OpenAI100亿订单砸向神秘对手，黄仁勋被偷家？

在人工智能的牌桌上，永远没有永远的朋友，只有永远的利益。

当全世界都认为 OpenAI 是英伟达（Nvidia）最忠实的“信徒”时，Sam Altman 却悄然落下了一枚震撼业界的棋子——一笔价值 100 亿美元的算力订单，对象竟然不是黄仁勋，而是名不见经传的 Cerebras。

这不仅仅是一次采购，这是全球算力版图重划的开端，更是硅谷科技巨头从“软件公司”向“算力与能源帝国”进化的冲锋号。而在大洋彼岸，中国的科技巨头们正以另一种务实的方式，在 AI Agent（智能体）的落地战中悄然抢跑。

百亿“背刺”，OpenAI 的算力焦虑与双轨制战略

这笔 100 亿美元的交易，核心在于未来三年（至 2028 年）向 Cerebras 采购高达 750 兆瓦的算力 。

750 兆瓦是什么概念？这相当于一座几十万人口中型城市的总用电量 。为了这笔订单，甚至需要专门配套建设发电厂。

如此庞大的资源投入，却绕开了英伟达，这背后暴露了 OpenAI 深层次的战略焦虑——对单一供应商的过度依赖，意味着丧失议价权和战略自主权。

但 OpenAI 并非盲目“去英伟达化”，而是制定了精密的“训练-推理双轨制”：

1. 训练端（Training）：英伟达的护城河依然稳固

把 AI 模型训练比作顶级餐厅研发一道新菜 。这个过程需要功能全面的“瑞士军刀”，即英伟达的通用 GPU。由于 CUDA 生态的壁垒，短期内 OpenAI 在研发端依然离不开英伟达 。

2. 推理端（Inference）：突围的决胜战场

推理，即用户使用 ChatGPT 生成回答的过程，好比餐厅前台的高频出餐 。这里拼的是响应速度（Latency）和单位成本。如果每一次对话的成本降不下来，AI 永远只是昂贵的玩具。

OpenAI 敏锐地意识到，在推理环节，专用的架构比通用的 GPU 更具优势。这就是 Cerebras 和博通（Broadcom）入局的逻辑。

解构 OpenAI 的“虚拟算力帝国”：三条战线围剿霸权

Sam Altman 曾抛出“7 万亿美元重塑半导体产业链”的疯狂计划，如今看来，他并没有放弃，而是换了一种更聪明的“虚拟化”执行方式 。

他不需要亲自建厂，而是通过资本和订单，将产业链的关键节点变成自己的“打工仔”。

战线一：Cerebras —— 晶圆级引擎的暴力美学

Cerebras 的核心技术是“晶圆级引擎”（Wafer Scale Engine）。传统芯片是将晶圆切割成数百个小方块，而 Cerebras 直接使用整块 12 英寸晶圆制作一颗巨型芯片 。

这种设计带来了海量的片上内存和惊人的带宽。它能将整个大语言模型一次性加载到芯片内部，消除了外部读取数据的延迟。对于用户来说，直观感受就是 ChatGPT 的“吐字速度”极快 。

战线二：博通（Broadcom）—— 定制化 ASIC 的降维打击

OpenAI 与博通达成了 10GW 算力的深度合作 。

这是一个典型的“设计-代工”模式：OpenAI 定义需求（我要什么），博通负责工程实现（怎么做）。

ASIC（专用集成电路）就像是专门开罐头的开罐器，虽然功能单一，但效率极致、能耗极低 。

博通将提供从芯片到光模块、散热、供电的端到端定制系统，这意味着 OpenAI 正在从算力的消费者进化为算力的定义者 。

战线三：AMD —— 资本绑定的“铁索连环”

对于英伟达的头号对手 AMD，OpenAI 采取了更激进的“利益共同体”策略。

协议显示，OpenAI 不仅采购 AMD 的 GPU，还获得了一份认股权：允许以每股 1 美分的象征性价格购买 AMD 股票 。

这实际上是将供应商变成了准子公司。OpenAI 越成功，AMD 股价越高，OpenAI 手中的期权就越值钱。这种资本捆绑，确保了 AMD 会倾其所有为 OpenAI 卖命。

科技巨头的尽头是“重工业”与“能源”

当我们还在讨论软件代码时，美国的科技巨头们正在迅速“变重”，甚至开始向传统工业巨头演变。OpenAI 的布局早已超出了芯片，延伸到了最底层的物理世界。

1. 能源即算力：Stargate（星际之门）计划

OpenAI 联合甲骨文、软银推进的 Stargate 项目，目标是获取 30GW 的算力资源 。为了支撑这个天文数字，OpenAI 投资了软银旗下的 SB Energy。未来的竞争，不再是代码的竞争，而是谁能搞定核电站、谁能搞定电网的竞争。

2. 资源焦虑：AWS 的“细菌炼铜”

无独有偶，亚马逊 AWS 也在布局上游。数据中心需要数万吨的铜来制造线缆，而全球铜缺口日益严重 。AWS 竟然投资了一家利用微生物从废矿石中提取铜的公司。信号非常明确：科技公司的护城河，正在从算法扩展到对物理世界基础资源（能源、矿产）的控制力 。

中国视角——从供应链韧性到 AI Agent 的弯道超车

在 OpenAI 这一系列眼花缭乱的布局背后，对于中国科技产业而言，既有警示，更有独特的机遇。我们不仅要看到差距，更要看到我们在应用层和供应链上的独特身位。

1. 供应链的“地心引力”：福特与比亚迪的启示

尽管地缘政治的噪音不断，但商业逻辑依然强大。福特汽车正在与比亚迪谈判，计划采购其混合动力电池 。

这说明了什么？不管政治口号喊得多响，企业要生存，终究要回归成本和效率。

中国成熟且极具成本优势的新能源供应链，是全球巨头无法完全切割的 。

对于 AI 硬件产业链也是如此，中国强大的制造配套能力，依然是全球算力基建中不可忽视的一环。

2. 中国的独特优势：AI Agent 的“执行力”

如果说 OpenAI 正在拼命降低推理成本，是为了让 AI “想得起”，那么中国巨头们正在利用生态优势，让 AI “做得到”。 最新的信号显示，AI Agent（智能体）在中国的落地速度可能比欧美更快 。

• 欧美的困境：硅谷公司在打造 Agent 时，往往需要跨越不同的 APP 和服务商，接口壁垒重重。
• 中国的“闭环”优势：以阿里巴巴为例，其通义千问升级后，直接打通了饿了么（点餐）、飞猪（机酒）、高德（出行）和支付宝（支付）。 中国科技巨头手中掌握着物理世界最强大的“执行接口”。淘宝、微信、美团，这些国民级超级 APP 本身就是连接数字与物理世界的桥梁 。

当 OpenAI 还在为“大脑”的算力成本头疼时，中国公司完全可以在自己的生态闭环内，先行打造出能真正办事的“超级代办”。这是一种基于生态位的降维打击 。

推理成本——引爆 AI 革命的最后一根导火索

OpenAI 费尽心机引入 Cerebras 和博通，归根结底是为了解决一个问题：推理成本（Inference Cost）。

目前，AI Agent 之所以还停留在演示阶段，是因为每一次复杂的思考和多步推理，都意味着昂贵的账单 。 如果 OpenAI 的战略成功，在 2026 年左右将推理成本降低一个数量级，那么：

• AI 将从“贵族玩具”变成“水电煤”，真正飞入寻常百姓家 。
• 新的商业模式将爆发。当智能的边际成本趋近于零，所有软件都将被重写。

给中国开发者的观察清单 ：

• 2026 年下半年：关注 OpenAI 与博通定制芯片的交付节点。
• Cerebras 的产能爬坡：关注良率和交付稳定性。
• Stargate 能源项目：电力是算力的上限。

结语：在淘金热中，不要只做卖铲人

OpenAI 的故事告诉我们，真正的巨头绝不甘心只做应用层的玩家。Sam Altman 正在试图把“算力”这种未来世界的战略资源，变成像自家后院的水井一样可控。

对于中国科技产业而言，我们不仅要警惕技术封锁，更要利用好我们独特的优势——全产业链的制造能力和超大规模的移动互联网生态。 在 AI 的下半场，谁能最先让 AI Agent 走出实验室，以最低的成本帮用户解决实际问题，谁就能定义下一个十年。

这场游戏，才刚刚开始。