI与英伟达这笔交易并不算特别夸张。“微软今年在AIDC（人工智能数据中心）的投资达几百亿。此次1000亿额度将持续多年，对于全球最为瞩目的AI公司来说稳拿证券，不算特别大。”苗福友对记者表示，对于中国企业而言，中美投资方法学不一样，中国重应用，小步快跑，美国重平台，快速占据主导优势。

但苗福友也表示，随着大模型进入实用化阶段，人工智能正催生出大量全新的应用场景，AI产业正处于应用快速爆发期，相应的基础设施建设也处于同样阶段，AIDC需求快速增加。“未来两三年，国内AIDC建设仍将保持每年40%以上的年增速，随后每年新增建设量还会增加，然后慢慢趋于平缓，预计到2030年前后，年增长率或在10%左右。”苗福友说。

算力基建“风暴”面临新挑战

公开资料显示，随着AI训练与推理任务复杂度的不断提升，目前我国单机柜功率正从当前的50kW（千瓦，功率计量单位）向300kW甚至更高水平推进。与此同时，超节点规模的扩展也使得单集群供电需求跃升至数百MW（兆瓦，电功率的基本单位），远远超过了现有数据中心单栋楼10—20MW的供电能力。

“在功率密度上，国际领先项目已普遍达到120至150kW/柜，英伟达2028年规划向600kW推进，更追求单柜的超高密度；而国内更多依靠光网络封装，在我们可以掌握的制程下，通过集群的方式来解决，目前主流在40-60kW/柜。”中国电子工程设计院数据中心事业部副总经理王志强此前在AIDC产业发展大会上对记者表示，在技术路线上，海外更注重GPU的性能发挥，常配制冷机提供中温冷冻水，通过更低的水温使GPU能够工作在更高效的功率段上，而国内受节能降耗驱动，大概供水的水温在30—40摄氏度，是比较高的，可以实现全年的自然冷却（可能会限制部分算力设备的峰值性能）。”

针对目前国内和海外在数据中心上的发展路径，王志强对记者表示，“海外已实现10万卡的集群落地，而国内基于国产算力卡的超大规模集群也在做，但规模再大就会面临组网的挑战。不过目前很多技术，比如硅光封装、光互联等正在解决产业界的问题。”

目前全球范围内，美国算力基础设施建设以高端芯片、充沛资本和成熟电网为支撑，但面临能耗审批、芯片出口管制带来的供应不确定性等挑战。国内市场通过“东数西算”、国产芯片、城市算力网，将“万卡池”连成超大规模集群。对于未来趋势，润建股份能源研究院院长周冠宇对记者表示，数据中心建设发展到后期，核心需求会逐渐转变为对绿色能源的需求，这是行业将会面临的较大问题，因为其中包含一个较大的冲突：算力中心负荷较大，对供电要求较高。但行业目前的新能源或绿色能源普遍被称为三性能源——随机性、间歇性、波动性，使得能源存在不确定性，出力随资源条件断续、随时间起伏等问题。

解决该问题的方式在周冠宇看来主要是在算力中心内增加一层储能，保障“进水”可能不稳定，但“出水”稳定，通过该模式来解决算力中心对绿色电力的需求。目前该模式在国内市场还未正式落地，但周冠宇表示稳拿证券，从需求端来看，行业对算力中心的需求会越来越大，相关前沿模式也会逐渐发展起来。

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