OpenAI 已承诺购买来自 Nvidia、AMD 和 Broadcom 的超过 1,000 万枚高端处理器，这一订单规模对应约 26 吉瓦的算力，将消耗相当于约 20 座核电站的电力。该项支出远超其营收。公司预计今年将亏损数十亿美元、销售额约 130 亿美元，并且直到 2029 年才有望实现盈利。这一差距催生了新型融资方式。Nvidia 正在探讨投资与租赁方案。AMD 则提出类似股权的认股权证。有分析师称这是循环融资；另一位警告称 CEO Sam Altman 有能力摧毁全球经济或带来应许之地。现在市场必须为这一差额承担风险。
最醒目的数字是功耗：不到一个月内提出 26 吉瓦的 AI 基础设施需求。这意味着来自 Nvidia、AMD 和 Broadcom 的超过 1,000 万枚单元，以及与超大规模云厂商扩张相媲美的数据中心建设。作为对比，目前大多数云区域的容量以个位数吉瓦计。仅 OpenAI 的采购就会对零部件供应、电网及数据中心建设时序造成压力，也考验代工厂和先进封装的产能。即便是当下最火的芯片厂商 Nvidia，要满足这些订单也需要 TSMC 及其合作伙伴持续高产。对于 AMD 和 Broadcom 来说，这是十年一遇的机会，可从 Nvidia 的主导堆栈中争取份额。商业问题很简单：谁来买单、以什么条款、以及多长时间后这些算力才能收回成本。
OpenAI 预计今年将亏损数十亿美元，并已告诉投资者其到本世纪末才可能实现盈亏平衡。这迫使其设计创意结构化方案。分析师和投资者抓住了一个循环闭环：供应商对 OpenAI 投资，OpenAI 随后购买这些供应商的产品，而供应商则通过股权升值和长期采购协议收回投入。据知情人士称，Nvidia 曾提出在数年内投资高达 1,000 亿美元，与为 OpenAI 提供 10 吉瓦产能挂钩。同时，据 The Information 报道，双方也讨论过一种芯片租赁模式，允许 OpenAI 在无需前期现金支付的情况下获取 GPU。在高利率环境和火热硬件周期里，这个方案颇具吸引力。但风险同样明显：如果 AI 需求或良率不及预期，这个循环在错误的时间会收紧。
AMD 的做法更不寻常。OpenAI 已排定多年计划部署约 6 吉瓦的 AMD GPU，作为回报，AMD 授予了可能相当于多达 1.6 亿股的认股权证，或约 10% 的股权，当部署和采用里程碑达成时逐步生效。最后一批权证的行权取决于 AMD 股价达到每股 600 美元，对应约 1 万亿美元的市值。UBS 一位分析师估计，如果 OpenAI 持有至最终归属且价格目标达成，仅该持股价值就可能约为 1,000 亿美元。那将实质上让 AMD 自身的股价上涨补贴 OpenAI 的硬件账单。对于 AMD 来说，这是聪明的期权化策略，一方面争取与 Nvidia 在叙事上的对等，另一方面为 OpenAI 提供融资阀门。这也是对两家公司在硅片、软件及客户采纳方面执行力的押注。
对 Nvidia 而言，投资 OpenAI 并提供芯片租赁可以在不压垮客户预算的情况下保持出货速度。租赁允许更快部署与更平滑的现金流，并有助于 Nvidia 在顶级买家之间管理配给，而不迫使买家立即进行资本开支。但租赁在一定程度上将 Nvidia 从设备供应商转变为承受久期风险的资本提供者。当芯片销售变为长期租赁并由残值与对手方担保时，利润率、会计处理和监管审查都会发生变化。如果 OpenAI 后续放缓采购、延迟部署或转向定制硅，Nvidia 将承担比传统出售更多的资产负债表风险。如果更广泛的 AI 需求曲线站得住脚且二级市场能消化已用加速器，这种安排是可管理的；若升级节奏放缓或软件栈将老旧硬件弃置，这将十分痛苦。
即便以 5,000 亿美元的私人估值计算，出售股权也不足以完全资助这一建设。D.A. Davidson 的 Gil Luria 估算 OpenAI 需要数千亿美元来履行当前义务。这将推动借贷需求。投资者提出的一个途径是将芯片作为抵押。在 H100 及其后继产品在高价位成交且存在等待名单的世界里，贷款方可能接受加速器作为担保。条款将取决于折旧曲线、固件锁定与二级需求。另一个杠杆是来自锚定客户的预付款。如果企业买家承诺多年 AI 容量，OpenAI 可以将这些合同证券化。每条路径都带有执行风险。公司也缺乏 Google 和 Meta 那样的非 AI 广告现金机器来自我融资。没有这种内部飞轮，OpenAI 必须说服资本市场其使用增长能转化为持久现金流。
芯片厂商之所以积极，是因为上行空间巨大。对 Nvidia 来说，OpenAI 不仅是客户，更是一个展示窗口，将整个软件生态拉向其控制的 CUDA、网络与系统。对 AMD 来说，认股权证包是一条通往关联度的捷径，是绑定一个标杆租户并验证其 MI300 路线图的方式。对 Broadcom 来说，附属于 OpenAI 项目的定制加速器和网络硅片可能锁定多年收入，并为在封装与基板合作伙伴上的超额资本支出提供正当理由。如果 OpenAI 的胃口设定了市场清算水平，三家公司的定价权都会提升。但三家公司也承担了单一客户集中度风险。如果 OpenAI 改变方向或 AI 工作负载组合发生偏移，积压订单可能从资产转变为拖累。供应商的考量是，通过在超大规模云、企业和主权 AI 项目之间实现多元化，可以抵消单一买家的波动。
当支出超过营收时，人们不可避免地将其与互联网泡沫时代相提并论，但二者存在实质性差异。当前有真实、日常的 AI 使用，ChatGPT 的用户以数亿计，企业在试点并部署 AI 助手与 agent。哈佛的 Josh Lerner 曾认为，本轮需求比 1999 年更具体，尽管回报规模仍难以估量。尽管如此，机制上与过往周期有相似之处：厂商为客户融资、客户为争夺先机而过度扩张，以及公开市场对第一波赢家进行外推。Bernstein 的 Stacy Rasgon 在一份近期报告中抓住了这种两极分化：Sam Altman 要么使全球经济衰落十年，要么带我们进入应许之地。这种二元性正是为何信贷条款，而不仅仅是出货量，现在格外重要。
还有一个 1990 年代未曾达到的硬上限：电力与土地。建设 26 吉瓦算力不仅仅是采购订单，它是一个公用事业问题。即便有激进的效率提升，AI 集群仍需密集电力、先进冷却与接近光纤的地理位置。公用事业公司已在关键区域发出延迟与电网升级的信号。数据中心开发商在变电站附近抬高地块竞价，并追逐模块化、现场发电方案。如果电力延迟推高项目时序，随着承诺处于闲置状态且折旧开始计时，融资成本就会上升。这是一个被低估的风险，影响 OpenAI 与其供应商的收入预测——这些预测依赖于市政审批和变压器交付时间，而非仅仅是晶圆厂产能。
短期内，需要关注三件事。第一，任何以硬件或容量合同为担保的已承诺债务的结构与规模。以加速器作抵押的有担保定期贷款将确立“以芯片为抵押”的做法并设立定价基准。第二，Nvidia 租赁计划的细节。会计处理与残值假设会告诉你厂商为维持出货所承担的风险程度。第三，AMD 认股权证的归属节奏。如果早期分批按时触发，说明 OpenAI 的部署达到了里程碑且客户在接受产能；如果未达成，股权补贴将缩水。同时也要观察 OpenAI 是否继续多元化供应商以减少对单一堆栈的依赖。拥有广告现金奶牛的竞争者可以用经营性收入为自己的军备竞赛买单。OpenAI 必须在资本市场上让数字成立。这正是炒作周期与可投资扩张之间的区别。
