NVIDIA计划与OpenAI合作建立10GW AI数据中心，以投资高达1000亿美元公告我做到了。这是支持Chatgpt的下一代基础设施的核心倡议，并且是一项将影响AI行业力量的运动。
在本文中，我们将以易于理解的方式解释这种伙伴关系的背景，与竞争对手的差异，对日本公司的影响以及其含义是迈向“超级情报”的开创性一步。
内容
2025年9月，Nvidia和Openai宣布建立合作伙伴关系，共同建立一个10 gigawatt AI数据中心，最高可达1000亿美元。这是一个历史性的举动，可能会对整个AI行业产生重大影响。
合作伙伴关系的基本内容（投资金额，规模，时间表）
这种合作伙伴关系的最大特征是它的大小。 NVIDIA将在阶段投资高达1000亿美元，并将在OpenAI中至少部署10GW的AI数据中心。
1GW是相当于数百万个普通家庭的功率量表，并且对于专门针对AI的大型基础设施而言是前所未有的。
作为初始阶段，第一个1GW系统计划在2026年下半年开始在Nvidia Vera Rubin平台上进行操作。这将为OpenAI提供支持下一代模型的学习和操作的基础。
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 投资额 | 投资最高1000亿美元（约15万亿日元） |
| 规模 | 10GW（相当于数百万家庭的电力） |
| 阶段1 | 1GW操作计划于2026年下半年 |
| 使用的平台 | Nvidia Vera Rubin |
从该表可以看出，可以看出，这是一个社会基础设施级别的计划，不仅仅是提供GPU。
Nvidia和Openai的角色部门
Nvidia既是系统的供应商，又是投资者。另一方面，OpenAI将使用大量的计算资源来训练和部署下一代AI模型。两者强调，他们将超越“供应商使用”关系，并将共同努力，以优化路线图作为“战略优先合作伙伴”。
角色部门可以组织如下：
- Nvidia：GPU和网络系统供应，基础设施投资，硬件优化
- Openai：AI模型的开发和运营，软件优化以及研究结果的社会实施
这项合作使两家公司超越了业务合作伙伴关系，而是共同设计了AI基础设施本身的未来。对于读者来说，值得注意的是，这种“基于角色的协作”将来可能会成为AI行业的标准形式。
为什么现在需要这种伙伴关系？...背景和历史
这种NVIDIA和OpenAI合作伙伴关系不仅是在投资财务资源或扩大基础设施方面，而且代表了AI行业的动态变化。背景是云依赖性的风险和生成AI的快速增长。
突破微软依赖和多元化的合作伙伴
到目前为止，OpenAI已根据Microsoft Azure开发了AI服务，例如Chatgpt和Dall-E。但是，对一家公司的依赖涉及风险。这些包括成本，供应限制和技术路线图限制。
在这种背景下，Openai一直与包括Oracle，Softbank和Stargate在内的几个合作伙伴合作。
在这种趋势中将添加NVIDIA非常有意义。与直接参与基础设施的GPU供应行业领导者Nvidia，OpenAI将具有更灵活，更稳固的基础。
- 传统结构：OpenAI→Microsoft Azure依赖性
- 新结构：OpenAI→多个合作伙伴（Microsoft，Oracle，Softbank，Nvidia）
这种转变不仅是云战略的多元化，而且是加速AI增长率的基础的强化。
Nvidia和Openai之间的过去合作
这不是Nvidia和Openai之间的第一次伙伴关系。自Openai首次建立以来，NVIDIA的GPU一直是AI研究和模型开发的核心。
如果没有NVIDIA的DGX SuperComputer和CUDA软件的支持，就不可能使用数亿人使用的AI服务，例如数亿人使用。
这项合作已经持续了近十年，并且是两家公司成长背后的推动力。该公告是对此的延伸，即“下一个飞跃”，可以说是基于现有技术信托的扩展合作伙伴关系。
| 年 | 合作是什么 |
|---|---|
| 2016年 | 通过引入NVIDIA的DGX系统开始AI研究 |
| 2020年 | 使用NVIDIA GPU训练大型语言模型 |
| 2022年 | NVIDIA基础设施支持ChatGpt发布 |
| 2025年 | 宣布10GW战略合作伙伴关系 |
如表所示，两家公司在长期内一直在合作。这种伙伴关系将进一步加深过去的关系，并带您进入“ AI基础设施共同开发者”的下一阶段。
对整个行业的影响 - 竞争的比较和点注意
这种伙伴关系是进一步加剧了人工智能行业领导力的斗争。特别是对于主要的云公司和半导体制造商而言，Nvidia和Openai之间的合作是一个令人难以置信的威胁，与此同时，这可能是鼓励市场重组的机会。
Nvidia vs Microsoft-基础架构计划的变化
到目前为止，微软一直是OpenAI的最大合作伙伴，基于Azure的AI基础架构的发展也在进行中。
但是，通过与NVIDIA的这种伙伴关系，基础设施倡议开始从集中垄断变为多个分散化。这不仅仅是“使用不同的云”。
特别重要的是，Nvidia不仅专注于GPU和网络，而且还专注于投资和基础设施设计本身。尽管微软将AI作为云平台主持，但NVIDIA正在加强其提供AI计算资源本身的立场。
| 比较项目 | 微软 | Nvidia |
|---|---|---|
| 角色 | 提供的云基础架构（Azure） | GPU/硬供应 +基础设施投资 |
| 优势 | 广泛的生态系统和公司客户群 | AI计算资源，硬件优化的压倒性性能 |
| 任务 | 高度依赖和僵化 | 对能源消耗和可持续性的关注 |
从这个比较可以看出，两家公司的职位不同，但它们是互补的。但是，Openai将NVIDIA定位为“战略优先合作伙伴”，这表明微软的影响力发生了明显的变化。
与其他主要云公司（Google，Amazon，Oracle）进行比较
Google Cloud，Amazon Web Services（AWS）和Oracle等主要公司也参加了AI基础架构的竞争。
他们每个人都提供大型的GPU群集和仅AI的实例，旨在扩大其客户群。但是，NVIDIA和OpenAI合作伙伴关系也可能对这些云运营商构成新的威胁。
特别是，Google和Amazon采取了加强AI模型（Gemini和Bedrock）的策略，与OpenAI的直接竞争是不可避免的。因此，NVIDIA和OpenAI构建的“硬 +模型优化结构”将是将自己与其他公司区分开来的关键。
| 企业 | 人工智能策略的特征 | 优势 | 任务 |
|---|---|---|---|
| 谷歌 | 与双子座模型和原始TPU区分开 | 与搜索和广告相关的巨大数据资源 | 直接与OpenAI竞争的风险 |
| 亚马逊 | 在AWS上提供带基岩的AI一代 | 大云市场份额 | 它的差异化很弱，很容易陷入价格竞争中 |
| Oracle | AI专业云和数据库增强 | 植根于公司系统的可靠性 | 它的规模不如其他专业 |
| nvidia ＋ Openai | 硬性优化和模型开发的联合结构 | 下一代AI研究中的GPU供应能力和成就 | 大量的力量和环境影响 |
考虑到这些比较，可以看出，NVIDIA和OpenAI之间的合作不仅是一个投资项目，而且是为“ AI基础设施标准”争取霸权的核心。
对日本市场的影响 - 企业和社会会发生什么变化？
Nvidia和Openai之间的大规模合作伙伴关系肯定会传播到海外市场，还将传播到日本市场。这可能会影响使用成本，依赖性甚至能源问题，特别是对于考虑引入AI的公司和研究机构而言。
日本公司的优势和挑战
日本公司可以从这种合作伙伴关系中获得的好处是，他们可以利用最新的AI基础架构。
提高了生成AI的准确性和高速处理是提高从制造业到金融和医疗服务的广泛领域中竞争力的一种方法。另一方面，不可避免的是依赖关系和使用成本增加，因此在引入时很难做出决定。
下表总结了日本公司的收益和挑战。
| 边 | 优点 | 任务 |
|---|---|---|
| 技术力 | 可以使用世界上最先进的AI基础设施 | 开发专有技术的延误风险 |
| 成本 | 有效的操作可以长期减少 | 提高初始介绍成本和使用费 |
| 依赖性 | 多个合作伙伴提高稳定性 | 对外国投资的依赖加深和谈判技巧削弱了 |
| 工业应用 | 制造，物流和医疗服务等广泛用途 | 缺乏法规和准则 |
这样，对于日本公司而言，机会和风险共存。将来，基于成本估算和依赖管理将需要战略实施决策。
环境和功耗问题以及日本的讨论
10GW的规模相当于数百万户家庭的电力。随着AI基础设施的发展，不可避免地会消耗大量电力。对于日本来说，这是一个严重的问题，那里的能源自给自足较低。与旨在脱碳的政府政策一致，这也将是值得怀疑的。
在日本，数据中心的功耗不断提高，已经是一个问题，迫切需要将其与可再生能源相结合。如果该国引入了Nvidia和OpenAI等超大设施，则对电源网络的影响是不可避免的。
- 能源政策：需要在传播可再生能源的同时确保稳定的电力供应
- 社会讨论：重点是如何平衡AI增长和环境影响
- 企业责任：实施它将负责减少碳足迹的公司
毫无疑问，将来将在日本内强烈讨论“平衡AI增长与可持续性”。对于读者来说，这在决定投资或技术采用时也是一个重要的观点。
Nvidia和Openai的“超级智能”的道路以及将来要寻找的东西
这种伙伴关系不仅在于扩大基础设施，而且是朝着实现Openai的“人工通用情报（AGI）”及其之外的“超级智能”的开创性一步。在这里，我们将总结重要性和未来的挑战。
伙伴关系是迈向AGI和超级智能的开创性一步
自成立以来，Openai一直致力于“有利于人类的AGI”。为此，重要的数据处理能力和灵活的计算资源至关重要。
与NVIDIA的10GW量表合作伙伴关系意味着，我们已经进入了仅仅是研究支持并促进社会基础设施级规模的AI发展的阶段。
这种合作伙伴关系所增强的不仅是下一代模型的学习速度和准确性，而且是将它们应用于行业和日常生活时的可扩展性。换句话说，我们旨在建立一个“全球规模的情报平台”，而不是个人应用程序开发。
- AGI所需的要素：大规模计算资源，优化的硬件，社会可接受性
- Nvidia的作用：通过GPU和网络技术供应基础设施
- Openai的角色：促进模型发展和社会实施
通过分享这项任务，基于研究的AI开发趋势将从传统的研究驱动的AI开发加速到AI，成为涉及经济和社会的基础设施行业。
未来的挑战和关注
但是，关于合作伙伴关系也有一些担忧。首先，由于投资量表达到1000亿美元，如果无法建立收入模式，这是一个巨大的风险。此外，10GW的功率量表增加了环境的影响，社会讨论是不可避免的。
此外，还指出，不断增长的基础设施将增加其对特定公司的依赖，从而产生垄断权。如果Nvidia和Openai设定了事实上的标准，它可能会给其他公司和国家带来劣势。
| 关注 | 具体内容 |
|---|---|
| 投资回报率 | 目前尚不清楚是否将一笔1000亿美元的投资货币化 |
| 环境负荷 | 由于10GW等效消耗而增加的二氧化碳排放量增加 |
| 垄断风险 | Nvidia和Openai可能会持有AI基础设施的事实上的标准 |
| 监管趋势 | 政府可能越来越多地朝着监视和规范AI基础设施 |
这些挑战将影响包括日本在内的世界各地的企业和社会。将来，这可能是一个问题，即是否平衡“技术飞跃”，“可持续性”和“公平竞争环境”。 Nvidia和Openai的努力将证明确定AI的未来。
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