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OpenAI 算力烧疯了:2030 年前豪砸 7500 亿美元,还是不够用

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OpenAI 正在为算力投入越来越多的钱,但仍然不够用。


2026 年 9 月 10 日,据《纽约时报》报道,OpenAI 预计截至 2030 年,其累计云计算和算力相关支出将达到约 7500 亿美元,较此前约 6000 亿美元的预测上调约 25%。

即使已经规划如此庞大的投入,OpenAI 仍认为目前可用的计算资源“非常不足”。

因大量已经签约的算力并不能马上投入使用。

过去一年,OpenAI 接连锁定微软、甲骨文、亚马逊等供应商的长期计算资源。

OpenAI 与甲骨文的数据中心合作涉及约 6 吉瓦容量,但其中相当一部分仍在建设;与微软的新协议包括额外采购约 2500 亿美元 Azure 云服务;亚马逊则在今年 2 月将与 OpenAI 的合作进一步扩大,新增约 1000 亿美元投入,并计划提供约 2 吉瓦 Trainium 算力。

这些合同锁定的是未来数年的资源。

数据中心从获得电力、完成建设,到安装服务器、网络和冷却设备并最终投入运行,需要较长周期,因此 OpenAI 已经签下的巨额订单,与目前真正能够调用的算力之间仍存在时间差。

OpenAI 也开始更直接地参与基础设施建设。

今年 7 月,OpenAI 公布位于美国佐治亚州 Effingham County 的 Project Camellia,并与当地电力企业 Georgia Power 签署最高 3.2 吉瓦的供电协议。相关电力计划从 2028 年开始交付,并持续至 2032 年。

OpenAI 还从马斯克旗下 xAI 挖来基础设施高管 Brent Mayo,加强数据中心建设和算力交付团队。

与此同时,OpenAI 正推进自研 AI 芯片。

OpenAI CFO Sarah Friar 透露,OpenAI 已利用自己的 AI 模型参与首款定制芯片 Jalapeno 的设计。芯片由 OpenAI 与博通合作开发,博通预计相关系统将在 2027 年开始部署,首批规模约为 1.3 吉瓦。

不过,芯片只是整个算力供应链的一部分。

博通在最新财报电话会议中表示,大型 AI 集群的交付还受到土地、电力、数据中心建设、先进制程产能、基板、高带宽内存等环节影响。即使芯片已经确定采购,如果配套数据中心没有建成,也无法形成实际可用的计算能力。

OpenAI 因此还在美国之外寻找新的算力来源。

《路透社》9 月 8 日报道,获得 NVIDIA 支持的澳大利亚数据中心企业 Firmus 已与 OpenAI 达成多年协议,将通过马来西亚两座数据中心向其提供算力。

巨额算力投入也让 OpenAI 面临越来越高的资金需求。

随着 ChatGPT 用户数量、企业客户以及模型训练和推理规模增长,OpenAI 一方面需要不断增加服务器和数据中心容量,另一方面还要承担长期云服务合同带来的支出。

OpenAI 正试图通过企业业务扩大收入来源。

Sarah Friar 最新表示,OpenAI 企业业务收入与消费者业务收入已经接近 1:1。今年 6 月至 7 月,企业业务收入增长约 32%。

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