10吉瓦数据中心建不成？英伟达千亿合作遇阻电力基建拖后腿

全球观察者深度出品

纵横寰宇，洞察时代风云

大家好欢迎收看【】

9月底刚宣布要砸1000亿合作建AI数据中心，现在俩月过去了，英伟达和OpenAI的协议居然还没签。

这事儿最近有了新动静，英伟达CFO克雷斯在瑞银的科技大会上亲口承认，双方还在磨叽，OpenAI现在买芯片还得靠微软、甲骨文这些云服务商，说好的直接采购模式根本没落地。

要说这事儿当初多轰动。

9月份消息一出，AI基建概念股集体飘红，英伟达股价当天就涨了4%。

市场都以为这是强强联手要垄断AI算力了，毕竟10吉瓦的数据中心容量，听着就吓人。

谁能想到俩月后等来这么个结果，连正式协议都没影呢。

克雷斯倒是说了，OpenAI确实想直接从英伟达进货，省得经云服务商倒一手。

但这话听着就跟没说一样，具体啥时候能签，他一个字没提。

这种千亿级别的合作，迟迟不签协议，背后肯定有猫腻。

果然，英伟达最新的10-Q文件里藏着答案。

里面白纸黑字写着，跟OpenAI的1000亿合作、Anthropic的100亿投资，还有英特尔那50亿，全都没法保证能成。

最关键的一句是“甚至可能根本无法完成”，这话听着就透着心虚。

文件里还专门列了风险因素，说这种超级交易得看数据中心能不能建成、电力够不够用，还得提前一年订好GPU和HBM内存这些零件。

以前就因为供需没协调好，公司业绩吃过大亏。

这么看来，英伟达是被过去的教训搞怕了，不敢轻易签死协议。

千亿协议卡壳，说到底还是物理世界不配合。

10吉瓦的数据中心，那得要多少电？说出来你可能不信，差不多相当于一座中型城市的用电需求。

这种级别的电力基建，不是说建就能建的，得跟电力公司、政府部门来回扯皮，没有几年搞不定。

供应链这边也是个大麻烦。

英伟达要是想保证芯片供应，就得提前一年签死组件采购合同，还不能反悔。

可万一OpenAI那边突然说不要那么多了，或者融资出了问题，英伟达手里的货卖不出去，就得面临库存积压，甚至可能要赔违约金。

换谁都得掂量掂量。

商业谈判上的弯弯绕也不少。

现在OpenAI主要通过微软Azure这些云服务买算力，突然要改成直接采购，这里面的门道可多了。

采购量怎么定？钱怎么付？技术支持谁来做？这些都得一点点谈。

OpenAI想省成本，英伟达想控风险，两边都有小算盘。

科技行业的大合作本来就慢。

你看苹果跟供应商签个多年协议，哪个不是谈上半年以上？法务、财务、技术团队都得掺和进来，一轮轮地过。

英伟达和OpenAI这才俩月，在行业里真不算久。

只能说当初市场太乐观了，把意向书当成板上钉钉的事儿。

还有个技术迭代的问题也挺头疼。

英伟达现在芯片更新太快，Hopper刚热乎没两天，Blackwell又来了，过阵子VeraRubin也要出来。

OpenAI也怕啊，万一刚签完协议，新芯片出来了，手里的旧设备不就贬值了？肯定想等技术路线稳了再说。

别看协议签不下来，英伟达在AI算力领域的地位还真不好撼动。

他们家厉害的不只是GPU芯片，而是硬件加CUDA架构，再加上各种行业专用软件库，这一套组合拳打出来，企业想用别家的都难。

全球几百万开发者都在用CUDA，迁移成本太高了。

就算新架构出来了，旧的照样能赚钱。

中小企业、科研机构用不起最新的Blackwell，就会买Hopper这些旧型号。

英伟达还一直给旧架构更新软件支持，把客户稳稳留在自己的生态里。

这种新老搭配的玩法，让他们在市场上几乎没有对手。

谷歌的TPU看着挺凶，其实威胁不大。

那种专用芯片功耗是低，但只能跑特定AI模型，不够灵活。

英伟达的GPU能同时干模型训练、科学计算、图形渲染好多活儿，企业当然愿意一站式解决。

客户用顺手了，换平台的成本比买新硬件还高。

这次千亿协议延迟，其实也给整个AI行业提了个醒。

算力军备竞赛不能光喊口号，还得看电力、供应链这些实打实的东西。

企业开始变得务实了，不再盲目追求规模数字，而是考虑怎么可持续发展。

这种理性回归，对行业长远来看不是坏事。

英伟达和OpenAI最后肯定还是会签协议，毕竟双方都离不开对方。

OpenAI要算力支撑模型迭代，英伟达要靠头部客户巩固生态优势。

就是时间问题，可能比当初想的要久，条款也得更实际一些，得把数据中心建设进度、供应链保障这些细节都写清楚。

说到底，AI算力扩张已经过了野蛮生长的阶段。

现在拼的不是谁跑得快，而是谁根基稳。

电力基建、供应链韧性、商业模式创新，这些硬功夫才是未来的核心竞争力。

英伟达能不能一直稳坐头把交椅，还得看它怎么应对这些现实挑战。