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硅谷科技巨头联手打造AI算力帝国
自2025年9月起，美国多家科技巨头摒弃竞争，携手合作，共同聚焦于算力的提升，展现出前所未有的“合作潮流”。
例如，OpenAI向甲骨文订购了价值3000亿美元的算力资源，而甲骨文与英伟达一直保持紧密合作，势必增加算力芯片的采购。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。这一举措使得OpenAI、甲骨文和英伟达形成了“AI铁三角”，三方市值或估值均显著增长。
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”的紧密绑定。
尽管AMD与英伟达是竞争对手，但英伟达创始人黄仁勋对此表示欢迎，因为这有助于整个行业的整合发展。此外，黄仁勋还与昔日竞争对手英特尔放下了多年恩怨，达成价值50亿美元的战略合作。
这场轰轰烈烈的硅谷合作潮中，英伟达和OpenAI热情最高。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参与。然而，微软、谷歌、Meta、苹果和亚马逊等巨头总体置身事外。
01 抱团主要动力：整合算力与提升市值
在商场上，没有永远的敌人或朋友，只有永恒的利益。让多年对手化敌为友的不是情感，而是算力基建的巨大市场。人工智能发展至今，算力缺口已成为产业发展和技术进步的瓶颈。
长久以来，人工智能技术发展中存在“算法与算力之争”，即算法优先还是算力优先。如今，这一争议已有答案：AI技术革命本质上是算力革命。
没有算力，再好的算法也只是纸上谈兵。尽管人工智能的算法研究起步很早且成果丰富，但没有强大的算力支持，这些“高维大脑”的创造都只能成为屠龙之技。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。
今天的人工智能技术领域，算法只能提高早期训练效率。在真正的“后训练”阶段，算力需求呈指数级增长。到市场应用阶段，满足大规模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阶段，“算力焦虑”是产业的瓶颈。许多怀疑论者质疑人工智能技术的市场应用前景不明朗，但随着先进算力工具的应用扩散，应用变得势不可挡。
传统算力正被先进的人工智能算力加速取代。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》数据显示，从2016年至2021年，AI算力支出占总算力支出的比重从9%增加到12%，预计2022年支出占比达18%，到2025年将达到25%。
人工智能的广泛应用面临的最大问题是高昂的成本。其中，算力稀缺导致训练和应用成本居高不下。许多AI公司在算力资源上的开支超过其筹集资本的80%。即使像xAI这样获得200亿美元融资的公司也只能维持20个月。
OpenAI更是烧钱大户，上半年营收43亿美元，但净亏损高达135亿美元。数据显示其一年算力成本高达160亿美元，远超人力和研发成本的总和。
巨大的算力缺口导致软硬件企业财务表现差异巨大。人工智能企业烧钱亏钱，高估值无盈利能力甚至难以短期盈利。相反，芯片大厂如英伟达股价和GPU价格飙升。
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。
因此，英伟达对OpenAI和xAI的投资不仅是为了保持良好关系更是为了维持产业发展的步调。没有这些“大甲方”开发市场应用整个产业难以为继。
英伟达和OpenAI希望通过合纵连横吸引资金流向人工智能产业包括供给端和需求端、硬件和软件开发企业共同提高美国的算力基建和人工智能产业需求挖掘。
这一策略虽伴随股价波动和“热钱”涌入但总体风险可控。
02 特朗普新政：一张国家竞争之网
在这场科技企业“大联合”中美国政府扮演了什么角色？
尽管拜登政府签署《芯片和科学法案》提供资金支持但科技企业并未大规模合作。原因是政治干预风险大科技企业无力也无心作为。
特朗普上台后情况改变。硅谷在选战中站队中立与特朗普关系改善。特朗普展示了对大型科技企业的重视和亲和并放宽管制鼓励企业放手经营。
特朗普通过关键岗位人事任命亲企业并放宽管制为科技企业背书甚至解决Tik Tok在美业务的谈判。
总之特朗普重视科技巨头们的政治站队和经济业绩与产业安全对企业投资经营活动开放宽松。
提前布局未来：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应重视这一现象但不应盲目模仿。
一些评论者批评中国大型科技企业不抱团缺乏合作精神力主政府主导推动这是皮相之论。
中国大型科技企业成为上下游企业的投资主体合作共赢的案例很多如宁德时代投资新能源车企业阿里、腾讯、字节在多个层面互有合作。
制约中国算力基建的最大因素是缺乏成熟的高性能算力硬件。尽管华为、寒武纪等企业成长迅速但产品性能与主流产品仍有差距。
在硬件不成熟的基础上强行大搞算力基建违背市场规律。企业不能搞政府强推也搞不好。
另外中国算力市场情况与美国不同。供给端过剩与稀缺并存大量数字基建项目运营不理想算力利用率仅为15%。
更关键的是需求端也受限。尽管人工智能技术受重视但大型科技企业的大规模开发应用限制颇多。
此外人工智能技术应用涉及数据安全问题大范围应用受限。
因此中国大型科技企业难以抱团发展只能各自为战主攻专业应用的小模型单体算力需求小且分散尽管总需求大但“抱团”动力和能力不足。
“他山之石”：美国经验值得借鉴
经过整合与发展美国人工智能发展势头将更为迅猛。市场机制作用和鼓励企业投资经营的营商环境值得中国借鉴。
中国人工智能市场潜力巨大具备良好技术基础只要尊重市场规律鼓励开放交流中国企业有机会缩小与硅谷同行差距甚至在某些方面实现超越。
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