OpenAI万亿算力采购与Sam Altman的“新融资机制”

截至2025年，OpenAI已签署价值一万亿美元的算力采购协议，这笔巨额资金（即12个零）将用于购买英伟达、AMD、甲骨文、CoreWeave等公司的算力服务。这些交易的总规模相当于20座核电站的能源供应。然而，OpenAI目前的年营收仅为120亿美元，这笔庞大的资金来源引发了外界关注。

许多记者曾向Sam Altman（OpenAI首席执行官）提出这一问题。在8月的一次晚宴上，Altman告诉记者：“我觉得我发明了一种新的融资机制。”当时他听起来既有些慌乱又兴奋，眼中闪烁着光芒，大致的反应是：“我想我发明了一种新的融资手段，一种为所有这些交易筹资的新方式。”在几天前与Ben Thompson（科技分析师）的一次采访中，Altman又进一步表示：“最终OpenAI的收入会足以支持这些合同，但与此同时，我们有一些‘有趣的想法’，可以帮助这些公司在收入兑现之前获得它们所需要的融资。”这种所谓的“新融资手段”，在我们理清所有这些公司及其交易之间的关系之后，其真面目才初见端倪。

“信任循环”与“AI泡沫”的担忧

有人将此称为科技史上最大规模的**“信任循环”（Trust Loop/Circular Financing: 指厂商先向客户投资，客户再用这笔钱购买厂商产品的循环式资本运作）。在这种模式下，厂商首先向OpenAI投资，OpenAI再利用这笔资金购买这些厂商的芯片。这场环环相扣的资本游戏，在华尔街有一个古老的名字，那就是泡沫**（Bubble: 资产价格在短期内脱离其内在价值快速上涨，并最终破裂的市场现象）。“循环融资”的担忧往往伴随着对“AI泡沫”的担忧。当大量资金涌入一个至今尚未产生相应回报的行业时，人们难免会担心：如果这些投资永远得不到回报，或者企业始终无法实现盈利，那么整个体系可能会像一场自燃一样崩塌。甚至有人直言，这就是互联网泡沫（dot-com bubble: 指上世纪90年代末，互联网公司股票价格非理性上涨，随后迅速下跌的市场现象）的AI版本，其感觉与1999年互联网泡沫时期如出一辙。

我是《硅谷101》的特约研究员Yiwen。在前一期短视频中，我们梳理了这场资本循环中的参与者及其关系。然而，这场“循环”本身真的有问题吗？那些源源不断流向AI以及处于风暴中心企业的资本，真的像一些人所说的那样，是泡沫的开端吗？在本期视频中，我们将详细解读这几项合同及其背后的市场情绪，以试图回答这个问题：AI资本循环真的是泡沫吗？

AIAS 2025活动推荐

此外，10月份活动云集。在《硅谷101》年度盛会结束后，我们向大家推荐一场高质量的活动：由陈天桥雒芊芊研究院和加州大学伯克利分校联合举办的“AIAS 2025”。本次活动聚焦共同关注的主题“人工智能加速科学发展”，邀请了众多重磅嘉宾，其中包括三位诺贝尔奖得主：Omar M. Yaghi（奥马尔·亚吉）、David Baker和Jennifer Doudna。

其中，奥马尔·亚吉因其在金属有机框架领域的杰出贡献，于三天前成为2025年诺贝尔化学奖得主之一。第二位是蛋白质设计领域的先驱大卫·贝克，他率先利用人工智能从零开始创造全新蛋白质，彻底改变了药物研发和合成生物学，并于2024年与两位DeepMind科学家共同荣获诺贝尔奖。还有一位是我们在之前的节目中讨论过的CRISPR-cas9（石野序列核酸酶9: 一种常用于基因编辑的工具）基因编辑技术的共同发明者詹妮弗·杜德纳，她此前也获得了诺贝尔化学奖。

AIAS 2025不仅汇聚诺贝尔奖得主，还将全球顶尖科学家和人工智能研究人员聚集一堂，共同探讨人工智能如何加速生命科学、物理学和工程学领域的突破。研讨会将于2025年10月27日至28日在旧金山One Sansome音乐学院（The Conservatory at One Sansome）举行，免费参加但席位有限。感兴趣的听众可通过aias2025.org注册，注册链接将放置在我们的shownotes中。

核心三角关系：甲骨文、OpenAI与英伟达

接下来，我们首先探讨目前被讨论最多的三角关系：甲骨文、OpenAI和英伟达。总体而言，这是一个典型的循环融资结构：英伟达投资OpenAI，OpenAI支付甲骨文运营数据中心的费用，而甲骨文又从英伟达采购芯片。然而，如果单独审视每项合作，对各自企业的利益而言，这些交易都无可厚非。

例如，英伟达和OpenAI宣布战略合作，旨在部署10吉瓦的英伟达AI基础设施。英伟达承诺向OpenAI投资最多1000亿美元，这笔资金反过来可用于购买英伟达的芯片。此前，OpenAI已与甲骨文达成约3000亿美元规模的云计算与数据中心协议。在该合作框架中，甲骨文负责建设和扩展数据中心业务，包括算力基础设施和电力等，而OpenAI则是这些数据中心的主要租用方。值得注意的是，甲骨文的数据中心基础设施大量使用英伟达的GPU（Graphics Processing Unit: 图形处理器，在AI计算中提供并行处理能力），因此英伟达不仅是OpenAI的供应商，也是甲骨文的上游供应商。

在这个产业链中，存在以下几类参与者：最底层是像英伟达这样的基础设施提供商，他们将产品销售给云服务提供商（CSP: Cloud Service Provider），例如甲骨文和AWS。CSP的商业模式资产投入占比较高，前期需投入大量资金购买GPU集群（GPU Cluster: 由多个图形处理器GPU协同工作，以提供强大计算能力的系统），建造数据中心，并与客户签订长期合同以租赁数据中心。在最上层，则是模型开发商，即像OpenAI这样的公司。他们的模式是投入巨额资金租赁算力来训练模型，再通过卖token（Selling Tokens: 指将AI模型处理或生成的信息单位出售给用户或开发者以获取收益）——也就是模型调用量——来回收成本。这意味着他们在一开始就要承担巨额的算力支出，而能否收回这些成本，则取决于市场对AI应用的实际需求。

这点可能并未完全体现在我们刚才提到的三方循环中。如果其token（Token: 在AI模型中，指文本、代码等数据被处理的最小单位）能够持续有需求并成功销售，包括OpenAI自己的应用程序（Application）能够持续变现（Monetize: 指将产品或服务转化为收入），那么这个循环本身并非一个积极或消极（Positive or Negative）的问题。然而，它可能在一定程度上加大了整个系统的杠杆（Leverage: 指通过借贷资金来扩大投资，以期获得更高回报的财务策略）。因此，从尊重企业家、认定企业家是做正确事情的角度来看，投资者应该更尊重企业家自身的洞察力（Insights）。某种程度上，OpenAI确实看到了某些值得尝试的机会。尽管最终可能失败，这一点无人能预知，因为目前仍处于早期阶段。但他采取此举本身，我认为没有太多疑问。

换言之，这场资本循环本身并非泡沫，但它确实放大了整个系统的波动性。如果AI应用如乐观派预期般爆发，产生新需求并带来新的经济增长，那么这套结构将成为催化剂，使三家公司共同受益。但若AI应用的落地不如预期顺利，它们之间这种强绑定关系，也可能导致三方共同承受损失。

AMD与OpenAI的“股份换订单”创新

除了上述三家公司，最近AMD与OpenAI之间的一项合作更引人关注。上周，OpenAI宣布在未来几年内部署6吉瓦的AMD芯片。作为回报，AMD向OpenAI授予了最多1.6亿份认证股权（Certified Equity: 通常指附带特定条件或限制的股票期权或认股权证，允许持有人在未来以约定价格购买公司股票），约占公司10%的股份。这些股份将随着算力部署进度和AMD的股价表现分批解锁。这笔交易的结构尤为独特，它并非单纯的采购，而是一笔由股份换取订单的资本创新。坦白说，这种将公司部分股权出让以获取客户订单的情况，实属罕见。

甚至连英伟达CEO黄仁勋在接受CNBC采访时都直言，没想到老对手还能有这样的操作：“这很有想象力，也确实独特而令人惊讶，尤其考虑到他们对下一代产品如此兴奋。我很惊讶他们在产品还没造出来之前，就愿意出让公司10%的股份。不管怎样，我想这也算是聪明的一种做法。”

AMD向OpenAI发行股票的条件，基本上意味着OpenAI必须先投入资金，因为他们必须首先交付那一吉瓦的算力容量。AMD CEO Lisa Su（苏姿丰）对此表示：“让我说明白一点，这笔交易对AMD来说是共赢，对OpenAI来说也是共赢，对我们的股东同样是共赢。我们就是以这样的方式来设计这笔交易的。我们对OpenAI、Sam Altman、Greg Brockman（OpenAI联合创始人）和Sarah（可能是指Sarah Cannon，OpenAI COO）都充满信心。这对我们来说是一个巨大的机遇。现在的关键在于谁拥有最多的算力，以及谁能最快地让算力上线。而我们承诺要携手实现这一目标。事实上，只要OpenAI购买我们的芯片，这对AMD就是好事。我们的营收会上升，利润会上升。我们预计这笔交易从第一天起，就会对股东收益产生增值效应。”

当然，这项协议不乏积极影响。对OpenAI而言，这意味着它摆脱了对英伟达的完全依赖。而对AMD来说，这可能是其地位跃升的转折点，使其从第二梯队的芯片制造商一跃成为AI基础设施的核心玩家。但与此同时，这也带来了新一层的、更危险的杠杆。

如果未来OpenAI这样的客户经营不善甚至倒闭，那么AMD相当于将自己10%的股份拱手相让，最终客户消失，自身却损失了10%的股份，这是一个沉重的代价。对于AMD股东（AMD shareholder: AMD公司的股票持有者）而言，尽管名义上股票数量减少，但这对于股东（Shareholder: 股份持有人）来说，意味着非常大的股权稀释（Share Dilution: 指新发行股票导致现有股票每股收益和所有权比例下降的现象）。这实际上是10个百分点的股权稀释。如果Lisa Su（苏姿丰）这次开了先例，那么未来xAI、Anthropic等其他公司也要求同样的合作模式时，作为股东，是否会面临更多更大的股权稀释？这无疑是一个很现实的问题。

市场对AMD交易的反应与股价波动

这条新闻发布后，AMD的股价在两天内上涨超过40%。在此之前，市场上对AMD的做空（Short Selling: 投资者预期股价将下跌，借入股票卖出，待股价下跌后再买回还给借出方以赚取差价的行为）情绪尤为强烈，主要原因在于市场认为英伟达在AI生态中的地位已非常稳固，AMD几乎没有挑战空间。然而，我们的采访嘉宾认为，股价的这一变化并不能证明市场已完全相信AMD所描绘的未来图景。因此，OpenAI向AMD下达6吉瓦订单的消息公布后，直接引发了一步压空（Short Squeeze: 指股价上涨迫使做空者回购股票以平仓，从而进一步推高股价的现象），将所有空头彻底击溃。股票当时的持仓状态（Position）以及投资人的情绪，对当时股价的变动也起到了重要的推动作用。

此外，如果投资者相信OpenAI的6吉瓦订单最终能够完全落实交付，并且AMD的GPU业务在此基础上能够实现可持续性（Sustainable）增长，那么AMD目前可能仍处于被低估的状态。因此，市场目前尚未完全相信AMD能够稳健地从这6吉瓦订单中获取全部收益。

然而，也有观点认为，市场目前关注的重点仅仅是订单量，其他因素都可以暂时搁置。本周AMD的股票反应与9月初甲骨文股价的变化如出一辙。当时，与OpenAI的交易消息一经公布，甲骨文股价便在一天内暴涨39%，尽管当天发布的财报中营收和利润均不及预期，市场仍将这份与OpenAI的纸面合同解读为未来增长的爆发信号。

目前市场普遍认为，只要企业能够提升订单量，其他问题均可暂时不予理会。作为股东，是否存在股权稀释，目前并非主要考量。首先要做的就是增加订单量，其他都是次要的。因此，从市场角度看，当前主要矛盾并非股权稀释，宁愿承受股权稀释也要把业务规模做起来。

甲骨文云业务的利润率挑战

然而，自9月下旬以来，甲骨文的股价却出现了回调。有报道指出，甲骨文的云业务毛利率（Gross Margin: 销售收入扣除产品或服务成本后的利润率）低于许多分析师的预期，这引发了市场对其能否从如此庞大的投资中获得可观收益的担忧。根据《The Information》援引的内部文件显示，甲骨文在最近一个季度通过租赁搭载英伟达芯片的服务器获得了约9亿美元的营收，但其每1美元销售额的毛利仅为14美分。

不过，市场对此并非毫无准备。在我看来，真正关注这家公司的人，在这个阶段不会对此感到意外（Surprise）。其毛利率较低，正反映了它在早期阶段采取的“搏一把”策略，即先加入这个阵营。因此，它几乎没有任何议价能力（Bargaining Power: 指交易一方在谈判中影响对方的能力）。甲骨文的首要目标是先迈入这个领域。

外部资本的注入与杠杆效应

如果说我们刚才提到的这些公司构成了这场循环的内核，那么真正推动这场循环运转起来的，则是外部资本：由银行、私人信贷和主权基金提供的现金。目前，由于整个AI板块的市场情绪确实较为火热，第三方机构和银行普遍认为这张“牌”（指AI相关资产的价值）很好，因此愿意提供资金，帮助企业建设数据中心，从而使整个资本游戏得以持续。

在这些公司中，实际上只有英伟达拥有足够的现金，能够利用公司账面资金去投资其他CSP（云服务提供商）和初创公司。而其他企业则需要利用我们刚才提及的方法，向第三方机构借款。在这场资本游戏中，有时甚至不需要真金白银。例如，一些协议目前仅是意向书，不具备法律约束力，也没有实际现金流。但双方都可以凭借这份文件去融资。OpenAI可以对银行表示：“只要我拿到贷款，就能立刻投产。”甲骨文也可以对银行说：“只要我建好数据中心，OpenAI就会入驻。”于是，双方都能凭借一张意向书，空手套来真金白银。正如我们之前提到的，这也是一个不断加注杠杆的行为。其后果是，一旦人们对AI不再看好，或者宏观经济出现问题，这个循环就会破裂。这也解释了为什么每当有“AI合作”的消息公布，股价、融资以及市场情绪都会同步上涨，因为这不再是一个单纯的技术故事，而更是一场金融杠杆的表演。

AI热潮的持续性与宏观经济驱动

这样一来，我们又回到了最初的问题：这场AI热潮究竟能持续多久？这个循环是否会有一天真的无法维系？从我的角度来看，如果只能选择一个指标来观察，我会选择GPU的用户会话率（User Session Rate: 指用户与AI系统进行交互的频率或时长），即算力的供需状态（State: 状况，情况），是供大于求还是供过于求。因为至少目前我们观察到，token生成（Token Generation: 指AI模型生成文本、图像或其他内容的过程）仍处于快速增长阶段。

例如，谷歌在2024年4月时，其产品与API每月处理约9.7万亿token。到今年10月，这个数字已增长至1300万亿。这些数据表明，AI模型调用的token用量（Token Usage: 指AI模型处理或生成内容的数量）仍在高速增长中，显示出需求侧（即用户和开发者）仍在加速增长。从供给端来看，英伟达的Blackwell芯片（Blackwell Chip: 英伟达最新一代的AI加速器芯片架构）价格持续上涨，云算力资源紧张，甚至上一代芯片的价格也被推高。至少目前，AI的需求曲线仍呈现陡峭向上的趋势。

从宏观角度来看，我们的采访嘉宾指出，AI已被赋予一个更大的使命。全球经济债务周期已达顶点，各国都需要一个新的增长引擎，而AI恰好承担了这一历史重任。因此，在当前阶段，资本的支持几乎是无限的。恰好在这个节点上，增长的代名词就是AI。AI承担了这一历史责任，即使不是AI，也可能是其他事物。只不过目前AI的发展势头强劲且真实可见，全世界都在抓住AI这一机遇。所以最终，全世界都需要AI这个增长引擎能够真正运转起来。

换句话说，在一个增长稀缺的世界里，AI是少数仍能让人相信“未来”的故事之一。因此，无论是债务市场、主权基金，还是私募信贷，都在源源不断地将资金注入这一趋势。

结语：价值创造与未来展望

当然，市场情绪不会永远高涨。最终决定AI这场热潮能走多远的，仍是AI能否真正创造可持续性的价值，即用户是否愿意继续付费，以及企业是否愿意持续订阅。因此，回顾我们一开始提及的OpenAI、甲骨文、AMD、英伟达等公司之间的一系列协议，可以发现它们依然建立在正面的用户数据和反馈之上。在2026年，投资者将持续关注各大云端大厂的AI开支，以及AI公司中付费用户所占的比例。至少目前，我们仍处于AI这场浪潮的开端。您如何看待这个问题？欢迎在评论区分享您的想法。

以上就是《硅谷101》本期视频的全部内容，我是特约研究员Yiwen。您的点赞、留言和转发是我们做好深度商业和科技内容的最佳动力。我们下期再见。