千亿绑定OpenAI,英伟达图什么?

吃瓜电子官网最新热点:千亿绑定OpenAI,英伟达图什么?

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文 | 财华社 文 | 财华社 9月22日,当前😴AI界最顶尖的科技巨头宣布10GW大型合作和千亿投资计划,再🙌度点燃资本市场。 OpenAI对英伟达的“欲擒故纵” 👍 自2022年推出ChatGPT掀起生成式AI浪潮后,O😁penAI成为全球科技界的“当红炸子鸡”,关于它的传闻从不间😁断,围绕它的投资络绎不绝。 一直以来,OpenAI都是⭐英伟达(NVDA.US)芯片的重要用户,其先进的AI模型训练😎高度依赖英伟达GPU强大的并行计算能力。早在2016年,英伟😡达创始人黄仁勋便亲自为OpenAI送去首台DGX-1 AI超🤩级计算机,此后双方紧密合作,携手推动AI技术不断突破。 😡 然而,随着AI应用的爆发式增长,对算力的需求近乎“贪婪”,🙌英伟达芯片价格水涨船高,且时常陷入供应短缺的困境。这给Ope😀nAI的发展套上了“枷锁”,高昂的采购成本不断侵蚀利润,供应😘不足更是严重阻碍新模型的研发进度与服务拓展。据估算,Open🌟AI每年在英伟达芯片采购上的花费达数十亿美元,沉重的成本负担🎉令其苦不堪言。 在此情形下,市场上开始流传OpenAI🚀计划自研芯片的风声,试图从根源上解决算力供应与成本难题,实现😡“算力自由”。与此同时,OpenAI也积极寻求外部力量合作,💯以缓解对英伟达芯片的依赖。 早前有消息称,OpenAI🙌拟与美国半导体巨头博通(AVGO.US)启动自研AI芯片量产🌟。据悉,这款由双方共同设计的芯片不会对外销售,而是专门用于O😉penAI内部系统,旨在提升计算性能并降低运营成本。博通在定😅制芯片领域经验丰富,其为OpenAI设计的XPU采用先进的c🤩hiplet(小芯片)架构,通过3D堆叠技术将计算单元、内存🤯和互连接口分层集成,可根据大模型训练需求动态调整计算精度,数😉据传输带宽大幅提升的同时延迟显著降低,十分契合OpenAI对😆大规模模型训练的严苛要求。 就在众人热议OpenAI在😊芯片布局上的新动作时,一则重磅消息震撼科技圈——英伟达宣布将🙌向OpenAI投资高达1,000亿美元。 这一史无前例🙄的巨额投资,无疑在AI领域投下了一颗“深水炸弹”。根据双方联😎合声明,这笔资金将用于支持OpenAI打造新一代数据中心及A😁I基础设施,OpenAI将为其下一代AI基础设施部署至少10💯吉瓦(GW)算力规模的英伟达系统,其中包括Vera Rubi😎n平台,约需400万至500万颗英伟达AI芯片,相当于英伟达🔥今年全年预计出货总量。 项目初期的100亿美元投资,将😀在首1GW完成时部署,后续资金将随着每1GW算力的部署逐步注😎入,英伟达还将因此获得OpenAI部分股权,双方利益深度捆绑🤗。根据其联合公告,首1GW英伟达系统,将于2026年下半年实🌟现首次token生成(即投入算力产出)。 消息公布后,❤️英伟达股价在9月22日直线拉升,收盘涨幅达3.93%,市值瞬🌟间增加约1,700亿美元,稳稳占据全球市值最高公司的宝座。O🥳penAI这边,也对这笔投资寄予厚望,其CEO奥特曼表示,这😢将彻底改变公司计算能力瓶颈,助力新一代AI产品研发。毕竟当下❤️ChatGPT 的周活跃用户高达7亿人,维持运行与模型迭代对😎算力的消耗堪称“天文数字”,新投资有望为OpenAI突破发展😎瓶颈注入“强心针”。 展开全文 然而,传闻与Op😴enAI合作研发定制芯片的博通,股价却下跌1.61%,当前市🌟值约1.6万亿美元。 AI生态链的巨头朋友圈 O🙌penAI的公告指,在AI工厂扩张计划中,OpenAI将把英😉伟达视为首选战略算力与网络合作伙伴。双方将协同优化各自路线图😎,涵盖OpenAI的模型及基础设施软件,以及英伟达的硬件与软😁件。 此次合作是对英伟达与OpenAI各自现有AI发展🤗计划的补充——双方已与微软(MSFT.US)、甲骨文(ORC🌟L.US)、软银及星际之门(Stargate)合作伙伴等广泛🚀的协作网络开展深度合作,共同致力于打造全球最先进的人工智能基🚀础设施。 显然,这一AI生态蓝图并不仅限于当前风头最劲😡的两大巨头,甲骨文俨然也是这生态中的一员。两周前,传闻Ope😴nAI与甲骨文签署了一项3,000亿美元的云服务协议,自20😢27年起的五年内采购算力,年均支出或达600亿美元,堪称云计😊算领域最大规模合约之一。 甲骨文与OpenAI的这份传😎闻中的协议并非孤立存在,可能是英伟达技术落地的直接渠道。早在😅今年5月,甲骨文便斥资400亿美元采购了40万颗英伟达GB2🤔00“超级芯片”,为OpenAI在得克萨斯州沙漠建设全球最大😅的AI基地提供算力支持,该数据中心是首个“星际之门”项目,预🤗计于2026年年中投入使用。 这或形成了英伟达向甲骨文😍供应芯片,而甲骨文转而向OpenAI提供云算力的自我强化的良😊性循环,但无论怎么算,英伟达都成为这场“三角关系”中的核心—🤔—向OpenAI和甲骨文提供上游支援。 值得留意的是,🚀英伟达向OpenAI投资的1,000亿美元,实际上被Open💯AI用来购买英伟达的芯片,所以这千亿美元最终还是回到英伟达的😜荷包,夯实英伟达的财务报表,英伟达还能通过这一投资,从Ope😘nAI的利润中分一杯羹。 按OpenAI的最新5,00🤯0亿美元估值计算,英伟达的千亿投资或相当于20%,不过这千亿🙌美元并非一次性投入,而是在1GW算力投产后先支付100亿,相😜当于OpenAI当前估值的2%,实际股权将按照OpenAI当😢时的估值计算,也就是说,若OpenAI的估值进一步上升,英伟😴达所占的持股比重将下降。 这一投资规模,令几天前英伟达😘对英特尔(INTC.US)的50亿美元投资相形见绌,或许这就❤️是新星与过气巨头的区别,也折射出资本市场的残酷。 历史👍是否会重演? 英特尔曾经也像OpenAI一样风头无两,😜但是当它未能抓住移动互联网和AI时代的技术拐点时,便从时代的🙌弄潮儿沦为追赶者,市值被后起之秀远远甩在身后。这段历史不禁让💯人深思:OpenAI当前高达5,000亿美元的估值,究竟是基😜于其扎实的盈利能力和清晰的商业化路径,还是更多建立在资本市场😎对AI颠覆性未来的宏大叙事与无限憧憬之上? 一个不容忽🤩视的现实是:尽管OpenAI拥有现象级的产品ChatGPT和😜庞大的用户基础,但其商业化变现能力仍远未跟上“烧钱”的速度。🚀每年100亿美元的收入,在每年高达600亿美元的巨额基础设施😘开支面前,显得杯水车薪。CEO奥特曼甚至预计公司到2029年😅才可能实现盈利,期间累计亏损或将达到440亿美元。这种“愿景👏驱动估值”的模式,与当年互联网泡沫时期资本追逐“点击量”而忽🎉视盈利的逻辑有几分神似。 相比之下,中国的AI发展路径🤔则呈现出不同的特点。以DeepSeek等为代表的中国AI公司🤯,在技术追赶的同时,往往更注重与具体行业场景的结合和商业化落🌟地,尝试在技术投入与财务可持续性之间寻求更快的平衡。它们可能👏不会像OpenAI那样追求绝对的算力规模和模型的通用性“霸权🎉”,而是采取一种更为务实、更具成本效益的策略。这种差异使得市😂场不禁要问:在通往AGI(通用人工智能)的马拉松竞赛中,究竟😡是OpenAI“大力出奇迹”的巨额投入模式能率先撞线,还是其🙌他更注重商业闭环的路径能笑到最后? 一旦OpenAI在🙌接下来的关键几年里,其技术突破速度或商业化成果未能达到市场越🚀来越高的预期,当前支撑其天价估值的“愿景泡沫”是否会破裂?资😘本市场是否会有足够的耐心等待其盈利的那一天?如果答案是否定的😆,那么曾经将所有筹码押注在未来的OpenAI,是否会像当年的😊英特尔一样,从神坛跌落,从资本的宠儿沦为需要艰难转型的“弃子😅”? 英伟达的千亿投资,既是强大的助推器,也是一把双刃🌟剑。它虽然暂时缓解了OpenAI的算力焦虑,但也极大地推高了🙄市场预期和OpenAI的运营成本门槛。这笔交易将双方的利益深❤️度捆绑,一荣俱荣,一损俱损。OpenAI押注的是技术能持续突❤️破、应用能大规模变现、未来AI产生的价值将远超今日的天文数字😎投入,若结局未如理想,将重塑整个市场的估值逻辑,这不仅关乎一🎉家公司的命运,更将定义整个AI行业的发展轨迹与投资逻辑。返回🤗搜狐,查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

文 | 晓枫说 文 | 晓枫说 在全球气候治理与😴能源革命的双重浪潮下,海运业这条全球贸易的“动脉”——正经历🌟一场静默却深刻的革命。 IMO数据显示,航运业约占全球🙌温室气体排放量的2.89%,其脱碳进程直接关乎《巴黎协定》目⭐标的实现。随着碳强度指标(CII)、欧盟排放交易体系(ETS😀)从政策蓝图转化为实际成本,一场围绕技术路线、运营模式与商业🤯逻辑的全面竞赛已然拉开帷幕。在这场全球性的转型中,以ABB、😀瓦锡兰为代表的国际技术提供商,以中国船舶集团、中远海运等中国💯领军企业及众多中小创新型科技企业,共同勾勒着“全船电气化”为❤️血脉、“系统智能化”为神经的未来船舶蓝图。这幅跨国产学研协同🙌绘制的蓝图描绘了清晰的愿景,但其落地之路却布满需要全球行业共😉同应对的复杂挑战。 一、系统重构:电气化是底层逻辑变革🤗,而非简单动力替换 事实上,行业认知正经历一个深化的过🙌程——船舶电气化的核心,并非仅是安装一套电池组那么简单,其本🙄质是从“机械驱动”向“电力驱动”的范式转移,是对船舶能源分配🚀与推进系统的彻底重构。 在这一领域,东西方的技术路径呈🤯现出有趣的对比与融合。ABB力推的车载直流电网(DC Gri😢d)概念,与西门子能源的直流港口方案、瓦锡兰的混合动力解决方💯案等代表了欧洲的技术思路,其核心优势在于构建了一个高度集成化🤗的“能源平台”。相较于传统交流电系统,直流电网能减少高达10😉-20%的能源转换损耗,并显著节省设备空间与重量。更重要的是🤯,它作为一个开放的架构,能够灵活兼容当前的锂离子电池、正在兴🙌起的甲醇/氨燃料电池以及未来的新型储能技术。这种设计哲学,为😅船东提供了至关重要的“技术中立性”和“面向未来”的弹性,有效😂规避了因过早押注单一绿色燃料技术而导致的资产搁浅风险。 😉 视线回到国内,中国船舶集团在高端邮轮、大型液化天然气(LN👏G)船等领域展现的系统集成能力,以及宁德时代在船舶用锂离子电😉池、钠离子电池方面的技术创新,则体现了中国在产业链中后端的快😊速追赶。特别是宁德时代针对内河航运推出的“船舶动力电池系统”😁,已应用于长江流域等多艘电动船舶,展示了中国在特定应用场景下😘的市场化突破。 市场的选择清晰地揭示了现实的转型路径。😡根据挪威船级社(DNV)的统计,混合动力方案在新造船与改装船🎉市场中占据重要地位。这反映了行业在理想与现实间的权衡:混合动👍力作为关键的过渡技术,允许船舶在排放控制区(ECAs)和港口👍内实现“零排放”静音航行,以满足局部最严苛的法规并提升企业C😢SR形象,同时在开阔水域依靠主发电机保障续航与经济性。中远海😎运集团在旗下多艘大型集装箱船上实施的混合动力系统改造项目,正🥳是这种务实路径的体现——通过在现有船队上进行技术升级,而非全👍部新建,以更具经济性的方式推进减排。 然而,技术的先进😂性无法自动跨越经济的鸿沟。核心挑战在于,这套系统重构所带来的🤩高昂初始资本支出。一艘采用先进直流电网和电池系统的新造船,其🙄建造成本可能比传统船舶高出20%-40%,绿色溢价最终需要在😆整个价值链中被消化。这催生了新的商业合作模式,例如一些航运公🤔司开始与货主签订包含“绿色溢价”的长期运输合同,或寻求绿色金🙌融的支持。技术的普及速度,将不取决于其技术指标的巅峰,而取决😘于其全生命周期成本的竞争力。在这方面,中国银行、进出口银行等😆金融机构对绿色船舶提供的优惠利率贷款,以及一些中国船厂推出的😢“能源管理合同”模式,正在尝试通过金融创新来降低技术应用的门🥳槛。这种技术+金融的整体解决方案,可能成为推动技术普及的重要😀助力。 展开全文 二、从自动化到自主化:数据驱动🥳运营模式的范式转移 智能化是脱碳的另一大支柱,其价值远🔥超节省人力,其终极目标是通过数据驱动,实现全局能效最优和运营😡模式的重塑。 趋势正从“单船自动化”迈向“船岸一体化智🎉能运营”。ABB Ability™、瓦锡兰的船舶效能管理系统😁(EMS)等代表了西方公司在软件平台和系统集成方面的传统优势🚀。这意味着,传统的船长和轮机长角色正在演变,他们与岸上的专家😍团队共同构成一个“数字船队”的运营中枢。这种模式不仅能优化单😂船航速、航线以减少燃油消耗(据估计可带来5-10%的能效提升🙄),更能实现预测性维护,大幅降低故障停航风险。而中国公司则从🙌不同维度切入:华为的5G技术、船载通信模块和云服务正在为智能😡航运提供数字基础设施;上海国际港务集团打造的“智慧港口”系统😴,通过优化船舶在港口的作业效率,间接减少了船舶的等待时间和排⭐放;而国内诸如百舸新能这样的众多中小创新型企业,也在围绕船岸😁一体模式、新能源动力系统等加快研发和产业化进程。 在自❤️主航行这一前沿领域,西方公司如康士伯与Yara合作的“Yar😍a Birkeland”项目引人注目,而中国的进展同样值得关💯注。交通运输部水运科学研究院牵头制定的智能船舶技术标准,青岛🙄无人船基地的测试验证平台,以及系统科技有限公司等企业在自主避😍碰、智能靠离泊等关键技术上的突破,显示中国正在构建自主可控的🔥技术体系。特别是中船重工第716研究所开发的“船海智云”工业👏互联网平台,已应用于数百艘船舶,实现了设备健康管理、能效优化😂等功能的国产化替代。 然而,这片“新蓝海”也充满了“暗👏礁”。 一是法规与责任的空白。当智能系统做出决策导致事😅故时,法律责任的界定是全球监管机构面临的崭新课题。IMO正在🤔制定的《海上自主水面船舶(MASS)规则》进展谨慎,便反映了😡这一复杂性。而中国机构和企业也正积极参与相关国际标准的制定,🤩这种技术标准话语权的竞争,其重要性不亚于技术本身的竞争。 🤩 二是网络安全的致命脆弱性。高度互联的船舶使其成为网络攻击⭐的高价值目标,2020年某大型集装箱航运公司遭遇的网络攻击导🤔致全球业务中断,已为全行业敲响警钟。 三是人机协作的挑😢战。船员角色将从操作者转变为系统管理者和监督者,这一转型需要❤️体系化的培训和文化适应,对航海教育体系提出了全新要求。 🙌 三、脱碳的终极拷问:绿色燃料的抉择与全球基础设施的协同 🤗 领先的电气化平台解决了绿色能源的输送和分配问题,但最根本🔥的挑战在于——绿色能源本身从何而来?这引出了脱碳征程中最具争😊议和不确定性的领域。 目前,液化天然气(LNG)、甲醇🤔、氨、氢等选项构成了一个充满竞争的“燃料罗生门”。马士基巨资😁投入绿色甲醇船舶,中远海运集团积极探索氨燃料动力技术,而一些😜欧洲船东则看好LNG的过渡作用,每一种选择都面临“Well-👏to-Wake”(从油井到螺旋桨)全生命周期碳排放的严格审视😆。因此,船舶电气化系统的真正绿色成色,最终取决于为其供电的能🙄源来源是否在全生命周期内真正清洁。 更深层次的矛盾是“🌟鸡与蛋”的全球基础设施困局。船东不愿投资某类绿色燃料动力船,🙌因为全球加注网络几乎为空白;能源公司不愿投资数百亿美元建设全🤯球加注站,因为市场上对应的船舶数量不足。破解这一死结,单靠市😍场力量远远不够。 在这方面,中国依托其强大的基建能力,😊在国内长江流域、珠江三角洲等内河航道沿线加快建设船舶充电、加🤗注设施,这种“先内河、后沿海、再远洋”的渐进式基础设施布局策😆略,为技术验证和商业模式探索提供了宝贵的试验场。然而,要将这⭐种国内经验复制到全球航线网络,仍面临巨大的投融资和国际协作挑🙄战,亟需强有力的国际政策协调(如全球性碳税机制)、巨额的基础❤️设施投资以及形成行业共识的标准体系。这已超越技术范畴,成为对🔥全球治理智慧的考验。 然而,我们必须清醒地认识到,技术😡方案的成熟只是漫长征程的起点。未来的成功将不取决于任何单一国⭐家或公司的技术突破,而取决于整个全球生态系统的协同进化,比如🚀技术路径的多元化与融合,能否形成尊重不同国家、不同航线条件下😀的技术选择,促进东西方技术方案的交流互鉴,而非形成新的技术壁🙌垒;比如商业模式的创新与共赢,能否建立合理分摊绿色溢价、覆盖😀全生命周期成本的商业模式,确保发达国家和发展中国家的船东都能😊"用得起"绿色技术;再比如治理体系的包容性与有效性,在IMO😴等多边框架下,能否构建平衡环保雄心、技术可行性和经济承受力的🎉国际规则,等等。 可以说,未来十年,海运业这艘巨轮将航😂行在技术的“星辰大海”与现实的“惊涛骇浪”之间。这场转型,既💯是对人类工程智慧的考验,更是对全球合作精神与商业创新能力的终🚀极测验。唯有产业链上下同舟共济,方能在可持续发展的航道上行稳⭐致远。返回搜狐,查看更多

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