OpenAI年底前將上線100萬張GPU，直觀感受就是新一輪芯片戰(zhàn)爭打響了。

7月21日，奧特曼在推特上預告，OpenAI到年底前將上線超過100萬張GPU。他還補充道，“對團隊感到自豪，但現(xiàn)在他們最好想想，怎么在這個數(shù)量規(guī)模上再擴容100倍。”

圖1、奧特曼官宣OpenAI“百萬GPU”目標

這句看似簡單的預告，實則暗藏多重信號：

首先，規(guī)模碾壓對手。OpenAI的目標不再是10萬卡，20萬卡，要做就做100萬卡，這一規(guī)模將達到馬斯克旗下xAI訓練Grok 4所用20萬GPU的5倍；

其次，戰(zhàn)略自主。算力基礎設施的躍進，意味著OpenAI正逐步擺脫對微軟Azure的依賴——過去其算力高度綁定微軟，如今通過自建數(shù)據(jù)中心（如星門計劃）掌握主動權；

最后，OpenAI的行業(yè)野心也一覽無余。“擴容100倍”直指AGI所需的終極算力目標，一場以算力為基石的AI軍備競賽已進入白熱化。

這里還有個小插曲——就在奧特曼定下沖刺100萬卡目標之后，華爾街日報就下場拆臺，稱星門計劃進度不順利，軟銀遲遲掏不出錢。但OpenAI隨即“滅火”：不僅官宣與甲骨文加碼投資，將星門計劃擴容4.5吉瓦，還強調一期項目已部分投入運營，多方合作進展順利。

隨后，馬斯克更是直接“放衛(wèi)星”，5年內，xAI要部署到5000萬張H100 GPU的等效算力。

圖2、馬斯克提出xAI五年內5000萬卡目標

按照單卡平均4萬美元粗略計算，100萬卡規(guī)模，僅GPU部分價值就高達400億美元，這種燒錢量級和速度，在科技行業(yè)也是前所未有，基本接近一線巨頭們的年資本支出。

英偉達對此自然是樂見其成，問題是，行業(yè)數(shù)以萬計的計算卡需求，會將英偉達的市值推向什么高度？

我們把視線再拉回算力上，OpenAI最近一次受算力影響最大的案例是3月份上線的“吉卜力風格”生圖功能，官方一度對產(chǎn)品做了限流處理，包括對生圖的速率進行暫時性限制，將免費用戶的生成額度限制在每日3次。奧特曼還在推特上高喊“我們的GPU快要融化了”，表面是宣傳產(chǎn)品，也可以看做是給猶豫不決的投資人“上眼藥”。

顯然，星門計劃還在籌資階段，OpenAI、軟銀、甲骨文們雖然能湊出500多億美元，但還有一半的缺口要通過債務融資完成，想要刺激投資人們掏錢，就得釋放一些星門計劃合理性的信號。

①、奧特曼“腳踏三只船”

OpenAI對算力的追逐由來已久，其算力來源包括自研、星門計劃、微軟三個主要渠道。

關于自研芯片這件事，一度傳出奧特曼要籌集7萬億美元下場造芯的消息。不過，去年2月份，奧特曼委婉的否認了此事，在他與英特爾前任CEO帕特·基辛格的爐邊談話中曾說過：“我們確實認為世界需要在AI計算（芯片）領域投入大量資金”。

根據(jù)行業(yè)的跟蹤和研究數(shù)據(jù)，OpenAI自研芯片一直在有序推進，其首款產(chǎn)品最快2026年問世。

圖3、科技公司自研芯片路線圖，標紅為已發(fā)布，*代表待確認，來源HSBC

匯豐銀行研究團隊6月下旬披露了一份科技公司自研ASIC的進度表，包括谷歌、Meta、亞馬遜、微軟、xAI等等在內的硅谷公司，清一色下場自研AI芯片。

研報顯示，OpenAI首款3納米自研芯片由博通代工設計，代號為Titan V.1，將于2026年發(fā)布，更先進的Titan V.2芯片將于2028年問世，但不確定為2nm工藝還是A16（1.6nm）工藝。

一位長期跟蹤半導體產(chǎn)業(yè)的分析師Paul則在推特上披露了OpenAI自研芯片的詳細規(guī)格和發(fā)布時間(如上圖)，強調Titan V.1將在2026年第三季度問世，核心配置包括N3工藝、144GB HBM3e顯存、兩顆計算芯片，采用CoWoS-S封裝等，但他認為，Titan V.2將于2027年第三季度問世，比匯豐銀行的分析師團隊預測的2028年稍稍提前。

自研屬于長線規(guī)劃，在這條路跑通之前，OpenAI的腳開始伸向微軟之外的“另一條船”，牽頭搭建算力基礎設施。

今年1月份，OpenAI聯(lián)合軟銀、甲骨文推出星門項目，計劃四年在美國投資5000億美元，搭建算力基礎設施，首期投資1000億美元，其中軟銀承擔財務責任，OpenAI負運營責任。

這里的重點是，運營權才是奧特曼在星門計劃中想得到的——想怎么分配怎么分配，打不打價格戰(zhàn)全都自己說了算。

圖4、美國得州阿比林星門項目工地航拍，來源：OpenAI

4個月之后，OpenAI又攢了一個“阿聯(lián)酋版”星門計劃，計劃聯(lián)合G42、甲骨文、英偉達、軟銀等合作伙伴，在當?shù)貥嫿ㄒ粋€1吉瓦的數(shù)據(jù)中心，預計2026年投入使用。

這些宏大的基礎設施項目兌現(xiàn)之前，OpenAI的算力供給仍然依賴微軟——兩家自2019年開始合作，微軟向其提供了超過130億美元的直接投資，同時成為OpenAI獨家算力提供商，微軟則在OpenAI的模型、收入分成等方面獲得優(yōu)先權，比如可獲得OpenAI 49%的利潤分配權，最多可達到1200億美元。

依賴微軟，也要避免被微軟“卡脖子”。從7萬億美元造芯傳聞，到5000億的星門計劃，再到阿聯(lián)酋版星門，OpenAI核心邏輯是構建一個由自己主導，不斷堆高的宏大算力敘事。

沒有規(guī)模化的算力，就會隨時被谷歌的價格戰(zhàn)碾壓，而規(guī)模化是谷歌的先天優(yōu)勢。產(chǎn)品層面，缺算力就如同“巧婦難為無米之炊”，就會出現(xiàn)更多“吉卜力風格”生圖能力受限的問題，所以之前才會就有小道消息說，伊利亞因為算力需求被砍憤而離職、GPT-5、DALL-E等就是因為算力短缺而被迫延遲發(fā)布等等。

巧合的是，在OpenAI“猛踩油門”的時候，微軟卻輕點了一下剎車。

今年4月份，美國券商TD Cowen分析師稱，微軟放棄了在美國和歐洲的2吉瓦新數(shù)據(jù)中心項目，微軟官方的回復稱數(shù)據(jù)中心容量都是多年前規(guī)劃，現(xiàn)在各地布局都已完善，所以做了一些靈活性的戰(zhàn)略調整。

微軟的戰(zhàn)略收縮，其實從去年底納德拉接受BG2播客訪談中就能找到信號，他當時毫不避諱的強調和奧特曼的分歧，“我們需要用嚴謹?shù)姆绞絹硭伎既绾斡行Ю矛F(xiàn)有設備。同時也要考慮設備的使用壽命，不能一味地購買新設備。除非GPU的性能和成本能帶來顯著改善，讓利潤率達到或超過大型云服務商的水平，否則我們不會輕舉妄動。”

大家都在追逐算力的安全感，納德拉認為存量算力已經(jīng)足夠，需要精細化運營，奧特曼擔心的是算力不夠成為新模型、產(chǎn)品的掣肘。

于是，雙方越走越遠。

今年1月，微軟選擇了放手，與OpenAI修訂了合作條款，允許其使用第三方供應商的計算資源，很快甲骨文、CoreWeave這些云廠，逐個都跟OpenAI簽訂了租賃協(xié)議。當然，為了體面，微軟依舊擁有提供算力的優(yōu)先合作權。

The Information援引投資人會議的消息稱，OpenAI計劃到2030年，將75%的算力來源轉移至星門項目上。

②、算力戰(zhàn)爭“燒掉”2.5萬億

OpenAI追逐算力，內部要實現(xiàn)“算力自主可控”，外部則是應對硅谷巨頭們的“算力戰(zhàn)爭”。

7月16日，The Information上線了專訪Meta CEO扎克伯格的內容，扎克伯格稱Meta正在建設多個數(shù)據(jù)中心集群。

“我們的人員正在夜以繼日地工作于普羅米修斯（Prometheus）和亥伯龍（Hyperion）項目中，這是我們的前兩個泰坦（Titan）集群，都將超過1吉瓦。亥伯龍將在未來幾年擴展到5吉瓦。我分享過它的圖片，從占地面積來看，這個數(shù)據(jù)中心的規(guī)模占了曼哈頓的相當一部分。它太龐大了。”扎克伯格說。

圖5、Meta亥伯龍數(shù)據(jù)中心，規(guī)模超過曼哈頓 來源：扎克伯格

1吉瓦的數(shù)據(jù)中心是個什么概念？

假設Meta在建的1吉瓦亥伯龍數(shù)據(jù)中心全部部署GB200 NVL72機架，按照單機架140KW的功耗計算，總計可容納7100+個機架，由于每個機架內置72張GPU，總計大約51萬張GPU，按照單機架300萬美元來折算，7100多個機架的總成本就超過210億美元。

而如果OpenAI和甲骨文新擴容的4.5吉瓦項目兌現(xiàn)，那么未來OpenAI借助星門計劃掌握的GPU就有可能沖到接近250萬張GPU的規(guī)模。

圖6、到2026年的超大規(guī)模訓練集群，來源：SemiAnalysis

7月21日，知名研究機構SemiAnalysis基于其數(shù)據(jù)中心和加速器模型，披露了到2026年底，Anthropic、OpenAI和Meta的訓練集群數(shù)據(jù)。SemiAnalysis列舉了Meta的另一個1吉瓦容量的普羅米修斯數(shù)據(jù)中心項目，其采用GB200/300混搭，GPU總量達到50萬張，與我們對亥伯龍數(shù)據(jù)中心的預估結果基本一致。

能耗方面，1吉瓦的GB200 NVL72數(shù)據(jù)中心，全年365天24小時滿負荷運行，預計需要87.6億度電。作為對比，日本東京2023年全年的用電量也就1300億度。

SemiAnalysis的跟蹤數(shù)據(jù)中未包含xAI，但作為OpenAI的頭號對手，xAI同樣在“瘋狂”投資基礎設施。

7月10日，xAI公布了旗下Grok 4模型，馬斯克在直播中透露該模型是在一個擁有超過20萬張H100 GPU的超級計算機集群。這句話的重點不止于這個20萬卡的集群，還在于xAI數(shù)據(jù)集群建設速度上——距離上一個節(jié)點“10萬卡”集群建成僅僅過去了9個月。

更夸張的是，xAI旗下首個10萬卡級別的Colossus AI 超級計算機集群，從建設到投入運營，耗時122天，建設效率“卷上天”。

關于為什么要這么卷基礎設施建設，馬斯克在直播中透露過自己的邏輯，他強調如果依賴云廠的算力，協(xié)調一個10萬卡的集群，預計需要18到24個月。“我們想，18到24個月，這意味著失敗是必然的。”馬斯克說。

自建122天，協(xié)調云廠的算力最快需要18個月，這也一定程度上可以解釋為什么OpenAI不打算和微軟一起玩了——靠外部合作伙伴來協(xié)調算力效率太低，租賃算力只能作為短期過渡方案，只有自己主導才能可控。

可以想象這樣一幅畫面：當OpenAI推出吉卜力風格圖片生成時，奧特曼說“我們的GPU快要融化了”，轉身向微軟協(xié)調算力支持卻碰了軟釘子——得到的回復竟是“你再等等”。此刻的奧特曼，內心恐怕只剩下一聲無奈的嘆息。

圖7、2023-2025年，AI基礎設施建設資本支出趨勢變化，來源：The Business Engineer

回到xAI的20萬卡集群上來，按H100單卡2.5萬美元-3萬美元的價格，大致可以估算一下成本，整個GPU部分的成本就需要50億美元-60億美元，這還不包括基建和運營、維護的成本。

OpenAI、xAI、Meta在數(shù)據(jù)中心上的投入，是行業(yè)AI資本支出擴張的一個縮影。

The Business Engineer分析師Gennaro Cuofano今年5月份發(fā)布一份研究報告，內容援引硅谷公司的業(yè)績、行業(yè)預測數(shù)據(jù)，梳理了2023、2024、2025三個年度硅谷大公司在AI上的資本支出，對應數(shù)值分別為1700億美元、2560億美元、3600億美元。

全年3600億美元，折合人民幣超過2.5萬億元，這個規(guī)模相比2023年增長超過110%。更重要的是，大公司的AI支出占據(jù)了全行業(yè)85%以上，這也意味著AI基礎設施建設的“馬太效應”不斷強化——未來頭部云廠將掌握著行業(yè)的核心資源。

巨頭們紛紛卷入這場2.5萬億元算力戰(zhàn)爭，也還有一個值得關注的背景——OBBB（大漂亮法案）簽署通過。

根據(jù)法案，科技巨頭們的大型數(shù)據(jù)中心基礎設施建設、研發(fā)等都可獲得稅收抵免。以設備全額折舊為例，比如企業(yè)購買價值1億美元的服務器等數(shù)據(jù)中心硬件。 按傳統(tǒng)折舊規(guī)則需要分5年進行，每年只能抵扣2000萬美元。根據(jù)法案，企業(yè)可在購置當年一次性抵扣1億美元應納稅所得額。

業(yè)務上有需求，競爭對手都在卷，政策又變相的起到了催化劑作用，都刺激著奧特曼、扎克伯格和馬斯克們，迫不及待的再打一場硅谷芯片戰(zhàn)爭。

如果非要問一個問題，有了百萬級的GPU，人類能打開AGI時代的大門嗎？

審核編輯 黃宇