OpenAI与AWS结盟：重新定义AI产业价值分配

OpenAI的举措远比人们预想的要迅速。

上周二，OpenAI完成了其重组。一个重大变化是：彻底终止了与微软独有的协议，结束了Azure长达六年的云服务独家地位。此前，OpenAI所有模型的训练、推理与部署都必须优先考虑Azure，微软还享有优先采购权。

在与Azure“分手”后不到一周，OpenAI迅速宣布与AWS达成了一项价值380亿美元的云计算协议，全面接入AWS的算力资源：数十万张最新一代的英伟达GPU，以及数千万颗正在部署的CPU。

这种“无缝对接”的速度立即引发了广泛讨论。考虑到OpenAI与微软之间长期以来的“微妙”关系，双方的矛盾传闻不断。

随着OpenAI的崛起，许多新的“伯乐”涌现，迅速成长为让硅谷巨头感到威胁的公司，在某些方面也成为微软的直接竞争对手。这使他们之间的关系变得尴尬，甚至在2025年两位核心人物没有同时出席过公开活动。在今年的5月微软Build大会上，Altman也仅通过视频连线简短亮相，发言时间甚至不及马斯克。

这次与AWS的快速合作，似乎证实了外界的猜测。但真相果真如此吗？

上周日，Sam Altman和Satya Nadella久违地同框，共同录制了一档视频播客。主持人Brad Gerstner直接问道：“ChatGPT或GPT-6不会出现在亚马逊或谷歌的云上，对吗？”

Altman立即否认并澄清：“不是这样的。”他解释说，双方合作的核心是运行在Azure上的“无状态API”，但这部分并非完全排他，且协议有明确期限（至2030年）。同时他强调：“其他产品和模型，我们也会在不同的平台上发布。”

这几乎是对独占权问题的直接回应。而全程在场的Nadella，用他的沉默与在场本身，为这场澄清作了最有力的背书。在这场播客中，尽管两人的关系不如“蜜月期”那般热络，但至少可以确定：他们又重新站在一起，以更成熟、更务实的方式，缔结了新的同盟。

从OpenAI近期的种种举措来看，这家公司正告别野蛮生长的第一阶段。而在下一个阶段的朋友圈里，微软仍然是最重要的那一个。

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今天的AWS，不是昨天的Azure

要理解OpenAI与微软如今这种新型同盟，我们首先要明确一个核心问题：OpenAI的战略重点已经发生了根本性变化。

外界对OpenAI与AWS的合作感到震惊，是因为他们仍停留在“上一个时代”的思维模式里。那时，OpenAI的唯一焦点是模型的训练与创造。为了创造像GPT-3、GPT-4这样的“巨兽”，它需要一个能够提供海量、稳定且高度集成算力的“专属锻造炉”。Azure几乎是当时唯一的选择。

对微软而言，与OpenAI的独家深度绑定是一次世纪级的战略投资。通过支持OpenAI的训练，Azure不仅在技术上完成了对超大规模AI负载的深度优化，成为全球公认的“最懂AI的智能云”；更在市场上凭借这块金字招牌稳定了全球云市场第二的位置。可以说，上一个阶段，是OpenAI与Azure围绕“训练”这一核心目标构建的深度共生、互相成就的独占时代。

然而，当模型已经足够强大时，游戏规则就变了。

进入下一个阶段，OpenAI的棋局不再仅仅是“如何把模型做得更大”，而是“如何让模型无处不在”。正如Sam Altman在播客中反复强调的，未来的重点是对编程世界的颠覆以及由此催生的、能够深入千家万户的全新消费级硬件。这些目标的本质是大规模应用普及。

这是Altman在公开场合又一次明确表达了对创造全新硬件的浓厚兴趣和意愿。这表明OpenAI的野心远不止于软件和云端，而是要定义下一代人机交互的物理载体。

大规模普及意味着什么？意味着不能再将所有鸡蛋放在一个篮子里。它要求OpenAI必须成为一个平台无关、无处不在的“AI水电煤”。它需要拥抱更广阔的生态，需要出现在开发者和用户最熟悉、最便捷的地方：无论是Azure、AWS还是未来的Google Cloud。

所以AWS的意义与当年的Azure截然不同。一个是用来“炼丹”的，一个是用来“卖药”的；一个关乎技术突破，一个关乎商业触达。这不是背叛，而是OpenAI从“模型研发实验室”向“全球AI平台公司”进化的必然转变。

因此无论是OpenAI与甲骨文在算力层面的合作还是AWS为Anthropic提供云算力成为其核心训练伙伴的计划都不再稀奇。

毕竟旧时代需要一个最强的伙伴新时代则需要一个更大的“朋友圈”。

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打破英伟达神话

在更多合纵连横到来之前这场播客透露的信息或许要等“第二个AWS”、“第三个AWS”出现外界才会真正读懂。

大多数人关注他们说了什么但更值得思考的是：为什么在这个节点他们要坐在一起以同盟的姿态对外发声。

上周是硅谷极具动荡的一周OpenAI刚刚宣布重组英伟达用GTC再次轰炸科技圈而Meta、Google、微软几家巨头连续发布财报之后在这场播客中Sam Altman和Satya Nadella几乎回应了OpenAI和微软合作的一切问题同时也暴露出了双方更大的野心。

当主持人Brad Gerstner将话题转向当前全球公认的难题：“算力稀缺”时一直表现得沉稳、顾全大局的Satya Nadella终于不再“端水”抛出了第一个“暴论”：未来的算力一定是过剩的。真正的瓶颈并非GPU芯片本身而是部署这些算力的物理环境：包括数据中心的建设速度、能源供应以及冷却系统。他强调建造足够的数据中心并为其提供能源才是通往AGI道路上更艰巨的挑战。

这个回答颇为意外。更有意思的是Sam Altman的反应——他不仅没有反驳反而迅速跟进从另一个角度强化了这一观点。

根据播客内容Altman承认为了实现AGI他们需要“多到令人难以置信的算力”但他话锋一转明确指出：“总有一天算力一定会过剩——至于是两三年后还是五六年后我说不准但这肯定会发生而且可能会多次发生。比如如果大规模、极低成本的新型能源突然上线签了长期合约的公司就会被“烧惨”。

Nadella紧接着补充道：“我认为Sam刚才提到的一点其实外界谈得还不够多：比如OpenAI在推理层面（inference stack）针对GPU所做的优化。我们常常谈论摩尔定律带来的硬件性能提升但实际上软件层面的效率改进才是呈现出更强指数级增长的部分。”

这番表态颇为微妙。

要知道在过去的几年里英伟达不仅是OpenAI最核心的GPU供应商双方更将建立更紧密的合作关系。根据此前报道双方已达成或正在推进宏大的战略伙伴关系有消息称计划部署一个高达10吉瓦（gigawatts）的NVIDIA AI超级计算机首批系统预计在2026年上线整个项目的投资金额可能超过1000亿美元。

在这样的背景下Altman和Nadella却不约而同地“轻化GPU的重要性”：一个强调基建瓶颈一个强调软件优化这绝非随口一说。

Nadella和Altman的言论本质上是在向市场传递一个新信号：GPU固然重要但它只是拼图的一块。真正稀缺且难以复制的是将数百万个GPU高效、稳定地整合在一起的超大规模数据中心、全球能源调度能力和系统工程能力。

他们试图将价值链的重心从“芯片制造”拉回到“平台服务与系统集成”上强调微软作为“基建狂魔”的不可替代性。

很显然尽管这一周硅谷发生了诸多大事但GTC仍然是重中之重。英伟达在大会上展示的技术路线图和产品布局再次点燃了市场对“GPU稀缺性”的狂热情绪。而OpenAI和微软选择在此刻联袂发声不仅是为了回应外界对他们合作关系的质疑更是为了抢在英伟达叙事彻底固化之前重新定义AI产业的价值分配逻辑。