OpenAI拉拢「万亿俱乐部」

在2025年短短几个月内，OpenAI先后主导了与英伟达、AMD、Oracle、博通等巨头的一系列数额巨大的订单，并计划启动一系列大规模AI基础建设项目。10月13日，OpenAI又与博通达成了部署AI芯片的订单。

在OpenAI的“疯狂下单”中，其合作的公司的市值开启了“疯涨模式”。

其中，市值增长最夸张的当属Oracle。凭借与OpenAI达成的未来五年3000亿美元的大单，Oracle股价一度飙升36%，市值一度触及万亿美元。AMD的市值也在合作公告后单日暴涨近700亿美元。

在接连发生的AI投资事件中，有人注意到OpenAI正在通过一系列芯片、数据中心建设、AI技术服务的订单，形成了一整套闭环的价值链。参与到OpenAI合作的玩家们，正在组织起一个系统性的AI建设联盟。

但同时也有人认为，这些订单的背后潜藏着巨大的风险。这些AI投入的预期收益，基本上都依赖于OpenAI的长期回报。如果AI产生的营收和利润不达标，那将会带来严重的“价值毁灭”。

“我们就是要花大钱搞基建，我们就是要下这个赌注，一个公司级别的豪赌，赌现在就是做这件事的正确时机。”

但正如OpenAI CEO Sam Altman在10月9日的访谈中所强调。科技巨头们近期与OpenAI的频繁合作，或许反映出AI行业正在落地一个全新的共识——

过去“小打小闹”的时光不再，是时候该拼上“身家性命”投入AI了。

AI投资2.0阶段已至

如果用一句话总结OpenAI与Oracle订单的意义，那就是——这场交易打破了过去科技巨头们“理性投资AI”的“舒适圈”。

过往的AI投资，本质上是一场科技巨头的可支配资金竞赛。

以阿里和谷歌两大巨头为例，科技巨头的AI投入目前都还算是比较保守，整体投资风格相当理性。

在这里，我们引入Capex / EBITDA(税息折旧及摊销前利润)指标作为参考。该指标能够反应公司能将多少运营利润用于资本投资。

根据阿里巴巴最新一季度财报显示，公司Capex为386.76亿人民币，调整后的EBITDA为457.35亿元人民币，Capex / EBITDA为0.846。

谷歌参考母公司Alphabet最新一季财报显示，公司Capex(Purchases of property and equipment)为224.46亿美元。由于谷歌并未披露EBITDA，我们可以用Operating Income(营业利润)+Depreciation of property and equipment(固定资产折旧)得到近似值为362.69亿美元(312.71+49.98)。整体算下来，谷歌Capex / EBITDA约为0.619。

总体看来，两家科技巨头的Capex / EBITDA指标都很健康。这可以理解为巨头用每年赚的一部分钱来搞AI就够了。甚至阿里还在一边搞AI，一边搞“外卖战”。

这样的投入，可认为是公司基于利润表的投资。公司挣多少钱，拿出一定比例出来投资AI。但OpenAI与Oracle的订单，本质上是一场基于债务的AI投资，这就比阿里和谷歌激进得多。

根据订单信息，OpenAI承诺从2027年开始，连续5年在Oracle购买计算能力，总额3000亿美元。

表面上看，这笔订单是OpenAI每年要支出600亿美元购买云服务。但实际上，这一订单还有一个前置要求。那就是Oracle首先要进行数据中心扩建才能实现提供完整的服务。为了实现这一目标，Oracle计划通过发行约180亿美元的新债务来资助这一扩张。既然OpenAI和Oracle都没有“现钱”投入，这笔订单基本上只能依靠债务融资实现。

投入AI从此前基于利润表的投资，变成了基于负债表的“豪赌”。AI的竞争，正式来到了融资竞争的阶段。相比此前的“安稳”，企业现在愿意为AI支付更高的风险溢价。

引用平均资本成本的视角看，我们大致可以将企业的投资分成由低到高的两个阶段。

在*个阶段，企业能动用低成本的钱大致是现金和自由现金流。这些钱相当于都是“自家内部”的钱。在账上“躺着也是躺着”，只要企业预计投资收益比账上躺着吃利息高，那动用资金都是合理的。

这是之前大部分科技巨头所处的阶段，股东们允许企业用“闲钱”来买GPU。当股东们发现企业投入AI的钱不够多时，还会抱怨不够重视AI，甚至会触发“AI Capex过低惩罚”，导致企业估值下滑。

在第二个阶段，是企业开始通过债权融资、股权融资和灵活融资的方式投入AI。动用这些方式能让企业快速拿到大笔资金，但缺点就是融资成本显著升高，企业也必须相信AI投入能带来更高回报

这是当下科技巨头们所处的阶段。例如AMD跟OpenAI的合作，表面上看是AMD向OpenAI“卖卡”。但实际上，AMD几乎是“出让”了10%的股份，OpenAI拿着这些股份再来买卡。AMD用股权锁定订单，基本称得上是股权融资了。同样，马斯克的XAI与英伟达的合作，本质上也是一种灵活融资方式。具体内容，可以理解为XAI从一个融资平台借钱，再加上出售一部分股权给英伟达，XAI用这两部分的钱从英伟达买卡。

投资方式的改变，就像是有玩家在德州扑克选择举债梭哈。如果其他玩家无法拿出相应的筹码，跟不起的结果很有可能就是一无所有。

AI投入的2.0时代，已经到了。

OpenAI在出售

AI时代的“船票”

在这些现象背后，我们不免会有一些疑惑。

为什么上述几家科技巨头都愿意不顾风险？为什么要在当前时间节点增加AI投入筹码？

表面上看，OpenAI的“点金手”推高了每一名合作玩家的估值。虽然这些订单暂时不能兑现，但通过预期营收和利润率的计算，都可以直接折算成公司的PE。按照之前融资投入的视角看，市值增长有利于公司后续融资，进一步为AI建设铺路。

但从另一个角度看，OpenAI的相关订单又呈现一定的生态关系。

例如OpenAI、英伟达、Oracle之间，OpenAI提供AI、英伟达提供算力基础、Oracle提供数据，三者形成了一个比较完善的生态。参考OpenAI跟英伟达、AMD、博通的合作，那就是英伟达提供成熟GPU、AMD提供补充GPU算力、博通提供定制AI芯片及相关网络设施配套。

总结这些相互关联的线索看到，一条草蛇灰线呼之欲出——OpenAI正在将自己打造成一个协调各方资源的平台，售卖搭上“AI方舟”的船票。

在这条船上，有的人负责搞芯片，有的人负责搞用户产品(如通过ChatGPT和Sora接入第三方App)，有的人负责搞基建(如Oracle和Broadcom的数据中心)，所有人都在奔着ASI(人工超级智能)时代的目标。

而这个方舟的入口，无论是软件还是硬件，都可能比互联网时代更加统一。

例如在端侧智能领域，高通今年提出的*个AI趋势，就是“AI是新的UI”。AI将替代此前智能终端以UI为核心的交互方式。用户不需要再点击特定图标，AI来围绕用户提供智能交互入口。

“ChatGPT要成为统一入口，贯通用户与各类服务。”正如Sam在访谈中所言，OpenAI已经成了全球*的AI应用。围绕这一趋势，今年谷歌的Gemini和Anthropic 的Claude都在争抢作为用户通用入口的身位。

根据调研机构Menlo的数据显示，美国有四分之一的用户会选择ChatGPT作为首要入口。目前整个市场竞争非常激烈，OpenAI虽然处于*地位，但优势并不算大。关于竞争入口的重要性，Menlo在报告中提到，“消费者几乎总是会首先尝试他们的默认工具。”

能为用户提供持续服务的AI到底能实现什么功能，究竟能在多大程度改变用户的生活？这或许并不是当下AI行业最关心的故事。

因为，如果没有足够庞大的AI基础建设、AI相关硬件生态，正如在千禧年之前做互联网行业。没有网络基建、没有几十亿智能终端和用户，就算提出要做收益非常稳定的外卖、网购、云服务等生意，那最终结果就是机会渺茫。

“你得发电，你得建所有实体基础设施，你得搞定电力设备和数据中心外面所有的一切。你得搞定芯片制造的产能，把机架搭起来，你还得有消费者需求，有业务能为这一切买单。这得一大堆事同时进行。”

正如Sam所说。加入“OpenAI联盟”，意味着与科技巨头们共同“吹大”AI产业的体量。在AI大规模货币化之前，随时面临“泡沫”破裂的风险。但反过来说，如果没有各司其职的玩家相互达成共识，那AI的普及在当下就会面临困境。

从当下看，AI边际成本的可能比互联网时代要高的多。

AI生成每一个token都是实打实的算力和电力成本。今天大部分的AI创业者提到商业逻辑，几句话就离不开“从*天就要想清楚变现”、“边际成本明显”的观点。基础设施不能完善，AI很难真正发挥应该有的技术水平。甚至，“算力不足已经影响到了新功能和新产品的推出”，Sam说。

事实上，用户也因此很难体验到*的AI能力。

比如今年十一国庆爆火的Sora2视频生成模型，统计数据显示，Sora2推出之后，下载量从暴涨到见顶只有短短3天。在用户量激增之后，“捉襟见肘”的算力很难保障每个用户都能享受跟官方演示视频一样的效果。

国内的AI产品也是一样。例如豆包宣称模型能支持多轮对话，总计几十万字的输入和输出。但实际上，用户给豆包起名字之后，在不创建新对话的前提下，只需几十轮对话，豆包就记不得了。甚至还会误认为是用户要求豆包用该名字称呼用户。

或许，加速投入AI建设的玩家们看到的就是AI“空有能力、后继不足”的遗憾。

结语

AI时代正在加速朝着疯狂的方向狂奔。但在当前节点，或许我们还暂时不需要过于警惕泡沫。

在大模型时代，我们正在经历AI改变着千行百业，也经历人类又一次达成一次技术建设的共识。

“在泡沫时期，乐观的分析师们会用科技提高生产力来为高市盈率辩护。他们对于具体公司认知或许有误，但这一根本原则是正确的。”

诚如“硅谷创业教父”保罗·格雷厄姆在2004年对互联网时代的总结。

在AI的普及下，AI正在成为重要的生产力工具。例如，AI办公让我们不再需要“手敲”会议纪要；AI Agent能为我们每天“端上”一份行业的最新简报。“技术是一种乘法杠杆。如果现在的生产力是从0到100，十倍的增长就能将生产力放大至1000。”格雷厄姆说。

在一个新技术时代的前夕，估计一个远超10万亿美元的市场本身就非常困难。或许，我们可以参考互联网时代的历史作为AI时代的展望。

既然AI时代数据传输的基本要素是Token，那我们选择互联网时代的IP流量作为对比参考。假设我们身处互联网时代前夕的1990年，从当时的视角估算现在的互联网IP流量，并于实际进行对比。Grok给出的结论是，2024年实际互联网IP流量是“过去乐观估算”的4倍有余。

1990年的互联网从业者们，哪里会想到现在云服务、IoT、社交媒体和短视频呢？

今天AI建设的联盟，正如互联网时代的玩家们。或许，我们只需耐心见证AI如何重塑世界，抱团推进方能超越局限。