OpenAI 已承諾向 Nvidia、AMD 與 Broadcom 購買超過一千萬顆高階處理器，訂單書相當於約 26 吉瓦的運算能力，耗電規模相當於約 20 座核電廠。這項支出遠超其營收。公司預計今年將在約 130 億美元的銷售額上虧損數十億，並預期直到 2029 年才會獲利。這個缺口迫使出現新穎的融資方式。Nvidia 正在談投資與租賃方案；AMD 則擺出類似股權的認股權證。一位分析師稱之為循環融資；另一位警告執行長 Sam Altman 擁有讓全球經濟崩潰或帶來應許之地的能力。市場現在必須承擔這個差額。
頭條數字是耗電：不到一個月內要供應 26 吉瓦的 AI 基礎設施。這暗示來自 Nvidia、AMD 與 Broadcom 的超過一千萬個單位，以及堪比超大規模雲端擴張的資料中心建置。作為比較，當今大多數雲區域的容量以單位吉瓦計算。僅 OpenAI 的採購就會對元件供應、電網與資料中心施工時程造成壓力，也考驗晶圓代工與先進封裝的產能。即便對於世界上最熱門的晶片供應商 Nvidia，要達成這些訂單也需要 TSMC 與合作夥伴持續高產。對 AMD 與 Broadcom 而言，這是十年一遇的機會，可望從 Nvidia 的主導堆疊中搶奪市占率。商業上的問題很簡單：誰來付錢、條件為何，以及要多久運算資源才能自我回收成本。
OpenAI 預計今年將虧損數十億，並告知投資者直到十年末才會打平，這迫使出現創意結構。分析師與投資人注意到一個循環回路：供應商投資 OpenAI，OpenAI 再購買供應商的產品，供應商透過股權升值與長期採購協議收回支出。據熟悉計畫的人士表示，Nvidia 已提出數年內高達 1,000 億美元的投資，綁定約 10 吉瓦供給。與此同時，雙方也討論過由 The Information 報導的晶片租賃模式，讓 OpenAI 在不先付現金的情況下取得 GPU。這在高利率環境與火熱的硬體週期中顯然具有吸引力。但風險也一樣明顯：若 AI 需求或良率令人失望，這個循環在錯誤時間收緊。
AMD 的做法更為不同尋常。OpenAI 已排定多年計畫部署約 6 吉瓦的 AMD GPU，作為回報，AMD 授予可能等同於多達 1.6 億股的認股權證，約相當於 10% 的股權，隨著部署與採用里程碑達成而生效。最後一批權證與 AMD 股價達到每股 600 美元相關，隱含約 1 兆美元的市值。瑞銀（UBS）的一位分析師估計，如果 OpenAI 持有至最後歸屬且股價目標達成，那麼僅該股權就可能價值約 1,000 億美元。這實際上讓 AMD 自身的股價上漲補貼 OpenAI 的硬體費用。對 AMD 而言，這是聰明的期權性策略，一次爭取敘事上的平起平坐，並為 OpenAI 提供融資出口。這同時也是對雙方在矽晶片、軟體與客戶採用上執行力的賭注。
對 Nvidia 而言，投資 OpenAI 與租賃晶片可在不讓客戶預算爆表的情況下維持出貨速度。租賃允許更快部署與較平滑的現金流，也幫助 Nvidia 在主要買家間管理分配而不必立刻逼出資本支出檢核。但租賃會使 Nvidia 在某種程度上從設備供應商轉為有存續風險的資本供應者。當晶片銷售變成由剩餘價值與對手方擔保的長期租賃時，利潤率、會計處理與監管檢視都會改變。若 OpenAI 日後減緩購買、延後部署或轉向客製化矽晶，Nvidia 將比傳統銷售承擔更多資產負債表風險。若整體 AI 需求曲線持穩且二級市場能吸收用過的加速器，這是可管理的；若升級節奏放緩或軟體堆疊遺棄較舊硬體，則後果嚴重。
即便以 5,000 億美元的私人估值計算，賣股也無法完全資助這波建置。D.A. Davidson 的 Gil Luria 估計，OpenAI 將需要數千億美元來履行當前義務。這將推動舉債。一條被投資人提出的途徑是以晶片作為擔保。在一個 H100 與其後繼產品能以溢價成交、等待名單持續存在的世界裡，放款人可能接受加速器作為擔保。條款會取決於折舊曲線、韌體鎖定與次級需求。另一個槓桿是來自錨定客戶的預付款。如果企業買家承諾多年期的 AI 容量，OpenAI 可將這些合約證券化。每條路徑都帶有執行風險。公司也缺乏 Google 與 Meta 那類可自我資助的非 AI 廣告現金機。沒有那個內部飛輪，OpenAI 必須說服資本市場其使用成長能轉化為持久現金流。
晶片商之所以傾向參與，是因為上行空間巨大。對 Nvidia 而言，OpenAI 不僅僅是一個客戶；它是一個展示平台，將整個軟體生態系拉向 Nvidia 控制的 CUDA、網路與系統。對 AMD 而言，認股權證方案是一條快速通往相關性的捷徑，一種綁定明星租戶並驗證其 MI300 路線圖的方法。對 Broadcom 而言，與 OpenAI 專案綁定的客製加速器與網路矽晶片可能鎖定多年收入，並為封裝與基板合作夥伴的巨額資本支出提供理由。若 OpenAI 的胃納設定了市場出清水準，這三家都能獲得定價權。然而，三家也承擔了客戶集中風險。若 OpenAI 改變策略或 AI 工作負載組合轉變，積壓訂單可能從資產變成包袱。供應商的計算是：透過在超大規模雲端、企業與主權 AI 計畫間分散，可抵消單一買家動搖的風險。
當支出超越營收時，人們不可避免地將其與 1990 年代末的網路熱潮相比。差異是實質性的。AI 使用是日常且真實的，ChatGPT 擁有數億級使用者，企業也在試點與部署 AI 副手與代理。哈佛的 Josh Lerner 主張，這次的需求在某種程度上比 1999 年更具體，儘管回報大小仍是猜測。然而，機制上仍與過去週期相呼應：供應商為客戶融資、客戶為了搶地盤而拉長槓桿，以及公開市場對第一波贏家做外推。Bernstein 的 Stacy Rasgon 在最近的報告中抓住了這種兩極：Sam Altman 要麼讓全球經濟停擺十年，要麼帶我們到應許之地。正因為這種二元性，信用條款而非單純的出貨數量，現在更為重要。
這裡還有一個 1990 年代未曾遇到的硬上限：電力與土地。建造 26 吉瓦的運算不只是下採購單；它是個公用事業問題。即便有積極的效率提升，AI 叢集仍然需要高密度電力、先進冷卻與靠近光纖的地點。公用事業已在關鍵地區發出延遲與電網升級的訊號。資料中心開發商正在抬高靠近變電站的地皮價格，並追逐模組化的現場發電方案。若電力延遲推動專案時程，隨著承諾閒置與折舊時鐘開始走動，融資成本會上升。這是 OpenAI 與其供應商容易被低估的風險，因為他們是在對依賴市政核准與變壓器交期（而非僅僅晶圓產能）的交付時程預測營收。
短期內，注意三件事。第一，任何以硬體或容量合約為擔保的已承諾債務的結構與規模。一個以加速器為擔保的有擔保定期貸款將正式化晶片作為抵押並設定定價基準。第二，Nvidia 租賃計畫的細節。會計與剩餘價值假設會告訴你供應商為了維持出貨願意承擔多少風險。第三，AMD 認股權證的歸屬節奏。若早期分批如期觸發，表示 OpenAI 的部署達到里程碑且客戶正在承接容量；若未達，股權補貼將縮小。此外，還要觀察 OpenAI 是否持續分散供應商以降低對單一堆疊的依賴。擁有廣告現金奶牛的競爭者可以從營運收入資助自身的軍備競賽。OpenAI 必須讓資本市場算出數字能成立。這就是炒熱週期與可投資性建置之間的差別。
