作者：周源/華爾街見聞

7月下旬，OpenAI與甲骨文宣布合作開發額外4.5GW的“星際之門”數據中心容量，疊加得州項目后總容量超5GW，可運行約200萬顆芯片。

這一事件看似只是兩家企業的商業合作，實則映射了人工智能行業底層運行邏輯發生了新的變化。

更重要的是，這不是一次單純的商業合作。

算力供給模式范式轉移

美國科技思想家、未來學家凱文?凱利在《必然》中寫道：“未來的技術會像水和電一樣，成為無處不在的基礎設施”。

此次合作正是這一判斷的現實印證。

傳統人工智能企業的算力供給多依賴自建數據中心或單一云廠商，受限于資本規模和地域資源，難以應對爆發式增長的算力需求。

OpenAI與甲骨文的合作，實際上是一種“技術公司+基礎設施服務商”深度綁定模式。

甲骨文憑借其在全球20多個國家的44個云區域布局，可為“星際之門”提供跨地域的電力調配、網絡冗余和災備能力。

這次合作打破了算力供給的地域壁壘，使人工智能企業能將算力采購，從固定資產投入，轉化為彈性服務，類似于工業時代從自建發電機，轉向接入公共電網的變革。

據甲骨文官網數據，其數據中心PUE（能源使用效率）常年保持在1.2以下，遠低于行業平均的1.5。

這樣的技術優勢，通過合作，直接轉化為OpenAI的成本優勢，比如降低單芯片運行成本。

當頭部企業開始采用這種輕資產算力模式，中小人工智能公司將面臨“不合作則成本劣勢”的壓力，進而推動全行業算力供給模式的重構。

“運行超過200萬個芯片”的規模，意味著這場合作將提升雙方在芯片產業鏈中的話語權。

以往人工智能芯片市場由英偉達主導，OpenAI此前也主要依賴其A100/H100系列產品。但甲骨文在數據中心建設中，長期采用“多供應商策略”，其云基礎設施同時兼容AMD、英特爾等廠商的芯片方案。

在此次合作中，甲骨文位于弗吉尼亞州阿什本的數據中心已開始部署AMD MI300X芯片，該芯片在FP16精度計算上性價比優于同級別英偉達產品。

FP16（半精度浮點數）是一種二進制浮點數表示格式，占用16位存儲空間（相比單精度FP32的32位更緊湊）。

在支持FP16的GPU（如英偉達A100、H100）中，FP16算力通常是FP32的2-4倍，尤其適合矩陣乘法（如深度學習中的卷積、全連接層計算），可大幅縮短模型訓練和推理時間，故而在相同時間內可處理更多數據，適合大規模并行任務（如AI推理服務、圖像/視頻處理）。

FP16的核心價值在于通過減半存儲占用、提升計算吞吐量、降低能耗，在保證AI任務精度的前提下，顯著優化大規模算力的運行效率和成本，這也是其在現代AI芯片（如英偉達GPU、AMD MI系列）和數據中心中被廣泛采用的關鍵原因。

多元化采購策略使甲骨文在芯片選擇上獲得更大議價權，更重要的是，甲骨文與多家芯片設計公司聯合開發的OCI（光學計算互連：Optical Compute Interconnect）Compute定制化芯片方案，可通過合作向OpenAI開放接口，這為打破單一廠商壟斷提供了技術基礎。

當采購量達到百萬級時，下游企業足以要求芯片廠商開放更多底層控制權限，甚至參與定制化設計。

這也是當前芯片行業的主流策略和通行做法，比如中國智能手機公司，都能與上游芯片設計公司實施SoC芯片聯合定制共創和定向優化。

能源與算力的耦合重構

4.5GW的IDC容量對電力的需求，相當于315萬戶家庭的年用電量（數據綜合2024年美國能源部發布的《2024年美國數據中心能源使用報告》和2020年美國能源信息署的美國住宅能源消耗調查（RECS）數據推算所得）。

另據施耐德電氣在7月26日2025世界人工智能大會（WAIC 2025）期間發布的《算電協同——數據中心的能源挑戰與應對》洞察報告稱，傳統能源使用方式：即主要依賴剛性的電力供應模式、較少考慮算力與電力之間動態協同的管理模式，已難以滿足現代數據中心對高效、綠色、可靠運行的需求。

施耐德報告稱，只有貫通供電、配電、計算、制冷等全鏈路，實現全要素靈活調配，才能推動電力系統與算力系統的深度協同，在能源利用、經濟效益與碳排之間實現共贏。

為此，施耐德電氣商業價值研究院在報告中提出“算電協同”三層架構，自下而上打通電力供給、算力負荷與協同機制，以推進算力資源與電力資源深度融合。

其中，“底層-電力供給基礎設施”主要是針對智算負載突增突減的電能質量治理和多種能源（風光等）的接入、應用和管理，為數據中心提供穩定的電力基礎。

“中層-算力負荷”挖掘IT負載的靈活性調節空間，并以IT負載的變化確定非IT負載，去匹配用電信號。

“上層-算電協同機制”建立算電雙向調節的決策框架，通過數據、算法和激勵機制的整合，構建電力-算力聯合優化模型，實現能源與算力的高效協同優化。

這就迫使能源供給模式與算力布局實施深度綁定。

美國能源信息署（EIA）數據顯示，2023年得克薩斯州的風電裝機容量占全美的28%，而甲骨文在該州的敖德薩數據中心已實現100%可再生能源供電。

“星際之門”的選址策略明顯向能源富集區傾斜：得州項目靠近風電基地，新增容量可能落地賓夕法尼亞州（頁巖氣資源豐富）或華盛頓州（水電占比80%）。

很明顯，算力已開始跟著能源走，這打破了傳統數據中心靠近用戶的選址邏輯，形成“能源樞紐-算力樞紐-用戶終端”的新型價值鏈。

值得注意的是，甲骨文正在測試的虛擬電廠系統，可將數據中心的備用電源與區域電網互聯，在用電高峰時反向輸出電力獲取收益。

這樣的“算力-能源”雙向流動模式，使數據中心從單純的能源消耗者，轉變為電網調節者。當這種模式實現規模化后，人工智能基礎設施將深度嵌入能源互聯網，成為新型電力市場的重要參與者。

施耐德電氣高級副總裁、戰略與業務發展中國區負責人、商業價值研究院院長熊宜認為，“在AI產業高速發展與新型電力系統建設的雙重背景下，以算電協同重塑能源范式，才能為AI浪潮提供堅實可靠的基礎底座。”

在商業考量之外的隱圖

更重要的是，OpenAI和甲骨文的此次合作，并非簡單的商業性質。

這與甲骨文在美國AI戰略中的地位有關。

美國政府在今年1月和7月，先后啟動“星際之門”項目和“人工智能（AI）行動計劃”，都想要“確保美國在先進計算基礎設施上的領導地位”。

美國的AI戰略是一整套體系，其戰略意義遠超商業范疇，而OpenAI和甲骨文此次的合作內容——開發額外4.5GW的“星際之門”數據中心容量，加上此前在得克薩斯州阿比林市在建的首個“星際之門”基地（規劃容量1.2GW），也不是個單純的商業項目。

比如阿聯酋也宣布將建設“星際之門阿聯酋”項目：總規劃包括5個數據中心，合計容量為5GW，遠超美國得州“星際之門1號”的數據中心容量。

這個項目的規劃和建設，均采用美國技術體系、標準和治理規則，這是美國塑造中東國家技術發展軌跡和數字生態戰略——依賴美國技術體系的一部分。

甲骨文在猶他州的數據中心與美國國家安全局（NSA）的云計算項目共享物理安全架構，深具“軍民兩用”的基礎設施特征，因而“星際之門”可能成為美國政府“可信AI”計劃的硬件載體。

據美國媒體披露，美國國防部正評估將部分AI訓練任務遷移至符合“安全認證”的數據中心，而甲骨文是少數通過FedRAMP High級認證的服務商。

FedRAMP（聯邦風險與授權管理計劃：Federal Risk and Authorization Management Program）是美國聯邦政府推出的一套標準化框架，用于評估、授權和監控云服務提供商（CSP）的安全性，確保其符合聯邦政府的數據安全要求。

其中，FedRAMP High級認證是該框架中安全級別最高的認證，針對處理“高影響級別”（High-Impact）數據的云服務。

這種商業合作與國家戰略的交織，正在模糊技術基礎設施的公私邊界。

當算力成為關鍵戰略資源，“星際之門”的擴容不僅是企業行為，更折射出全球AI算力競爭的地緣政治維度：美國通過企業合作的方式快速整合算力資源，實質上是在構建人工智能時代的“數字國土防御體系”。

這場合作的深層意義，在于它揭示了人工智能產業正從“算法驅動”轉向“基礎設施驅動”的新階段。

當算力、能源、芯片和地緣政治在數據中心這一物理空間交匯，行業的底層邏輯已不再是單純的技術突破，而是這些要素的系統協同能力。

OpenAI與甲骨文的每一步動作，都在為人工智能產業的“新基建”書寫新規則，而這些規則將決定未來十年全球AI競爭的基本格局。