如今，英伟达的市值已经突破了 4.5 万亿美元。今年以来，英伟达股价累计涨幅已达约 39%。我们也观察到，英伟达在AI基础投资方面也是频频发力，不断地开疆拓土。OpenAI近期表示，英伟达将以股权形式向这家 AI 初创公司投资至多 1000 亿美元，同时还将建造价值数千亿美元、配备英伟达图形处理器的数据中心。随后，OpenAI 宣布与甲骨文合作建设五座大型新数据中心，这些数据中心预计将搭载数十万块 GPU。两家公司称，整个 “星门”项目将耗资 5000 亿美元。
英伟达首席执行官黄仁勋表示，在新建 AI 数据中心的投资中，约 70% 用于采购英伟达的产品。很快，花旗集团分析师将英伟达的目标股价从 200 美元上调至 210 美元。分析师表示，OpenAI 的一系列公告发布后，他们对 AI 基础设施支出的预期有所上调，这是上调目标价的主要原因。值得关注的是，除了OpenAI 外，Meta、谷歌等企业也在大幅增加 AI 基础设施支出。
此前，英伟达还斥资50亿美元战略入股英特尔，一系列的动作都蕴藏着英伟达的霸权升级，也是全球科技产业的底层逻辑重构。如果说以前是客户追着要GPU，那么如今是英伟达带着钱帮客户建产能。英伟达与OpenAI的1000亿美元合作，本质是一套“投资-锁定-循环”的商业闭环。英伟达先用资金帮OpenAI搭建10GW算力集群（相当于近百万台AI机柜，需1400万张GPU支撑），再通过长期合同锁定其未来3-5年的订单，待OpenAI用算力变现后再续单循环。这种模式让英伟达彻底跳出“靠芯片周期吃饭”的被动局面，转身成为“算力运营商”。
展开剩余60%按单张H200 GPU 3-4万美元的打包价计算，仅OpenAI这一单就潜藏4000-5000亿美元的收入空间。当OpenAI的模型训练深度绑定英伟达的NVLink架构和CUDA生态，其他芯片厂商再难插足，无形中构建了自己的护城河，因为其他厂商的产品很难在进入，就相当于技术排他性。对英特尔的50亿美元的投资，双方计划推出“CPU+GPU深度互联”的定制方案，英特尔的x86芯片将与英伟达GPU无缝协同，甚至开发融合GPU Chiplet的PC处理器。这意味着英伟达从云端算力霸主，正式切入个人电脑和边缘设备市场，构建起“云端-终端”全场景算力版图。对英特尔而言，这是获得资金与技术背书的救命稻草；但对行业而言，却是“算力标准由双巨头定义”的新格局。
英伟达向东南亚和印度数据中心联盟供应H100及Blackwell芯片，要求18个月内交付超2万台处理器。这预示着一方面可以规避美国对华出口管制的限制，另外又抢占新兴市场的算力红利。这场布局直接巩固了英伟达的垄断地位。目前其在AI GPU市场的份额已达92%，而接连的大订单正在将这个数字推向极致。更隐蔽的是生态捆绑效应：当甲骨文为承接OpenAI的算力需求不得不采购英伟达GPU，当英特尔的CPU设计围绕英伟达架构优化，整个产业链都在被“NVDA化”。
英伟达的交易潮，本质是全球AI算力竞赛的白热化信号。来自德勤的数据显示，2025年全球数据中心投资已达7万亿美元，而AI基础设施支出占比从2023年的15%飙升至40%。除了OpenAI之外，微软、Meta、谷歌均在加码算力建设，仅谷歌就计划2026年前部署5GW算力集群，因为“训练万亿参数模型单次成本已达数亿美元，没有算力储备就等于退出竞争”。
当然，黄仁勋的野心庞大，但也面临着两道绕不过的坎。首当其冲的是电力瓶颈。德勤预测，到2035年美国AI数据中心的电力需求将从2024年的4吉瓦暴涨至123吉瓦，增长30倍。10GW的算力集群需要签署长期电力购买协议（PPA），但美国得州、加州已多次因AI机房耗电激增发布负荷预警，欧洲部分地区甚至暂停审批新的数据中心项目。算力建得再快，没有电就是一堆废铁。另一重风险来自技术路线变革。若未来ASIC专用芯片在特定场景下实现成本反超，或量子计算取得突破，英伟达的GPU霸权可能瞬间崩塌。目前已有初创公司推出针对图像生成的专用芯片，成本仅为GPU的1/5。
当然，潜在的风险有太多的变数，现如今，英伟达的战略已不可逆。其通过交易构建的“算力央行”体系，正在将AI产业的规则制定权握在手中。从硬件架构到软件生态，从云端算力到终端设备，从资本投入到订单分配，几乎每个环节都刻着“英伟达印记”。可以说，英伟达的交易潮预示着一个新时代的到来：算力不再是科技产品，而是像电力、石油一样的基础资源；掌握算力规则的企业，将成为全球经济的“隐形央行”。当然，电力瓶颈可能放慢扩张脚步，反垄断调查可能拆解生态壁垒，技术突破可能颠覆现有格局。更重要的是，当算力集中在少数企业手中，数据隐私与技术公平的问题将愈发尖锐。
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