深度｜OpenAI正變成AI世界的“大而不倒”，甲骨文AI云凈毛利僅7%，Altman有能力讓全球經濟倒退十年

上個月，Oracle 高管信心滿滿地放出一串數字：未來五個財年，公司將靠向 OpenAI 和其他人工智能開發者出租專用云服務器，創造3810 億美元收入。

消息一出，華爾街一片歡呼。

這家曾被稱為數據庫時代的遺老的公司，突然搖身一變成了AI 新貴，股價飆升，分析師們齊聲喝彩。

可幾周后，幻覺被戳破。The Infromation 拿到的一份內部文件給這場資本狂歡潑了一盆冰水：Oracle 的 AI 云業務毛利率低得可憐——只有十幾個百分點，甚至不如沃爾瑪賣牙膏。

圖片來源：The Infromation

財報顯示，截至 8 月的三個月里，Oracle 靠出租英偉達 GPU 服務器實現收入約9 億美元，但最終只留下1.25 億美元毛利——每賣出 1 美元，只能剩下 14 美分。生意看上去體量龐大，實際上利潤薄得幾乎透明。

過去一年里，AI 云業務規模暴漲近三倍，但毛利率始終趴在地板上，在 10% 到 20% 之間徘徊，平均約 16%。有些批次甚至“賠本賺吆喝”——租老芯片賺不到錢，租新芯片反而更虧。更扎心的是，這 14% 的毛利率里，還包括人工、電力和部分折舊；如果把折舊算全，凈毛利率還得再被吞掉 7 個百分點。

相比之下，傳統云業務的毛利率一般在 60% 左右，而Oracle 的 AI 云相當于傳統云利潤水平的 1/4 以下。

換句話說，Oracle 正在用幾乎不賺錢的方式，為 OpenAI 搭建“超級機房”。

“買芯片再出租”并不是一樁好生意

AI算力所需的英偉達GPU芯片價格高得驚人，其運行成本遠超傳統云服務器。Oracle每季度在芯片租賃、電力和網絡互聯設備上的投入，都讓利潤空間被極度壓縮。而為了贏得像OpenAI這樣的超級客戶，Oracle與競爭對手紛紛提供大幅折扣。據知情人士透露，這些GPU租賃價格比公開定價低出一截，進一步侵蝕了利潤。

美聯社報道稱，Oracle在截至5月的財年中，通過租賃云服務器獲得約100億美元收入，其中20% 來自GPU服務器。在最近一個季度，這一比例上升至27%。Oracle在內部預測中甚至暗示，到2028年，其GPU云業務收入可能與傳統數據庫和ERP等非云業務相當。

但問題是，這些增長是靠犧牲利潤換來的。在同一季度，Oracle因為部署新一代英偉達 Blackwell GPU 而虧損接近1億美元。原因在于：當Oracle準備好新機房時，客戶通常要數周甚至數月后才開始使用和付費，這段“真空期”使資產利用率下降，而電力與運維成本卻仍在計入賬面。

內部數據顯示，Oracle GPU服務器的利用率介于60% 到 90%之間，取決于所使用的芯片型號。英偉達CEO黃仁勛曾宣稱“新芯片的推出會立刻淘汰舊型號的需求”，但Oracle的財務數據反而顯示出相反趨勢——2020年的舊款Ampere芯片仍在創造穩定收入，而最新的Blackwell芯片則讓利潤率下滑。

Oracle如今最大的風險在于客戶集中。內部文件披露，在截至8月的三個月里，Oracle簽下的3170億美元云合同幾乎全部來自OpenAI。

這讓Oracle陷入了客戶依賴悖論：沒有OpenAI，它的云業務無法增長；有了OpenAI，它的利潤被壓到極限。

Guggenheim Securities分析師John DiFucci 揭示了Oracle內部的戰略博弈：“公司內部也在爭論，是維持高利潤率、還是簽下這些低利潤大單。最終他們選擇了后者——因為只要收入規模繼續上升，就算利潤薄，也能帶來額外的現金流。”

這種策略短期內確實有效。Oracle的股價在過去三個月上漲了近40%，市值增加超過2000億美元。但正如彭博社分析師Katie Roof所言：“這是一種營收驅動的繁榮，而非利潤驅動的繁榮。”

微軟、亞馬遜和谷歌的云部門雖然同樣受AI基礎設施支出影響，但整體利潤率依然穩定。微軟CFO Amy Hood 在摩根士丹利會議上承認，AI數據中心的建設“確實給Azure的毛利率帶來壓力”，但通過優化效率，影響正在逐步減弱。

相比之下，Oracle的毛利率下降更為劇烈，因為它大部分數據中心并非自建，而是從第三方（如Crusoe）租賃——這使其每個GPU單元的固定成本更高。

系統性風險正在成形：當一家公司串聯了芯片、云、能源與資本

判斷一家企業是否構成系統性風險，關鍵不在“規模”兩個字，而在它能沿著多少條路徑傳染整個系統。

而如今的 OpenAI，幾乎把所有路徑都綁在了自己身上。

上游，它同時與英偉達、AMD 簽下巨額供貨與融資安排；

中游，它捆綁 Oracle、CoreWeave 等云計算與數據中心巨頭；

下游，它掌控著 300 萬家企業客戶、65% 的《財富》500 強公司、以及幾乎所有頭部 AI 應用的底層算力。

中間那根隱形的線，則穿過美國的電力系統、債券市場與資本流動的神經。FT的一篇報道中詳細總結了OpenAI與產業鏈千絲萬縷的關系。

圖片來源：Financial Times

最典型的，是剛剛發布的與 AMD 的合作協議。OpenAI 以多代 GPU 采購為交換，獲得最高10% 的 AMD 授權認股權證，行權價僅1 美分這意味著它可以幾乎“白拿”AMD 的股份，只要達到一定的出貨和市值目標。

換句話說，采購—持股—再融資—再采購的金融回路已經閉合。

當協議公布后，AMD 股價單日飆漲，連英偉達都被動被“帶杠桿”了一輪。

據《金融時報》估算，OpenAI 與英偉達和 AMD 的交易金額可能分別高達5000 億美元和3000 億美元；與 Oracle 的長期算力合同支出約3000 億美元；CoreWeave 也已公開披露，與 OpenAI 的計算合同價值超過220 億美元。再加上與軟銀、甲骨文共同發起的“星際之門（Stargate）”超級數據中心項目，總投資規模接近5000 億美元。

這些交易合計將在未來十年內，為 OpenAI 提供20 吉瓦的計算能力——大致相當于20 座核電站的發電量。每 1 吉瓦的 AI 計算能力部署成本約為500 億美元，整體賬面成本逼近1 萬億美元。

DA Davidson 分析師 Gil Luria 表示：“OpenAI 沒有能力做出任何這些承諾。”他還補充說，OpenAI 今年可能損失約 100 億美元。

更危險的，是所謂“循環交易”。OpenAI 與英偉達、AMD、Oracle、CoreWeave 彼此交叉投資、互為客戶與供應商——現金流、產能、估值互相牽制，誰都離不開誰。一環松動，整條鏈條都可能反向收縮。

彭博社的分析形容這種格局像“自我喂養的生態系統”：只要信任存在，它就能膨脹；一旦信任塌陷，它就會同時塌向所有方向。

圖片來源：高盛

在算力供給端，CoreWeave 的角色尤其微妙。

這家新貴在短短一年內與 OpenAI 多次追加合同，光是 2025 年 9 月新增的訂單就高達65 億美元，使雙方累計合同金額攀升至224 億美元。更重要的是，這些合同直接掛鉤 OpenAI 的“Stargate”超算計劃，而 CoreWeave 本身又獲得英偉達的投資與供貨擔保——一條融資、供貨、交付全閉環的通道正在成形。當這個閉環足夠大時，任何一個環節——無論是交付延誤、信貸收緊，還是需求回落——都可能被放大為系統性沖擊。

與此同時，風險還在能源和金融層面被進一步外溢。

美國能源署（EIA）預測，2025—2026 年，美國全國用電量將連續創歷史新高，主因正是 AI 數據中心的爆發。到 2030 年，AI 相關數據中心的耗電量預計將擴大十倍；在某些電力緊張的州，比如德州和弗吉尼亞，AI 服務器的能耗已經與居民區搶電。穆迪在最新報告中警告稱：AI 數據中心的過快擴張，正在把風險從科技行業傳導到公共基礎設施與地方財政層面。

當一個公司能左右電網的穩定，它就不再只是商業主體，而是一個系統變量。

金融市場上的風險結構，也在悄然改變。OpenAI 的400 多億美元融資，表面上看由軟銀領投，實則背后是一套復雜的結構化債券游戲。公司把未來 API 的應收賬款打包成債券，賣給養老基金、主權基金和對沖基金。

換句話說，OpenAI 的“未來營收”已經被提前質押給資本市場。一旦資金鏈出現波動，這批債券會像 2008 年的次貸產品一樣，成為高收益債市場的定時炸彈。

不僅如此，目前65% 的《財富》500 強企業已經深度依賴 OpenAI 的模型或 API 服務——從客服、文案生成到代碼補全 如果 OpenAI 哪天“斷電”，全球生產力系統將瞬間失靈，直接經濟損失可能超過1000 億美元。

在 Bernstein 的一份研報中，甚至評價道：“Sam Altman 有能力讓全球經濟倒退十年。”

從“大而不倒”到“系統性風險”，只隔一個外部沖擊

AI基礎設施越重要，利潤率越低；越低的利潤率，又迫使公司通過規模擴張維持估值。于是，一個由高資本投入、低邊際利潤、強客戶綁定構成的循環體系，正在整個產業中蔓延。

OpenAI正是這個體系的中心節點。它不僅消耗算力，也反向制造“算力需求”的敘事。AI模型越大、推理調用越多，GPU的價值越高，資本越愿意為之融資。但在鏈條的另一端，像Oracle這樣的供應商卻在悄悄承擔這場擴張的代價。

只要 AI 需求延續強勁，OpenAI 就會繼續充當產業的“算力央行”，用合同與敘事給生態“注入流動性”。但當它在合同結構、能源側硬約束、云側利潤緩沖與集中度四個維度同時加杠桿，任何一個外部沖擊——電價與電網的階段性約束、上游交付拖延、資本市場風險偏好的快速切換、或監管口徑的邊際收緊——都可能把“敘事驅動的繁榮”轉化為“結構放大的回撤”。

從這個意義上說，OpenAI 不僅“大而不倒”，更已經長成了 AI 時代的系統性風險：它的穩定與否，不再只是它的事，而是整個智能基礎設施與宏觀信用周期的事。

[1] https://www.ft.com/content/5f6f78af-aed9-43a5-8e31-2df7851ceb67

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