AI 行业迎来一则足以改写产业格局的重磅消息 —— OpenAI与英伟达宣布合作伙伴关系意向线上杠杆炒股服务，英伟达将逐步向OpenAI投资至多1000亿美元以共建数据中心。

这一合作规模之大、涉及领域之关键，瞬间点燃了全球 AI 领域的关注热情，不仅被视作两家巨头深度绑定的重要信号，更被解读为美国 AI 产业发展进入新阶段的标志性事件。

先来看看OpenAI与英伟达的合作详情：

此次 OpenAI 与英伟达的合作，绝非简单的资金注入，而是一场覆盖算力基础设施建设、技术协同发展的深度联动。根据双方公布的合作意向书，除了至多 1000 亿美元的投资额度外，共建的数据中心将部署至少 10 吉瓦的英伟达系统，这一规模相当于数十万个高性能 GPU 的算力总和，足以支撑下一代超大规模 AI 模型的研发与运行。

从时间节点来看，首批吉瓦级系统预计在 2026 年下半年完成部署，后续将根据 AI 技术发展需求持续扩容。对于这场合作，双方核心负责人均给出了高度评价。OpenAI CEO 山姆·奥尔特曼直言：“计算基础设施是未来数字经济的核心基石，此次与英伟达的合作，将为 OpenAI 突破算力瓶颈、探索 AI 技术边界提供关键支撑。”

英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋则表示：“这一投资不仅是两家公司合作的新一步，更是推动 AI 产业从‘技术探索’迈向‘规模化落地’的重要尝试。我们将通过算力与资本的双重赋能，与 OpenAI 共同构建更强大的 AI 生态。” 不难看出，这场合作的战略意义早已超越企业层面，成为美国 AI 产业布局的重要一环。

实际上，美国AI基础设施投资总量巨大，已经起到了提振美国GDP（国民生产总值）的作用。

【免责声明】本文仅代表作者本人观点，与和讯网无关。和讯网站对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考，并请自行承担全部责任。邮箱：news_center@staff.hexun.com

据《华尔街日报》记者克里斯托弗·米姆斯（Christopher Mims）8月4日报道，过去6个月，AI基础设施建设对美国经济增长的贡献超过了所有消费者支出。大量资金涌入 AI 数据中心建设、芯片研发、模型迭代等领域，不仅带动了上下游产业链的发展，还创造了大量高附加值岗位，成为美国经济转型升级的关键引擎。

OpenAI 与英伟达的百亿级合作，只是美国 AI 投资热潮的一个缩影。

在过去仅3个月中，英伟达、苹果、微软、亚马逊、谷歌、Meta、特斯拉“七巨头”在数据中心等方面的投入就超过1000亿美元（约合7184亿元人民币）。《经济学人》杂志7月31日的报道也印证这一趋势：过去一年，谷歌、Meta、微软、亚马逊和甲骨文的资本支出总额超过了美国所有上市工业公司的支出总和。

《华尔街日报》记者克里斯托弗·米姆斯（Christopher Mims）发布的AI数据支出情况统计图

对英伟达而言，这笔投资具有重要战略意义 —— “英伟达向OpenAI投资1000亿美元，然后OpenAI再把钱交还给英伟达，这对黄仁勋来说将是非常良性的循环。”

说白了，就是英伟达确保其设备在AI系统建设中保持核心地位，特别是在OpenAI正涉足硬件领域包括自研芯片的背景下。保持OpenAI作为主要客户，可能帮助英伟达在行业考虑竞争对手组件时巩固其市场地位。

依托这一核心优势，英伟达构建起了一套独特的 “资金 + 技术” 双循环模式，推动美国 AI 产业形成自我强化的发展闭环。

在资金循环层面，英伟达通过投资 OpenAI、CoreWeave、Lambda 等 AI 企业和云服务公司，形成了 “投资 - 采购 - 营收增长 - 再投资” 的良性循环。

以 OpenAI 为例，英伟达注入的资金，大部分将用于采购英伟达的 GPU 芯片、服务器系统等设备，用于共建数据中心；而数据中心的运营需求，又会进一步拉动英伟达的产品销售，推动其营收增长。2024 年，英伟达数据中心业务营收突破 1000 亿美元，同比增长超 80%，其中很大一部分来自 AI 企业的采购。

同时，通过对 CoreWeave 等企业的投资，英伟达还能以租赁的形式获取额外收益，实现芯片销售与资本收益的双重增长。

在技术循环层面，OpenAI 等企业基于英伟达芯片开发 AI 模型和应用，而这些模型的迭代升级又会对算力提出更高要求，反过来推动英伟达加速技术创新。

比如，OpenAI 为了运行和迭代 ChatGPT-4 等大模型，需要更强大的算力支持，这直接刺激英伟达研发出 GH200 等新一代 AI 芯片。

GH200 采用先进的封装技术，算力较上一代产品提升 3 倍以上，不仅满足了 OpenAI 的需求，还带动了整个行业的算力升级；而更强大的芯片又为 AI 模型的突破提供了可能，形成了 “技术需求 - 研发创新 - 技术突破 - 新需求产生” 的循环升级。

对美国 AI 产业整体而言，英伟达主导的这一内循环模式产生的积极作用显而易见。

一方面，它加速了 AI 技术的迭代速度，推动美国在大模型、生成式 AI 等领域保持全球领先；另一方面，内循环带动了数据中心建设、云计算、AI 应用开发等上下游产业的发展，形成了完整的 AI 产业生态，吸引了更多资本和人才流入。

但与此同时，潜藏的问题也逐渐凸显：

（1）这股投资热的背后，是内循环模式引发的产业发展失衡。

巨额资本集中涌入技术迭代极快的领域，导致制造业等多个行业面临投资枯竭与裁员浪潮。并且，这种巨额投入并非个例，科技巨头仍在不断向AI算力设施投钱。昨日，微软表示将于2026年初在美国威斯康星州投入33亿美元（约合235亿元人民币）建设“全球最强大的AI数据中心”。这种资源错配已形成恶性循环。在资金循环中，英伟达通过投资 OpenAI 等企业，促使这些企业采购其设备，形成 “投资 - 采购 - 营收增长 - 再投资” 的闭环，大量资金被吸入 AI 领域，导致生物医药、新能源等其他战略性行业面临投资匮乏。这些行业同样关乎国家未来竞争力，投资不足会制约其技术突破与产业升级，长期来看，将破坏美国产业结构的均衡性，削弱整体经济抗风险能力。

（2）AI 设备的快速迭代，也给内循环中的企业带来沉重财务负担。

在技术循环里，OpenAI 等企业对算力的需求推动英伟达研发新一代芯片，而新一代芯片又催生更高的算力需求，使得 AI 硬件设备陷入 "买即贬值" 的怪圈。英伟达 2025 年推出的 Blackwell 系列 AI 芯片官方售价较上一代上涨 15%，其中高端型号单价突破 3 万美元，而据行业规律，这类高端 GPU 的使用寿命仅 3-5 年。微软为威斯康星数据中心采购的数十万台英伟达最新 Blackwell GB200 芯片，在 2026 年正式投产后，不出三年就将面临性能落伍的压力。这种频繁迭代对企业现金流构成巨大考验，尤其对中小企业而言，仅 AMD 一款 MI355 芯片的晶圆采购单价就高达 3.2 万美元，相当于一家小型 AI 初创公司半年的运营成本，迫使许多企业陷入 "不升级就落后，升级则亏损" 的两难境地。

（3）更严重的是，内循环模式加剧了行业竞争失衡，制约创新活力。

英伟达凭借内循环优势，2025 年在全球 AI 晶圆市场的占比已飙升至 77%，而竞争对手 AMD 的份额从 9% 萎缩至 3%，谷歌从 19% 降至 10%。这种垄断地位使其获得了绝对定价权，不仅芯片售价持续上涨，还通过控制算力供应渠道影响整个产业生态。数据显示，2025 年美国 AI 基础设施支出预计达 5200 亿美元，占 GDP 比重高达 2.1%，但其中超过四分之三的核心利润被英伟达通过芯片销售和资本运作获取。与此同时，AI 初创公司的生存空间被严重挤压，2025 年垂直 AI 领域融资规模仅 11 亿美元，不足 AI 总投资的 0.3%，大量创新想法因无法承担高昂的算力成本而夭折，整个行业正逐渐失去多元化发展的活力。

对于全球 AI 行业来说，美国的发展经验既有借鉴意义线上杠杆炒股服务，也提醒我们要注重产业生态的平衡和可持续发展。你如何看待美国 AI 产业的发展和以英伟达为核心的内循环模式？