OpenAI拉攏“萬億俱樂部”，打開AI投資的2.0時(shí)代

文｜劉俊宏

編｜王一粟

OpenAI正在操縱一場(chǎng)牽扯全球頂級(jí)科技公司，涉及金額達(dá)到數(shù)萬億美元的“風(fēng)險(xiǎn)游戲”。

在2025年短短幾個(gè)月內(nèi)，OpenAI先后主導(dǎo)了與英偉達(dá)（NVIDIA）、AMD、Oracle、博通等巨頭的一系列數(shù)額巨大的訂單，并計(jì)劃啟動(dòng)一系列大規(guī)模AI基礎(chǔ)建設(shè)項(xiàng)目。10月13日，OpenAI又與博通達(dá)成了部署AI芯片的訂單。

在OpenAI的“瘋狂下單”中，其合作的公司的市值開啟了“瘋漲模式”。

其中，市值增長(zhǎng)最夸張的當(dāng)屬Oracle。憑借與OpenAI達(dá)成的未來五年3000億美元的大單，Oracle股價(jià)一度飆升36%，市值一度觸及萬億美元。AMD的市值也在合作公告后單日暴漲近700億美元。

在接連發(fā)生的AI投資事件中，有人注意到OpenAI正在通過一系列芯片、數(shù)據(jù)中心建設(shè)、AI技術(shù)服務(wù)的訂單，形成了一整套閉環(huán)的價(jià)值鏈。參與到OpenAI合作的玩家們，正在組織起一個(gè)系統(tǒng)性的AI建設(shè)聯(lián)盟。

但同時(shí)也有人認(rèn)為，這些訂單的背后潛藏著巨大的風(fēng)險(xiǎn)。這些AI投入的預(yù)期收益，基本上都依賴于OpenAI的長(zhǎng)期回報(bào)。如果AI產(chǎn)生的營(yíng)收和利潤(rùn)不達(dá)標(biāo)，那將會(huì)帶來嚴(yán)重的“價(jià)值毀滅”。

“我們就是要花大錢搞基建，我們就是要下這個(gè)賭注，一個(gè)公司級(jí)別的豪賭，賭現(xiàn)在就是做這件事的正確時(shí)機(jī)。”

但正如OpenAI CEO Sam Altman在10月9日的訪談中所強(qiáng)調(diào)。科技巨頭們近期與OpenAI的頻繁合作，或許反映出AI行業(yè)正在落地一個(gè)全新的共識(shí)——

過去“小打小鬧”的時(shí)光不再，是時(shí)候該拼上“身家性命”投入AI了。

AI投資2.0階段已至

如果用一句話總結(jié)OpenAI與Oracle訂單的意義，那就是——這場(chǎng)交易打破了過去科技巨頭們“理性投資AI”的“舒適圈”。

過往的AI投資，本質(zhì)上是一場(chǎng)科技巨頭的可支配資金競(jìng)賽。

以阿里和谷歌兩大巨頭為例，科技巨頭的AI投入目前都還算是比較保守，整體投資風(fēng)格相當(dāng)理性。

在這里，我們引入Capex（資本支出） / EBITDA（稅息折舊及攤銷前利潤(rùn)）指標(biāo)作為參考。該指標(biāo)能夠反映公司能將多少運(yùn)營(yíng)利潤(rùn)用于資本投資。

根據(jù)阿里巴巴最新一季度財(cái)報(bào)顯示（截至2025年6月30日），公司Capex為386.76億人民幣，調(diào)整后的EBITDA為457.35億元人民幣，Capex / EBITDA為0.846。

谷歌參考母公司Alphabet最新一季財(cái)報(bào)顯示（截至2025年6月30日），公司Capex（Purchases of property and equipment）為224.46億美元。由于谷歌并未披露EBITDA，我們可以用Operating Income（營(yíng)業(yè)利潤(rùn)）+Depreciation of property and equipment（固定資產(chǎn)折舊）得到近似值為362.69億美元（312.71+49.98）。整體算下來，谷歌Capex / EBITDA約為0.619。

總體看來，兩家科技巨頭的Capex / EBITDA指標(biāo)都很健康。這可以理解為巨頭用每年賺的一部分錢來搞AI就夠了。甚至阿里還在一邊搞AI，一邊搞“外賣戰(zhàn)”。

這樣的投入，可認(rèn)為是公司基于利潤(rùn)表的投資。公司掙多少錢，拿出一定比例出來投資AI。但OpenAI與Oracle的訂單，本質(zhì)上是一場(chǎng)基于債務(wù)的AI投資，這就比阿里和谷歌激進(jìn)得多。

根據(jù)訂單信息，OpenAI承諾從2027年開始，連續(xù)5年在Oracle購買計(jì)算能力，總額3000億美元。

表面上看，這筆訂單是OpenAI每年要支出600億美元購買云服務(wù)。但實(shí)際上，這一訂單還有一個(gè)前置要求。那就是Oracle首先要進(jìn)行數(shù)據(jù)中心擴(kuò)建才能實(shí)現(xiàn)提供完整的服務(wù)。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，Oracle計(jì)劃通過發(fā)行約180億美元的新債務(wù)來資助這一擴(kuò)張。既然OpenAI和Oracle都沒有“現(xiàn)錢”投入，這筆訂單基本上只能依靠債務(wù)融資實(shí)現(xiàn)。

投入AI從此前基于利潤(rùn)表的投資，變成了基于負(fù)債表的“豪賭”。AI的競(jìng)爭(zhēng)，正式來到了融資競(jìng)爭(zhēng)的階段。相比此前的“安穩(wěn)”，企業(yè)現(xiàn)在愿意為AI支付更高的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。

引用平均資本成本（WACC）的視角看，我們大致可以將企業(yè)的投資分成由低到高的兩個(gè)階段。

在第一個(gè)階段，企業(yè)能動(dòng)用低成本的錢大致是現(xiàn)金和自由現(xiàn)金流。這些錢相當(dāng)于都是“自家內(nèi)部”的錢。在賬上“躺著也是躺著”，只要企業(yè)預(yù)計(jì)投資收益比賬上躺著吃利息高，那動(dòng)用資金都是合理的。

這是之前大部分科技巨頭所處的階段，股東們?cè)试S企業(yè)用“閑錢”來買GPU。當(dāng)股東們發(fā)現(xiàn)企業(yè)投入AI的錢不夠多時(shí)，還會(huì)抱怨不夠重視AI，甚至?xí)|發(fā)“AI Capex過低懲罰”，導(dǎo)致企業(yè)估值下滑。

在第二個(gè)階段，是企業(yè)開始通過債權(quán)融資、股權(quán)融資和靈活融資的方式投入AI。動(dòng)用這些方式能讓企業(yè)快速拿到大筆資金，但缺點(diǎn)就是融資成本顯著升高，企業(yè)也必須相信AI投入能帶來更高回報(bào)

這是當(dāng)下科技巨頭們所處的階段。例如AMD跟OpenAI的合作，表面上看是AMD向OpenAI“賣卡”。但實(shí)際上，AMD幾乎是“出讓”了10%的股份，OpenAI拿著這些股份再來買卡。AMD用股權(quán)鎖定訂單，基本稱得上是股權(quán)融資了。同樣，馬斯克的XAI與英偉達(dá)的合作，本質(zhì)上也是一種靈活融資方式。具體內(nèi)容，可以理解為XAI從一個(gè)融資平臺(tái)（SPV）借錢，再加上出售一部分股權(quán)給英偉達(dá)，XAI用這兩部分的錢從英偉達(dá)買卡。

投資方式的改變，就像是有玩家在德州撲克選擇舉債梭哈。如果其他玩家無法拿出相應(yīng)的籌碼，跟不起的結(jié)果很有可能就是一無所有。

AI投入的2.0時(shí)代，已經(jīng)到了。

OpenAI在出售AI時(shí)代的“船票”

在這些現(xiàn)象背后，我們不免會(huì)有一些疑惑。

為什么上述幾家科技巨頭都愿意不顧風(fēng)險(xiǎn)？為什么要在當(dāng)前時(shí)間節(jié)點(diǎn)增加AI投入籌碼？

表面上看，OpenAI的“點(diǎn)金手”推高了每一名合作玩家的估值。雖然這些訂單暫時(shí)不能兌現(xiàn)，但通過預(yù)期營(yíng)收和利潤(rùn)率的計(jì)算，都可以直接折算成公司的PE（市盈率）。按照之前融資投入的視角看，市值增長(zhǎng)有利于公司后續(xù)融資，進(jìn)一步為AI建設(shè)鋪路。

但從另一個(gè)角度看，OpenAI的相關(guān)訂單又呈現(xiàn)一定的生態(tài)關(guān)系。

例如OpenAI、英偉達(dá)、Oracle之間，OpenAI提供AI、英偉達(dá)提供算力基礎(chǔ)、Oracle提供數(shù)據(jù)，三者形成了一個(gè)比較完善的生態(tài)。參考OpenAI跟英偉達(dá)、AMD、博通的合作，那就是英偉達(dá)提供成熟GPU、AMD提供補(bǔ)充GPU算力、博通提供定制AI芯片及相關(guān)網(wǎng)絡(luò)設(shè)施配套。

總結(jié)這些相互關(guān)聯(lián)的線索看到，一條草蛇灰線呼之欲出——OpenAI正在將自己打造成一個(gè)協(xié)調(diào)各方資源的平臺(tái)，售賣搭上“AI方舟”的船票。

在這條船上，有的人負(fù)責(zé)搞芯片（如NVIDIA和AMD），有的人負(fù)責(zé)搞用戶產(chǎn)品（如通過ChatGPT和Sora接入第三方App），有的人負(fù)責(zé)搞基建（如Oracle和Broadcom的數(shù)據(jù)中心），所有人都在奔著ASI（人工超級(jí)智能）時(shí)代的目標(biāo)。

而這個(gè)方舟的入口，無論是軟件還是硬件，都可能比互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代更加統(tǒng)一。

例如在端側(cè)智能領(lǐng)域，高通今年提出的第一個(gè)AI趨勢(shì)，就是“AI是新的UI（用戶界面）”。AI將替代此前智能終端以UI為核心的交互方式。用戶不需要再點(diǎn)擊特定圖標(biāo)，AI來圍繞用戶提供智能交互入口。

“ChatGPT要成為統(tǒng)一入口，貫通用戶與各類服務(wù)。”正如Sam在訪談中所言，OpenAI已經(jīng)成了全球最大的AI應(yīng)用。圍繞這一趨勢(shì)，今年谷歌的Gemini和Anthropic 的Claude都在爭(zhēng)搶作為用戶通用入口的身位。

根據(jù)調(diào)研機(jī)構(gòu)Menlo的數(shù)據(jù)顯示，美國(guó)有四分之一的用戶會(huì)選擇ChatGPT作為首要入口。目前整個(gè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)非常激烈，OpenAI雖然處于領(lǐng)先地位，但優(yōu)勢(shì)并不算大。關(guān)于競(jìng)爭(zhēng)入口的重要性，Menlo在報(bào)告中提到，“消費(fèi)者幾乎總是會(huì)首先嘗試他們的默認(rèn)工具。”

能為用戶提供持續(xù)服務(wù)的AI到底能實(shí)現(xiàn)什么功能，究竟能在多大程度改變用戶的生活？這或許并不是當(dāng)下AI行業(yè)最關(guān)心的故事。

因?yàn)椋绻麤]有足夠龐大的AI基礎(chǔ)建設(shè)、AI相關(guān)硬件生態(tài)，正如在千禧年之前做互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)。沒有網(wǎng)絡(luò)基建、沒有幾十億智能終端和用戶，就算提出要做收益非常穩(wěn)定的外賣、網(wǎng)購、云服務(wù)等生意，那最終結(jié)果就是機(jī)會(huì)渺茫。

“你得發(fā)電，你得建所有實(shí)體基礎(chǔ)設(shè)施，你得搞定電力設(shè)備和數(shù)據(jù)中心外面所有的一切。你得搞定芯片制造的產(chǎn)能，把機(jī)架搭起來，你還得有消費(fèi)者需求，有業(yè)務(wù)能為這一切買單。這得一大堆事同時(shí)進(jìn)行。”

正如Sam所說。加入“OpenAI聯(lián)盟”，意味著與科技巨頭們共同“吹大”AI產(chǎn)業(yè)的體量。在AI大規(guī)模貨幣化之前，隨時(shí)面臨“泡沫”破裂的風(fēng)險(xiǎn)。但反過來說，如果沒有各司其職的玩家相互達(dá)成共識(shí)，那AI的普及在當(dāng)下就會(huì)面臨困境。

從當(dāng)下看，AI邊際成本的可能比互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代要高的多。

AI生成每一個(gè)token都是實(shí)打?qū)嵉乃懔碗娏Τ杀尽＝裉齑蟛糠值腁I創(chuàng)業(yè)者提到商業(yè)邏輯，幾句話就離不開“從第一天就要想清楚變現(xiàn)”、“邊際成本明顯”的觀點(diǎn)。基礎(chǔ)設(shè)施不能完善，AI很難真正發(fā)揮應(yīng)該有的技術(shù)水平。甚至，“算力不足已經(jīng)影響到了新功能和新產(chǎn)品的推出”，Sam說。

事實(shí)上，用戶也因此很難體驗(yàn)到最佳的AI能力。

比如今年十一國(guó)慶爆火的Sora2視頻生成模型，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，Sora2推出之后，下載量從暴漲到見頂只有短短3天。在用戶量激增之后，“捉襟見肘”的算力很難保障每個(gè)用戶都能享受跟官方演示視頻一樣的效果。

國(guó)內(nèi)的AI產(chǎn)品也是一樣。例如豆包宣稱模型能支持多輪對(duì)話，總計(jì)幾十萬字的輸入和輸出。但實(shí)際上，用戶給豆包起名字之后，在不創(chuàng)建新對(duì)話的前提下，只需幾十輪對(duì)話，豆包就記不得了。甚至還會(huì)誤認(rèn)為是用戶要求豆包用該名字稱呼用戶。

或許，加速投入AI建設(shè)的玩家們看到的就是AI“空有能力、后繼不足”的遺憾。

結(jié)語

AI時(shí)代正在加速朝著瘋狂的方向狂奔。但在當(dāng)前節(jié)點(diǎn)，或許我們還暫時(shí)不需要過于警惕泡沫。

在大模型時(shí)代，我們正在經(jīng)歷AI改變著千行百業(yè)，也經(jīng)歷人類又一次達(dá)成一次技術(shù)建設(shè)的共識(shí)。

“在泡沫時(shí)期，樂觀的分析師們會(huì)用科技提高生產(chǎn)力來為高市盈率辯護(hù)。他們對(duì)于具體公司認(rèn)知或許有誤，但這一根本原則是正確的。”（During the Bubble, optimistic analysts used to justify high price to earnings ratios by saying that technology was going to increase productivity dramatically. They were wrong about the specific companies, but not so wrong about the underlying principle.）

誠如“硅谷創(chuàng)業(yè)教父”保羅·格雷厄姆（Paul Graham）在2004年對(duì)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的總結(jié)。

在AI的普及下，AI正在成為重要的生產(chǎn)力工具。例如，AI辦公讓我們不再需要“手敲”會(huì)議紀(jì)要；AI Agent能為我們每天“端上”一份行業(yè)的最新簡(jiǎn)報(bào)。“技術(shù)是一種乘法杠桿。如果現(xiàn)在的生產(chǎn)力是從0到100，十倍的增長(zhǎng)就能將生產(chǎn)力放大至1000。”格雷厄姆說。（Technology is a lever. It doesn't add; it multiplies. If the present range of productivity is 0 to 100, introducing a multiple of 10 increases the range from 0 to 1000.）

在一個(gè)新技術(shù)時(shí)代的前夕，估計(jì)一個(gè)遠(yuǎn)超10萬億美元的市場(chǎng)本身就非常困難。或許，我們可以參考互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的歷史作為AI時(shí)代的展望。

既然AI時(shí)代數(shù)據(jù)傳輸?shù)幕疽厥荰oken，那我們選擇互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的IP流量作為對(duì)比參考。假設(shè)我們身處互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代前夕的1990年，從當(dāng)時(shí)的視角估算現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)IP流量，并與實(shí)際進(jìn)行對(duì)比。Grok給出的結(jié)論是，2024年實(shí)際互聯(lián)網(wǎng)IP流量是“過去樂觀估算”的4倍有余。

1990年的互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者們，哪里會(huì)想到現(xiàn)在云服務(wù)、IoT、社交媒體和短視頻呢？

今天AI建設(shè)的聯(lián)盟，正如互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的玩家們。或許，我們只需耐心見證AI如何重塑世界，抱團(tuán)推進(jìn)方能超越局限。