黃仁勛：為何用千億美元押注OpenAI？

英偉達以千億美元押注OpenAI，計劃聯手打造算力帝國。

這是最近行業里很熱的討論。

市場在驚嘆其野心的同時，也嗅到了一絲微妙的氣息。

包括英偉達連夜發布的“安撫聲明”，看似是常規的客戶關系維護，實則暴露了其光鮮背后的戰略隱憂：在AI算力狂潮中，如何既當“軍火商”又做“同盟軍”，而不被客戶視為潛在威脅？

我們所理解的，英偉達與OpenAI的協議，并非簡單的芯片供應關系。

10吉瓦的超級數據中心計劃，相當于數個核電機組的供電規模，意味著英偉達正從技術供應商轉向AI基礎設施的共建者。

這種深度綁定雖能鞏固其技術標準制定者的地位，卻也觸碰了科技行業的敏感神經——當英偉達與特定巨頭（尤其是與微軟關系密切的OpenAI）形成“特權聯盟”，其他客戶難免擔憂自身會淪為“二等公民”。

盡管聲稱“所有客戶都是重中之重”，但商業現實往往殘酷。

英偉達

在芯片產能仍受限的背景下，千億美元級合作必然占用大量研發與供應資源。

微軟、Meta等巨頭之所以加速自研芯片，正是對“將命脈交予他人”的本能警惕。

英偉達的安撫，反而印證了這種焦慮的真實性。

它的的市值神話建立在“算力稀缺性”之上，但成也蕭何敗也蕭何。

其成功恰恰催生了最大的風險：客戶愈是依賴英偉達，就愈有動力擺脫英偉達。如今，微軟的Maia芯片、谷歌的TPU、亞馬遜的Trainium已從備選項逐步走向實戰部署，而Meta甚至公開討論“后英偉達時代”的算力架構。

黃仁勛的難題在于，他必須同時扮演兩個矛盾角色：一方面要通過與OpenAI等先鋒企業的合作，持續推高行業對尖端算力的需求；另一方面又需避免過度傾斜資源，迫使其他客戶倒向AMD、英特爾甚至自研方案。這種平衡術堪比走鋼絲——稍有不慎，就可能加速“去英偉達化”的進程。

從黃仁勛接二連三的布局和手段種看，英偉達的真正野心，或許不僅是賣芯片。

他們似乎希望通過CUDA生態和超級數據中心構建一種“算力操作系統”。然而，當巨頭客戶紛紛布局異構計算架構，行業可能走向分裂：一邊是英偉達主導的“封閉式高性能生態”，另一邊是多元芯片支持的“開放式混合算力網絡”。

這個“算力操作系統”是什么意思呢？

我們簡單解釋一下，各位就會明白。

它指的不是Windows或macOS這樣的傳統操作系統，而是一個在硬件之上、應用之下，對整個AI計算任務的生命周期進行全方位管理和調度的軟硬件綜合生態體系。

我們可以把它拆解為“CUDA生態”和“超級數據中心”兩部分來理解，然后看它們如何結合成“操作系統”。

傳統操作系統（如Windows）通過API（應用程序編程接口）讓軟件可以調用硬件資源（如打印、顯示、存儲）。

英偉達的CUDA生態扮演了類似的角色，但它是專門為并行計算（尤其是AI計算）而設計的。

核心是CUDA平臺。這是一個并行計算平臺和編程模型，它允許開發者使用C++、Python等熟悉的語言，編寫程序直接調用英偉達GPU（圖形處理器）的成千上萬個核心進行大規模并行計算。這在AI模型訓練和推理中至關重要。

經過十多年的發展，CUDA周圍聚集了庫和工具，如cuDNN（深度神經網絡庫）、TensorRT（高性能推理優化器）、各種針對特定AI任務的預優化庫。這些就像操作系統的“系統庫”，開發者無需從零開始，直接調用即可獲得極致性能。

且全球數百萬AI開發者、研究人員、數據科學家都熟練使用CUDA。

他們為CUDA編寫的代碼和模型，構成了巨大的遷移成本。換用其他芯片（如AMD的GPU）意味著要重寫和調試代碼，費時費力。

所以，CUDA生態相當于為AI世界建立了一套“通用語”和“標準工具包”。 你想開發AI應用？先學“CUDA語”。這套生態將軟件（AI算法）和硬件（英偉達GPU）緊密粘合在一起，是英偉達最深的護城河。

如果說CUDA是“軟件層”，那么與OpenAI合作要建的這些超級數據中心，就是承載這個操作系統的“硬件實體”和“終極展示柜”。

這些數據中心不是簡單地把幾萬個GPU插在機架上。

它們是一個高度復雜的系統，需要解決的是互聯、存儲、冷卻、系統軟件之類的問題。

比如說如何讓數萬甚至數十萬個GPU高速、低延遲地通信，而不是各自為戰？英偉達有InfiniBand網絡技術（如Quantum系列交換機）和NVLink高速互連技術，這就像操作系統內核的“進程間通信”機制，但是在硬件層面實現的。

如何快速地向海量GPU喂送訓練數據？

如何解決10吉瓦的功耗（相當于一個中型城市的用電量）帶來的散熱問題？

如何調度和管理這么多GPU，讓它們協同完成一個巨大的AI訓練任務？

英偉達的AI Enterprise軟件棧等系統級軟件的作用就用于此。

這種超級數據中心，是英偉達將其所有技術（GPU、網絡、軟件）整合成一個“終極算力單元”的體現。

如果你想訓練最前沿的AI模型（如GPT-5、GPT-6），最靠譜、最高效的方案就是購買一整套由英偉達設計和優化的“交鑰匙”解決方案。

那么，現在我們把兩者結合起來，就能理解“算力操作系統”的全貌：

這個“操作系統”的終極目標是什么？

是讓客戶（如OpenAI）不再需要關心底層硬件的復雜性。他們只需要“輸入”數據和算法，“輸出”就是訓練好的AI模型。中間所有極其復雜的算力分配、任務調度、故障恢復、性能優化，都由英偉達的這套“算力操作系統”自動完成。

這帶來的商業結果是顛覆性的。

英偉達不再僅僅是一個“賣鏟子”（芯片）的供應商，而是變成了“賣整個金礦開采系統”的合作伙伴。客戶對其依賴從單一的硬件，擴展到了整個技術棧和生態系統，粘性極大增加。這正是英偉達安撫其他客戶的深層原因——它正在從盟友的角色，逐漸演變成一個兼具盟友、房東和規則制定者多重身份的復雜實體。

此次千億美元合作，可視為英偉達試圖用規模效應鞏固前者的一次有著巨大風險的投資。

如果OpenAI未來的AI突破未能持續碾壓競爭對手，而其他企業又已找到替代方案，英偉達反而可能陷入被動。畢竟，在AI軍備競賽中，技術路線的勝負往往取決于生態的包容性而非單一性能指標。

至于黃仁勛的安撫聲明，不過是逢人說人話罷了。

但商業世界終究信奉行動而非言辭。

未來觀察英偉達的關鍵指標，不應僅是芯片出貨量，更要看其如何重構合作模式——例如是否開放更多技術接口、支持客戶定制化方案，甚至以投資換生態的方式化解猜疑。

AI時代的算力戰爭，實際上是信任與控制的博弈。英偉達若想真正“讓所有客戶成為重中之重”，或許需要一場比千億美元投資更深刻的戰略進化。

作者｜魯智芯
編輯/排版 | Felix
題圖/封面｜AI生成
出品｜32度域 AI研究組（未經許可，禁止轉載）
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