这一周，OpenAI重新定义了人工智能军备竞赛中"势不可挡"与"危机四伏"的真正含义。
现在真正的难题来了：如何将CEO萨姆·奥特曼数万亿美元的宏图落地。
在一系列密集公告中，这家公司披露了金额惊人的合作计划，稳稳占据下一代机器学习基础设施的C位。
周一打响第一枪：英伟达计划投入高达1000亿美元，助OpenAI建设配备数百万GPU的数据中心。次日，OpenAI宣布与甲骨文、软银扩大合作，将"星际之门"项目规模推进至分阶段、多地点实施的4万亿美元承诺。周四更是祭出杀招——正式接入Databricks平台，标志着其商业化进程进入新阶段。
"这堪称硅谷"假装成功直到真正成功"的登峰造极之作，目前看来确实奏效，"D.A.戴维森董事总经理吉尔·卢里亚点评道。
这家以ChatGPT和GPT系列模型闻名的初创公司，正野心勃勃地转型为下一代超大规模服务商。尽管它每年烧钱数十亿，完全依赖外部资本输血，扩建计划所需的电量足以支撑1300万美国家庭用电。
奥特曼始终强调，开启AI新纪元需要指数级增长的基础设施。"不久的将来，OpenAI在数据中心建设上的投入将达到数万亿美元，"他上月旧金山晚宴上向CNBC透露，"经济学家们会捶胸顿足说"这太疯狂太鲁莽"，而我们只会回应"让我们放手干"。"
OpenAI讲述的故事逻辑是响应看不到尽头的市场需求，并坚信终将实现盈利。据知情人士透露，其内部预测显示2029年营收将达1250亿美元。
这是一场充满执行风险的豪赌。1700万千瓦的电力需求相当于17座核电站，而每座核电站建设周期至少十年。OpenAI团队称正与北美数百家基础设施供应商洽谈，但尚无定论。
美国电网已不堪重负，燃气轮机订单排到2028年，核电部署缓慢，可再生能源又陷政治僵局。"我对核能、先进裂变和聚变技术极度乐观，"奥特曼表示，"鉴于高密度能源需求，我们应当建造更多当代裂变电站。"
本周最令人震撼的，是奥特曼首次用具体数字量化其野心——有些数字堪称天文级。"与前几次技术革命不同，AI需要的基础设施规模超乎想象，眼下只是冰山一角，"他在德州阿比林的首个星际之门基地坦言。
这种直白、雄心勃勃且蔑视常规的思维，定义了奥特曼在新阶段的领导风格。
门洛风投合伙人迪迪·达斯认为，OpenAI与甲骨文的合作规模看似极端，实则是通往超级智能的生死竞赛。"数据和算力是规模化AI的两大杠杆，奥特曼的远见在于早早预见到基础设施需要多陡峭的攀升曲线。"
历史表明AI突破靠的不是更聪明的算法，而是海量算力。这正是OpenAI、谷歌、Anthropic等公司竞相扩张的原因。随着AI嵌入日常 workflows，基础设施赌注持续加码。
无处不在的实时智能需要的不只是代码，更是电力、土地、芯片和经年累月的规划。"每天用ChatGPT的人根本想象不到背后的付出，"奥特曼指着阿比林基地说，"这仅是规划规模的10%，我们要建十个这样的基地。"
领跑者的代价
尽管建设计划光彩夺目，资金迷雾仍未散去。英伟达的千亿投资将分多年到位，与甲骨文软银的4000亿承诺更是天文数字。
最大合作伙伴微软"不愿开具无限额的计算支票"，卢里亚透露，"因此他们转向甲骨文，许下远超自身能力的承诺。"作为没有正现金流的非投资级初创公司，OpenAI仍面临重大融资挑战。
高管们称股权是"最昂贵"的基础设施融资方式，公司正筹备发债补足资金缺口。英伟达的长期租赁结构或许能助其获得更优贷款条件，但仍需在私募市场筹集数倍资金。
CFO莎拉·弗莱尔表示公司将自建部分基础设施，不是为了取代合作伙伴，而是成为更精明的运营者。"通过内部实践，我们能更清晰识别真实成本与虚高报价，从而在价格谈判中占据主动。"
为降低烧钱速度，卢里亚建议在ChatGPT内投放广告。但奥特曼更倾向测试联盟佣金模式，用户通过工具发现商品购买时可抽成2%。他强调不会出售搜索排名，广告虽未排除但非首选。
在OpenAI的狂奔中，盈利模式问题愈发紧迫。"我们的增速超越任何已知企业，"奥特曼称需求暴涨之快会让当前建设速度"显得缓慢"。过去18个月ChatGPT企业端使用量激增约十倍。
埃森哲CEO朱莉·斯威特证实企业应用迎来拐点："所有高管都意识到先进AI关乎未来，但多数企业尚未做好AI准备。"本季度该公司签下37个超亿美元订单。
DatabricksCEO阿里·戈德西认为担忧过度建设是杞人忧天："未来AI使用量必将远超今日，全球用户尚未完全释放模型潜力，扩容势在必行。"这正是其本周与OpenAI达成正式集成的原因——将GPT-5直接嵌入企业数据工具，反映商业软件对AI模型的渴求。
不过戈德西强调保持灵活性至关重要。Databricks现已集成三大基础模型，避免客户被单一供应商绑定。
但即便基础设施加速建设，OpenAI的烧钱规模与速度仍引发执行质疑。英伟达供给芯片与资本，甲骨文承建基地，OpenAI锚定需求——这个循环生态链中任何一环出问题都可能引发连锁反应。
更重要的是，尽管本周头条频出，实体建设仍需数年时间，且高度依赖充满变数的电网升级。弗莱尔承认挑战艰巨："现有算力无法满足AI全部潜力，必须联合整个生态系统共同推进。"
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