硅谷巨頭抱團押注AI算力，中國跟不跟？

賽格特約作者 江東瑜

從2025年9月開始，美國多家科技巨頭放棄彼此間的“恩恩怨怨”，轉而圍繞算力展開串聯合作，呈現成片的“合縱連橫”態勢。

比如OpenAI向甲骨文購買3000億美元的算力訂單，而甲骨文與英偉達歷來保持密切合作，勢必增加算力芯片的采購，幾乎同時，英偉達又宣布向OpenAI投資1000億美元，共同建設超大規模AI數據中心。

一時間，OpenAI、甲骨文和英偉達形成了“AI鐵三角”，三方市值或估值均獲大漲。

“ONO”（OpenAI、Nvidia、Oracle）正通過千億美元級合作，構建“大模型-云基建-算力芯片”的閉環生態，打造下一代AI算力帝國

但很快，AMD也與OpenAI達成戰略協議，OpenAI將分階段部署總計6吉瓦的AMD GPU算力，而AMD向OpenAI發行認股權證，若全部行使，OpenAI可能獲得AMD近10%的股權，形成“算力+股權”的深度綁定。

作為AMD最大的競爭對手，英偉達創始人黃仁勛對此卻表示歡迎，其根本原因在于此舉有助于整個行業的整合發展。而稍早前，英偉達也學習OpenAI腳踏兩只船的做法，迅速投資了馬斯克旗下的人工智能公司xAI，后者估值超過200億美元，黃仁勛聲稱馬斯克的任何項目都想跟投。

黃仁勛還與昔日競爭對手英特爾放下了多年恩怨，達成價值50億美元的戰略合作。而更早些時候，美國政府宣布以每股20.47美元的價格宣布持有英特爾9.9%的股份。再加上孫正義的軟銀對英特爾的投資和對“星際之門”的力捧，基本形成了當前硅谷合縱連橫的格局。

這場熱鬧非凡的硅谷合縱連橫，以英偉達和OpenAI熱情度為最高，甲骨文、AMD、英特爾以及博通等與AI強相關的芯片或算力企業，也樂意捧場。不過，微軟、谷歌、Meta、蘋果和亞馬遜等巨頭，總體處于置身事外的狀態。

“鐵索連環”般復雜龐大的人工智能交易網絡

抱團主要動力：整合算力與提升市值

商場沒有永遠的敵人，也沒有永遠的朋友，只有永恒的利益。讓多年宿敵化敵為友的不是心有戚戚，而是算力基建的市場大蛋糕。人工智能行業發展至今，算力缺口已經成為產業發展、技術進步的最大瓶頸。

在人工智能技術發展的很長一段時間，存在“算法與算力之爭”，即算法優先，還是算力優先。時至今日，這一爭議已經有了最終答案：AI技術革命，本質上就是算力革命。

沒有算力，再好的算法也只是紙上談兵。人工智能的算法研究起步很早、成果很豐富且超前。從1943年的神經元數學模型，到1985年的貝葉斯網絡、1986年杰弗里.辛頓的反向傳播算法。算法理論車載斗量，奇思妙想讓人嘆為觀止。但是，沒有強大的算力支持，這些“高維大腦”的神奇創造都是屠龍之技罷了。人工智能真正的技術奇點，是大規模GPU集群技術帶來的算力革命。

在今天的人工智能技術領域，算法只能提高人工智能早期訓練效率。到了人工智能真正形成的“后訓練”階段，算力需求呈指數級增長。再到大面積的市場應用階段，滿足大規模的算力需求是決定性因素。

目前人工智能技術正在開發到廣泛應用的關鍵階段，“算力焦慮”是整個產業的“卡脖子環節”。

很多懷疑論者質疑人工智能技術的“市場應用前景不明”，但這往往只是暫時不明，隨著先進算力工具在人類社會的應用擴散，應用變得勢不可擋。

目前，傳統算力正在被先進的人工智能算力加速取代。IDC、清華大學全球產業研究院和浪潮信息《2022-2023全球計算力指數評估報告》數據，綜合全球15個主要國家來看，AI算力支出占總算力支出的比重從2016年的9%增加到2021年的12%，初步核算2022年支出占比達18%，預計到2025年將達到25%。

人工智能技術投入實際應用僅僅十年，已經實現了四分之一的算力替代，速度是非常驚人的。

人工智能有什么用，從來都不是問題。真正的問題就是用不起。算力稀缺，導致人工智能的訓練成本和應用成本居高不下。

人工智能已經是公認最燒錢的行業之一，燒錢的主力就是算力成本。許多AI公司在算力資源上的開支超過了其籌集資本的80%。喜提200億美元融資的xAI，也只夠燒20個月。

OpenAI更是燒錢大戶，上半年營收43億美元，較 2024年全年營收高出16%。但是，凈虧損高達135億美元。此前的數據顯示：OpenAI一年的算力成本高達160億美元，高于60億人力成本和67億研發成本的總和。

巨大的算力缺口導致軟硬件企業財務表現的巨大落差。人工智能企業燒錢虧錢，空有高估值，沒有盈利能力，甚至很難看到短期的盈利前景。反之，芯片大廠英偉達的股價和GPU價格高歌猛進，一飛沖天。

算力供給嚴重不足，導致產業格局極度不平衡，是本輪美國科技巨頭“抱團”的大背景。算力稀缺的市場落差勢能，正在重構美國人工智能產業格局。英偉達給OpenAI、xAI的巨額投資，不是因為老黃要混個好人緣，而是不給這些“大甲方”輸血就不能維持產業發展的步調。

算力稀缺的市場壟斷地位固然讓英偉達賺得滿坑滿谷，但是沒有“大甲方”開發人工智能技術的市場應用，整個產業難以為繼。

所以，英偉達和OpenAI希望通過合縱連橫，吸引資本市場的大量資金流向了人工智能產業，包括算力供給端和需求端、硬件產商和軟件開發企業雨露均沾，這樣提高的不僅是美國的算力基建，而是整個人工智能產業需求的挖掘。

從目前看，這一策略頗為高明，盡管不乏劇烈的股價波動、大量涌入的“熱錢”，免不了伴生局部泡沫，但是算力需求持續增長、市場存在巨大缺口的宏觀環境下，風險總體可控。

特朗普新政：一張國家競爭之網

另一個讓人感興趣的問題是，在這場科技企業“大聯合”的算力基建中，美國政府發揮了怎樣的作用？主導作用談不上，但是特朗普總統大幅放松對大型科技企業的管制，讓“抱團”成為了可能。

自克林頓政府以來，美國高科技企業一直是民主黨最堅定的政治盟友。在2020年特朗普與拜登的選戰中，硅谷新貴們也是不遺余力地“倒川派”。

拜登政府給硅谷的回報也不可謂不慷慨。2022年8月，拜登總統簽署《芯片和科學法案》，給美國科技企業開出了豪華大單，授權撥款約2000億美元，用于促進美國未來10年在人工智能、量子計算等各領域的科研創新。

然而，在拜登任期內，美國科技企業并沒有抱團的大動作。不是拜登任內人工智能產業不缺算力，而是政治干預的風險太大，大型科技企業無心也無力作為。

盡管拜登總統本人對經濟事務不熟悉也不熱心，他本人也算是民主黨內的親企業派。但是，拜登政府依然繼承了民主黨強烈的市場干預主義傾向，副總統哈里斯更是以“大企業之敵”自詡。

因此，在拜登任內依然推動了不少干預市場、限制企業經營的立法，諸如加強了對數字平臺、電子商務和企業并購等市場經營活動的管制。2023年還發動了對亞馬遜發起轟轟烈烈的反壟斷起訴，雖然虎頭蛇尾告終，但是震懾力度不小。可以想見，科技巨頭要在拜登任內合縱連橫搞“大項目”會冒著怎樣的政治風險。

連日本制鐵收購美鋼都被拜登否決，被重點盯防的英偉達們敢有什么大動作？所以，即便拜登政府口頭上高度重視科技產業，行動上也慷慨出資。但是，大型科技企業缺的不是錢，更不是口頭支持，而是寬松的營商環境。

因此，拜登任內，美國高科技企業之間鮮有大規模的合作項目。搞算力基建，也只是單打獨斗的小打小鬧。這對需要大規模投資、跨平臺合作的算力基建只是杯水車薪。目前美國人工智能的算法缺口欠賬，很大程度上就是拜登任期的遺留問題。

特朗普上臺后，情況發生了變化。硅谷這屆選戰中，整體上站隊較為中立，與特朗普的關系有明顯改善。特朗普上臺后也不再強硬反硅谷，展示了對大型科技企業的重視和親和。當然，這不僅僅是白宮茶話會之類的政治秀，更重要的是放寬管制、鼓勵企業放手經營的實質舉措。

近期，特朗普在白宮宴請蘋果、微軟、Meta、谷歌等20余家科技巨頭CEO，被外界稱為現代版“鴻門宴”。晚宴上，特朗普稱與會者為“最聰明的高智商群體”，扎克伯格、庫克、蓋茨、奧爾特曼等悉數到場

比如，關鍵崗位的人事任命親企業。特朗普任命的美國司法部反壟斷執法負責人斯雷特雖然也被視為反壟斷鷹派，但以穩重、務實著稱，在這個充斥著表演型人物打雞血的關鍵崗位上已屬難能可貴。斯雷特的上司，特朗普提名的美國司法部長邦迪更是在大型科技公司擔任過游說工作，對大企業更為溫和，與科技企業有良好的互動基礎。這兩位搭檔對美國科技大廠無疑是利好。

又如，他把《芯片和科學法案》中對英特爾的補貼改為入股，雖有“違背祖制”、直接干預企業經營之嫌，但在當下的環境，也有為大型科技企業背書的信號意義。

甚至，中美之間關于Tik Tok在美業務的談判處理，也最終也在特朗普及其朋友圈的支持下成功得到了解決。

總之，特朗普雖然有強烈的民粹主義傾向，但也有務實和靈活的商業思維。目前看來，他非常重視科技巨頭們的政治站隊和所謂的國家安全底線，對企業投資經營活動倒是比較開放寬松。而且，為了經濟業績與產業安全，特朗普對企業擴大國內投資尤為歡迎。

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通俗來說，特朗普是一位大型科技企業容易討好、樂于交易的總統。因此，圍繞特朗普的需求和特征，硅谷科技巨頭與新貴獲得了較之前更為寬松、樂觀的預期。為此，一部分企業有了抱團發展、合縱連橫的想法和行動，這些行動受到特朗普的歡迎，也落在了特朗普編織的社交之網上。

中國是否該向美國學習抱團？

硅谷科技企業的合縱連橫，在中國也備受關注。作為全球人工智能發展水平僅次于美國的科技大國，中國的確應該重視這一新現象。但并非應該像某些媒體呼吁的那樣去模仿。

一些評論者批評中國大型科技企業在人工智能產業不抱團，是“不團結”、缺乏合作精神，力主政府主導推動，這是妥妥的皮相之論。

其實，中國大型科技企業成為上下游企業的投資主體、合作共贏的案例是很多的。比如寧德時代近年來大量投資新能源車企業，阿里、騰訊、字節三者近期在支付、廣告、算力等多個層面也互有合作。這些都是企業自發的市場行為。內在的商業邏輯與美國同行并無不同。

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那么，為什么中國的人工智能產業現在熱度那么高，就沒有出現大型科技企業明顯抱團的現象呢？

這里既有產業發展狀況的內因，也有市場環境的外因。

制約我國算力基建的最大因素是缺乏技術成熟的高性能算力硬件。雖然這幾年人工智能芯片產業很受重視，華為、寒武紀等明星企業的成長迅速，但產品性能依然和英偉達等主流產品有較為明顯的差距。

這是我國算力基建最大的硬傷。在硬件技術條件不夠成熟的基礎上，強行大搞算力基建，違背市場規律。企業不能搞，靠政府強推也搞不好。

另外，中國人工智能的算力市場情況和美國也有很大的不同。

供給端和美國單純的算力稀缺不同，中國目前的算力供給情況是過剩與稀缺并存。前些年地方政府主導投資建設了大量的數字基建項目，但是實際運營情況并不理想，大量算力閑置。有數據顯示，實際的算力利用率僅為15%。

造成大量閑置算力的原因比較復雜，有項目規劃不合理、運營限制太多、硬件設施運維不佳等等。能用的不好用，好用的不讓用。而市場供給的優質算力則因內外環境限制，高度稀缺。這種過剩與稀缺的詭譎情況，企業還需要適應和理順。

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更關鍵的是，需求端也高度受限。人工智能技術雖然受到各界的高度重視，但是大型科技企業的大規模開發應用限制頗多。嚴監管、反壟斷的威懾力，難免讓大型科技企業束手束腳，只能以各自為戰的安全運作為主。

與此同時，人工智能技術應用涉及大量數據安全問題，大范圍應用的空間也受限。中小型人工智能企業的環境相對寬松，但是取得初步成果后，再要做大做強的空間也較為逼仄。所以，很多人工智能企業本身的規模不大，主攻專業應用的小模型。單體的算力需求相對較小且分散，盡管總需求也很大，但是“抱團”動力和能力都不足。

總之，國內人工智能行業的算力供給，“抱團”的硬件基礎尚未成熟。產業的整體營商環境也有所限制，因此大的不敢抱團，小的無力抱團。這不是團結不團結、有沒有合作精神的道德問題，而是產業環境和技術基礎的商業問題。

經過這輪的整合與發展，美國人工智能的發展勢頭將會更為迅猛。市場機制的作用、鼓勵企業投資經營的營商環境，值得中國借鑒。

對比來看，中國的人工智能市場潛力巨大，也具備良好的技術基礎，只要充分尊重市場規律，鼓勵全球性的開放交流，中國企業依然有機會縮小與硅谷同行差距，甚至在某些方面實現超越的可能。