OpenAI正在以前所未有的資本規模，構建一個圍繞自身的“AI閉環經濟”。繼聯手甲骨文、英偉達、AMD等科技巨頭后，這家AI獨角獸近日再次拋出重磅消息：與博通達成戰略合作，共同推出總容量達10吉瓦（GW）的定制芯片。

據行業估算，OpenAI預支未來已撬動了萬億美元的基建支持，覆蓋算力、云服務等多個關鍵領域，但其野心或許不止于此。上周OpenAI CEO山姆·奧爾特曼（Sam Altman）在訪談中表示，基礎設施領域的巨額投資是公司層面的一次戰略豪賭，他暗示更多交易正在醞釀中。

不過，“供應商向客戶投資，客戶再購買產品”，這樣的閉環到底是引領技術革命還是淪為泡沫？業界有質疑也有肯定。天使投資人、資深人工智能專家郭濤認為，最終成敗的關鍵，在于OpenAI能否持續輸出顛覆性創新成果。

看向國內，廠商應該跟進這一路徑嗎？10月15日，商湯宣布與寒武紀達成戰略合作，推進軟硬件的聯合優化，這或許是一個開始。不過，大模型生態社區OpenCSG（開放傳神）創始人陳冉認為，中國不能簡單復制OpenAI的閉環路線，而是構建開放式生態。

是未來還是泡沫

奧爾特曼稱，基礎設施是他目前投入時間最多的領域。效果也較明顯，短短一個月里，OpenAI已經與芯片、云服務及硬件領域的頭部廠商完成了深度綁定。

郭濤認為，OpenAI這一“閉環經濟”策略本質是搶占AI基礎設施領域的核心話語權。從短期價值看，該策略能通過定制化硬件與模型的協同適配，顯著提升推理效率并降低單位算力成本，快速強化技術壁壘；從長期布局看，其目標是主導行業標準制定，協同生態實現對AI產業鏈關鍵環節的掌控。

9月，OpenAI與甲骨文達成一項為期五年、價值3000億美元的算力采購協議，隨后又與云計算服務商Coreweave簽訂三項共計224億美元的合同，并計劃向后者投資3.5億美元作為合作的一部分。來到10月，OpenAI又和存儲芯片廠商三星電子、SK 海力士達成合作，納入其“星際之門”（Stargate）數據中心建設計劃。

最引人注目的莫過于OpenAI與英偉達、AMD巧妙的芯片交易。9月22日，OpenAI與英偉達宣布合作，英偉達向其投資千億美元，而OpenAI則通過英偉達構建并部署10吉瓦的AI數據中心，預計投入數以百萬計的GPU。相當于英偉達向OpenAI投資的千億美元，最終將被OpenAI用于采購英偉達的芯片，形成“左手倒右手”的閉環。

10月6日，OpenAI與AMD簽署協議，將在未來數年內分階段部署總計6吉瓦的AMD GPU算力。根據協議，如果項目達成目標，OpenAI將有權以每股僅1美分的低價收購AMD高達10%的股份，這意味著只要合作順利進行，OpenAI未來可以用幾乎為零的成本，獲得價值數百億美元的AMD股票。

加上最近這次與博通合作開發的10吉瓦定制人工智能加速器，OpenAI已經在不到一個月里就已經達成了至少26吉瓦的算力部署，而OpenAI當前運營的算力只有2吉瓦。

今年8月，英偉達CEO黃仁勛曾表示，1吉瓦的AI數據中心容量成本為500億至600億美元，按此大致估算，26吉瓦的背后是至少1.3萬億美元的資本承諾。

以OpenAI目前的營收能力遠不能覆蓋這一資本支出，最終還需要由OpenAI未來的收入償付，這使其成為一場名副其實的“豪賭”。此前OpenAI向股東披露的財務信息顯示，公司2025年上半年實現營收約43億美元，虧損135億美元，OpenAI預測要到2029年才能實現盈利。

郭濤認為，OpenAI的策略雖有效解決了當前AI落地的核心瓶頸——碎片化算力供給與爆發式場景需求的錯配問題，但也存在明顯風險，如對單一供應商的供應鏈依賴可能引發斷鏈隱患。

這些巨頭之間的循環交易也讓一些華爾街分析師開始擔心。摩根士丹利也在一份最新報告中指出，這些長期、巨額的資本支出承諾，完全押注于AI需求的持續性，一旦需求放緩，將面臨巨大風險。AI生態系統這種 “循環”，可能會夸大市場需求，隱藏真實的商業邏輯。若未來OpenAI的投資回報不如預期，以目前的體量很可能會引發科技行業的泡沫。

此前，CoreWeave的CEOMichael Intrator曾反駁"循環投資"稱，全球最大科技公司正在大舉采購基礎設施以服務客戶，這是真實需求驅動的基礎設施建設。他認為關于循環投資的質疑只是暫時的，因為市場的根本驅動力巨大。

在陳冉看來，OpenAI當前組建的“閉環生態”，是一種高耦合、高資本密度的AI工業化形態。他認為這并非泡沫，而是AI產業進入“第二階段”的必然結果——從算法創新走向算力、數據、供應鏈、部署的全面產業化。

陳冉也提到，從系統層面看閉環確實帶來風險，過度集中會削弱創新的開放性，這既是未來的趨勢，也是新的“科技壟斷”形態。

郭濤則認為，市場中部分“泡沫”論調，忽視了AI產業成熟過程中必然經歷的技術收斂階段。這一策略的成敗關鍵，在于OpenAI能否持續輸出顛覆性創新成果，突破現有閉環邊界，避免陷入生態封閉導致的創新惰性。若策略落地見效，將倒逼整個AI行業向“軟硬一體”模式加速演進。

中國廠商怎么跟？

在OpenAI大手筆地下注后，國內AI產業面臨的問題是，應該跟進嗎？

就在10月15日，商湯發布公告宣布與寒武紀達成戰略合作，重點推進軟硬件的聯合優化。具體來說，在芯片適配方面，雙方將推進最新型號的軟硬件產品適配，聯合打造面向算力市場的服務方案。在一體機解決方案上，雙方將聚焦企業服務等垂直行業場景，結合各自軟硬件能力打造垂直領域的一體機解決方案。

從這一苗頭來看，國內的大模型、算力和芯片也已經開始接觸和合作。不過，業內普遍認為，基于國內外環境的差異，中國不會復制硅谷模式，而是走一條屬于自己的AI生態路徑。

郭濤認為，海外巨頭聯盟模式，依托成熟的資本市場與相對松散的監管環境，能夠快速整合跨企業資源、堆疊技術優勢以搶占市場先機，但這一模式在中國面臨制約：數據主權與安全合規要求更為嚴格，技術自主可控的訴求遠高于單純的效率優先。

陳冉指出，美國的AI閉環，是建立在全球供應鏈、資本市場與軟件生態成熟的基礎上，其核心是協同規模化。而中國的優勢在于場景、數據與產業落地速度，因此中國不能簡單復制OpenAI的閉環路線。

在資本規模上，中國與海外確實存在差距。《全球人工智能創新指數報告2025》顯示，2024年全球AI風險投資規模達到1370億美元，其中，美國在資本方面的優勢持續擴大，占比高達66%。

但中國在開源與人才方面表現亮眼。2020年至2024年，中國累計頂會論文作者數量達3000余人，首次超過美國。AI開源項目累計貢獻量較2018年增長1.5倍，位居全球第二。

中國AI模型在全球開源競賽中表現也足夠亮眼。今年7月底，知名AI開源社區HuggingFace發布的榜單顯示，排名前十的開源大模型中，中國占據九席，包括智譜的GLM-4.5、阿里的通義千問系列、騰訊混元大模型以及月之暗面的Kimi K2大模型等。

看向未來，真正的競爭并不是單純的模型算力、資本層面，而是生態之爭。

“閉環生態能造就巨頭，開放生態能造就產業。”陳冉認為，美國的模式是“閉環資本主義”，高效率但高集中，而中國更適合“開源共生型生態”，靈活、多元、面向本地產業智能化。兩者并非對立，而是世界AI發展雙軌制的體現。

面對中美AI競爭的格局，郭濤同樣認可開放協作模式，他提出“國家隊+市場化平臺”的雙輪驅動路徑。即國家實驗室集中力量攻堅基礎大模型與底層核心技術，突破“卡脖子”瓶頸，而互聯網大廠基于技術積累開放通用能力接口，降低中小企業的AI應用門檻，垂直領域企業則專注于行業數據積累與模型精調，打造場景化解決方案。

未來中美AI競爭的出路，或許是構建 “混合所有制”AI生態。郭濤認為，與西方封閉聯盟模式不同，這種開放式分層協作體系更能激發生態活力。尤其在醫療、金融等數據敏感領域，可以更好平衡技術創新與風險管控的關系。

在OpenAI傾力構建AI閉環之際，中國AI企業可以探索另一個方向的答案：不開巨額支票，而是在開源土壤中培育生態。