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)
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文 | 穆胜 文 | 穆胜 “人效”的全称是“人💯力资源效能”,对应的英文是“HR Efficiency”,而😂“Efficiency”,是投产比、效率的意思。这就产生了一👍个非常明显但鲜有人提及的问题——为什么不直译为“人力资源效率😆”,而要翻译为“人力资源效能”? 我算是国内几个最早研🌟究“人力资源效能”的人,这里,我给出一个解释。 01 🤗主打防守的模式 人效是个投产比,分母是“人力资源投入”🌟,分子是“财务或业务产出”。从数学逻辑上看,要提升人效,显然😜有两种模式: 第一种模式主打防守,主张减少分母,即“降😘低人力资源投入”。 具体做法是,精简机构、压缩编制、裁🤗撤人员。考虑一般的企业里多多少少都有组织冗余,这样的做法显然😉是立竿见影。但问题是,一方面,这种做法不可持续,组织规模不可😅能无限缩小;另一方面,如果没有理解组织的运作机制,盲目压缩组😂织,很有可能导致业务流程和组织氛围被破坏,进而影响产出(分子😜),最终得不偿失。 事实上,大多企业就是在这条错误的道🔥路上“砥砺前行”。2015年左右,我为国内一家年营收千亿的企😍业担任人力资源顾问,当时我就为他们引入了最先进的人效管理理念😴。也就是说,很多现在才流行起来的概念,我在十年前就给他们讲过🌟了。当时现场的反馈很有意思,相当一部分HR认为:“穆老师,您💯这理念很好,但现实中,HR能够控制的只有分母,要提升人效,我❤️们只能动刀砍人、砍组织。” 道理我都讲透了,但他们看到🔥的只是分母,所以,人效管理的理念并没有在这家企业落地生根。不😜能不说,这是一种遗憾,规模如此庞大的企业,但凡找一两个试点,🤯尝试探索人效管理,形成成本端的竞争力和经营者的效能意识,他们🙌现在的江湖地位,就不会如此憋屈了。 02 主打进攻的模😜式 第二种模式是主打进攻,主张增加分子,即“增加财务或🤯业务产出”。 有一部分企业,的确能够只管业绩增长,不管🌟人力投入。甚至他们在人力资源投入上豪掷千金,还会被认为是“有😂格局”“有眼界”“战略性储备”。 说白了,如果业绩保持🤩高速增长,人力资源这点投入,还不是九牛一毛?老板们进而就可以😴上价值——“人才是最宝贵的资源,好的人才决定了企业的未来,找😢人才,不应该看价格。” 眼看着这些企业在人力资源投入上😎的“大手笔”,其他企业的HR就开始泛酸——“看看人家的老板,😢看看人家的企业,看看人家的HR!我们就没打过这么富裕的仗!”😆 其实,这种“全力进攻(分子),不管防守(分母)”逻辑⭐,还是因为企业有业绩增长的势能。老板们大可以把这种势能归结于😉自己在人才上的全力投入,甚至可以举出个别人才改变竞争格局的个🤩例,但说到底,这种势能还是来自于宏观经济和行业的红利,显然是🤯倒果为因嘛。但舆论就是慕强的,当你业绩好了,你说什么别人都会👍认为全是对的。 展开全文 我从来不相信那种豪掷投😍入,然后赌不确定性产出的投资模式,这种模式赌性太大,不靠谱。😡这就好比有的头部投资机构,宣传自己的理念是“投赛道”,也就是😘哪个赛道上出现机会的时候,就投这个赛道上几乎所有的头部项目。😉他们形容为,一把飞镖扔出去,总有一个落在靶盘上。但现实却在打🎉脸,经济红利期过去了,进入寒冬了,他们的这种投资模式就不灵了😍。所以,不要把“蒙对了”说得这么清丽脱俗嘛。 03 防😘守反击的模式 不考虑经济周期,人力资源的投资,也不能是⭐只管防守(分母)的“龟缩”;如果考虑现在是经济寒冬期,人力资🌟源的投资,就不能是只管进攻(分子)的“豪赌”。 进一步😎看,即使现在经济再回归上行期,依赖“豪赌”模式的HR们价值就👍会被认可,就有前途吗?显然也不是呀。他们所谓的专业成功,在老👏板和业务部门眼中,不过是蝇附马尾,企业要不要干掉HR,全凭老🌟板心情。 两种模式本质的问题,都是割裂了进攻(分子)与😡防守(分母)之间的关系。奉行两种模式的企业,都不清楚人力资源😆投入是如何产生业绩的,他们只能“抓一头”。 我主张的人⭐效管理,是防守反击的模式,是把有限的人力资源筹码进行合理配置🌟,最大程度确保企业的确定性增长。直观来说,即使一个企业人力资🤗源总投入不变,我认为,通过优化配置方式,也能明显提升人效。因😀为大多企业的人力资源配置方式,实在有点像是“蒙眼放筹码”“菜👍市场议价定编制”,造成的局部冗员那可不是一点点。把冗员挤出来🎉,放到一些真正需要人力投入的领域里,再辅以若干的人效赋能手段😊(选用育留等),业绩增长自然就来了。 如果考虑我的这种🔥理念,人力资源效能,应该就有两层意思:一是“效”,即效率;二😢是“能”,即产出。这个概念本身就有导向性,它表面是防守反击,❤️其实是一种精实增长的进攻理念,它坚信人力资源投入和业绩产出之⭐间的强联系,认为通过人力资源职能的各种工具能够推动经营。有没😆有发现?这个概念本身就是人力资源专业的革命,野心还挺大的! 🙌 这样看来,中文博大精深,“人力资源效能”的翻译,实在是😜妙!返回搜狐,查看更多
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