美国科技巨头合纵连横构建AI算力生态圈

自2025年9月起，美国多家科技领军企业摒弃过往竞争，围绕算力需求展开紧密协作，形成广泛的"合纵连横"趋势。

例如，OpenAI向甲骨文采购了价值3000亿美元的算力服务，而甲骨文与英伟达长期保持合作，这将促进算力芯片采购增长。几乎同时，英伟达宣布向OpenAI投资1000亿美元，共同建设超大规模AI数据中心。

很快，OpenAI、甲骨文和英伟达组成了"AI铁三角"，三方市值或估值均显著提升。

"ONO"（OpenAI、Nvidia、Oracle）通过千亿美元级合作，构建了"大模型-云基础设施-算力芯片"的闭环生态，旨在打造下一代AI算力帝国。

但随后，AMD也与OpenAI达成战略协议，OpenAI将分阶段部署总计6吉瓦的AMD GPU算力，而AMD向OpenAI发行认股权证，若全部行使，OpenAI可能获得AMD近10%的股权，形成"算力+股权"的深度绑定。

作为AMD主要竞争对手，英伟达创始人黄仁勋对此表示欢迎，根本原因在于此举有助于行业整合发展。稍早前，英伟达也效仿OpenAI多边合作策略，迅速投资了马斯克旗下的人工智能公司xAI，后者估值超过200亿美元，黄仁勋称愿跟投马斯克的任何项目。

黄仁勋还与昔日竞争对手英特尔放下恩怨，达成价值50亿美元的战略合作。更早些时候，美国政府宣布以每股20.47美元的价格持有英特尔9.9%的股份。再加上孙正义的软银对英特尔的投资和对"星际之门"的力捧，基本形成了当前硅谷合纵连横的格局。

这场硅谷合纵连横热潮中，英伟达和OpenAI参与度最高，甲骨文、AMD、英特尔以及博通等与AI强相关的芯片或算力企业也积极加入。不过，微软、谷歌、Meta、苹果和亚马逊等巨头，总体处于观望状态。

"铁索连环"般复杂庞大的人工智能交易网络

01 抱团主要动力：整合算力与提升市值

商界没有永恒的敌人或朋友，只有永恒的利益。让多年宿敌化敌为友的不是情感因素，而是算力基建的市场机遇。人工智能行业发展至今，算力缺口已成为产业进步和技术创新的最大瓶颈。

在人工智能技术发展的很长一段时间，存在"算法与算力之争"，即算法优先还是算力优先。如今，这一争议已有最终答案：AI技术革命，本质上是算力革命。

缺乏算力，再优秀的算法也只是空中楼阁。人工智能算法研究起步早、成果丰硕且超前。从1943年的神经元数学模型，到1985年的贝叶斯网络、1986年杰弗里·辛顿的反向传播算法。算法理论汗牛充栋，奇思妙想令人惊叹。但无强大算力支持，这些"高维大脑"的创造只是屠龙之技。人工智能真正的技术奇点，是大规模GPU集群技术带来的算力革命。

在当今人工智能技术领域，算法仅能提升早期训练效率。进入"后训练"阶段，算力需求呈指数级增长。再到大规模市场应用阶段，满足算力需求成为决定性因素。

目前人工智能技术正处于开发到广泛应用的关键期，"算力焦虑"是整个产业的"卡脖子环节"。

许多怀疑论者质疑人工智能技术的"市场应用前景不明"，但这往往只是暂时现象，随着先进算力工具在社会中普及，应用将势不可挡。

当前，传统算力正被先进的人工智能算力加速替代。根据IDC、清华大学全球产业研究院和浪潮信息《2022-2023全球计算力指数评估报告》数据，综合全球15个主要国家，AI算力支出占总算力支出的比重从2016年的9%增至2021年的12%，初步核算2022年支出占比达18%，预计2025年将达到25%。

人工智能技术投入实际应用仅十年，已实现四分之一的算力替代，速度惊人。

人工智能的用途从来不是问题。真正问题在于成本高昂。算力稀缺导致人工智能训练和应用成本居高不下。

人工智能已是公认最烧钱的行业之一，算力成本是主要开支。许多AI公司在算力资源上的开支超过筹集资本的80%。获得200亿美元融资的xAI，也只够支撑20个月。

OpenAI更是烧钱大户，上半年营收43亿美元，较2024年全年营收高出16%。但净亏损达135亿美元。此前数据显示：OpenAI一年的算力成本高达160亿美元，超过60亿人力成本和67亿研发成本的总和。

巨大算力缺口导致软硬件企业财务表现悬殊。人工智能企业烧钱亏损，空有高估值，缺乏盈利能力，甚至短期盈利前景黯淡。反之，芯片大厂英伟达的股价和GPU价格一路飙升。

算力供给严重不足，导致产业格局极度不平衡，是本轮美国科技巨头"抱团"的大背景。算力稀缺的市场落差，正在重构美国人工智能产业格局。英伟达向OpenAI、xAI的巨额投资，并非出于个人好感，而是不向这些"大客户"输血就无法维持产业发展步伐。

算力稀缺的市场垄断地位固然让英伟达获利丰厚，但若无"大客户"开发人工智能技术应用，整个产业难以为继。

因此，英伟达和OpenAI希望通过合纵连横，吸引资本市场资金流向人工智能产业，涵盖算力供给端和需求端、硬件厂商和软件开发企业，从而提升不仅是美国算力基建，更是整个产业需求挖掘。

从现状看，这一策略颇为高明，尽管伴随股价波动、大量"热钱"涌入，难免产生局部泡沫，但在算力需求持续增长、市场存在巨大缺口的宏观环境下，风险总体可控。

02 特朗普新政：一张国家竞争之网

另一个有趣的问题是，在这场科技企业"大联合"的算力基建中，美国政府发挥了什么作用？主导作用谈不上，但特朗普总统大幅放松对大型科技企业的管制，使"抱团"成为可能。

自克林顿政府以来，美国高科技企业一直是民主党最坚定的政治盟友。在2020年特朗普与拜登的选战中，硅谷新贵们也是不遗余力地"倒川派"。

拜登政府给硅谷的回报也不可谓不慷慨。2022年8月，拜登总统签署《芯片和科学法案》，为美国科技企业提供豪华大单，授权拨款约2000亿美元，用于促进美国未来10年在人工智能、量子计算等领域的科研创新。

然而，在拜登任期内，美国科技企业并未出现抱团大动作。非因人工智能产业不缺算力，而是政治干预风险太大，大型科技企业无心也无力作为。

尽管拜登总统本人对经济事务不熟悉也不热衷，他算是民主党内的亲企业派。但拜登政府继承了民主党强烈的市场干预主义倾向，副总统哈里斯更以"大企业之敌"自居。

因此，在拜登任内推动了不少干预市场、限制企业经营的立法，如加强对数字平台、电子商务和企业并购等市场活动的管制。2023年还对亚马逊发起反垄断起诉，虽虎头蛇尾，但震慑力强。可想而知，科技巨头在拜登任内合纵连横搞"大项目"会冒多大政治风险。

连日本制铁收购美钢都被拜登否决，被重点盯防的英伟达们岂敢有大动作？所以，即便拜登政府口头上重视科技产业，行动上也慷慨出资。但大型科技企业缺的不是钱或口头支持，而是宽松的营商环境。

特朗普上台后，情况变化。硅谷在此次选战中站队较中立，与特朗普关系明显改善。特朗普上台后不再强硬反硅谷，展示了对大型科技企业的重视和亲和。当然，这不仅是白宫茶话会等政治秀，更重要的是放宽管制、鼓励企业经营的实质举措。

近期，特朗普在白宫宴请苹果、微软、Meta、谷歌等20余家科技巨头CEO，被外界称为现代版"鸿门宴"。晚宴上，特朗普称与会者为"最聪明的高智商群体"，扎克伯格、库克、盖茨、奥尔特曼等悉数到场

例如，关键岗位的人事任命亲企业。特朗普任命的美国司法部反垄断执法负责人斯雷特虽被视为反垄断鹰派，但以稳重、务实著称，在关键岗位上难能可贵。斯雷特的上司，特朗普提名的美国司法部长邦迪曾在大型科技公司从事游说工作，对大企业更温和，与科技企业互动良好。这两位搭档对美国科技大厂无疑是利好。

又如，他把《芯片和科学法案》中对英特尔的补贴改为入股，虽有"违背传统"、直接干预企业经营之嫌，但在当前环境下，也有为大型科技企业背书的信号意义。

甚至，中美之间关于Tik Tok在美业务的谈判，最终也在特朗普及其朋友圈支持下成功解决。

总之，特朗普虽有强烈民粹倾向，但也有务实灵活的商业思维。目前看来，他非常重视科技巨头的政治站队和国家安全底线，对企业投资经营活动则比较开放宽松。而且，为经济业绩与产业安全，特朗普对企业扩大国内投资尤为欢迎。

特朗普1月宣布AI投资计划，日本软银孙正义（左二）抱着对美国经济的强信心，携资加入"星际之门"

通俗来说，特朗普是一位大型科技企业容易讨好、乐于交易的总统。因此，围绕特朗普的需求，硅谷科技巨头与新贵获得了较之前更宽松、乐观的预期。为此，一部分企业有了抱团发展、合纵连横的想法和行动，这些行动受特朗普欢迎，也落在他编织的社交网络上。

03 中国是否该向美国学习抱团？

硅谷科技企业的合纵连横，在中国也备受关注。作为全球人工智能发展水平仅次于美国的科技大国，中国的确应重视这一新现象。但并非应像某些媒体呼吁的那样去模仿。

一些评论者批评中国大型科技企业在人工智能产业不抱团，是"不团结"、缺乏合作精神，主张政府主导推动，这是肤浅之论。

其实，中国大型科技企业成为上下游企业投资主体、合作共赢的案例很多。比如宁德时代近年来大量投资新能源车企业，阿里、腾讯、字节近期在支付、广告、算力等多个层面互有合作。这些都是企业自发的市场行为。内在商业逻辑与美国同行并无不同。

2024年9月，淘宝宣布新增微信支付能力，全面引入微信支付

那么，为何中国人工智能产业热度高，却未出现大型科技企业明显抱团现象呢？

这里既有产业发展状况的内因，也有市场环境的外因。

制约我国算力基建的最大因素是缺乏技术成熟的高性能算力硬件。虽然这几年人工智能芯片产业受重视，华为、寒武纪等明星企业成长迅速，但产品性能与英伟达等主流产品仍有明显差距。

这是我国算力基建的最大硬伤。在硬件技术条件不够成熟的基础上，强行大搞算力基建，违背市场规律。企业不能搞，靠政府强推也搞不好。

另外，中国人工智能的算力市场情况与美国也有很大不同。

供给端和美国单纯的算力稀缺不同，中国目前的算力供给是过剩与稀缺并存。前些年地方政府主导投资建设了大量数字基建项目，但实际运营不理想，大量算力闲置。有数据显示，实际算力利用率仅为15%。

造成大量闲置算力的原因复杂，包括项目规划不合理、运营限制多、硬件设施运维不佳等。能用的不好用，好用的不让用。而市场供给的优质算力因内外环境限制，高度稀缺。这种过剩与稀缺的诡谲情况，企业还需适应和理顺。

建设中的"中华数岛"智算中心，英媒称之为"中国星际之门"计划

更关键的是，需求端也高度受限。人工智能技术虽受各界重视，但大型科技企业的大规模开发应用限制颇多。严监管、反垄断的威慑力，难免让大型科技企业束手束脚，只能以各自为战的安全运作为主。

与此同时，人工智能技术应用涉及大量数据安全问题，大范围应用空间受限。中小型人工智能企业的环境相对宽松，但取得初步成果后，再要做大做强的空间也较为逼仄。所以，很多人工智能企业规模不大，主攻专业应用的小模型。单体算力需求较小且分散，尽管总需求大，但"抱团"动力和能力不足。

总之，国内人工智能行业的算力供给，"抱团"的硬件基础未成熟。产业整体营商环境也有限制，因此大的不敢抱团，小的无力抱团。这不是团结或合作精神的道德问题，而是产业环境和技术基础的商业问题。

经过这轮整合与发展，美国人工智能的发展势头将更迅猛。市场机制的作用、鼓励企业投资经营的营商环境，值得中国借鉴。

对比来看，中国的人工智能市场潜力巨大，也具备良好技术基础，只要充分尊重市场规律，鼓励全球性开放交流，中国企业仍有机会缩小与硅谷同行差距，甚至在某些方面实现超越。