在当今科技领域，人工智能的迅猛发展正以前所未有的速度重塑着产业格局。而支撑这一变革的核心，正是那些看似不起眼却至关重要的数据中心。2025年9月，OpenAI与Oracle、软银联合宣布了一项震惊业界的计划：在美国境内新建五座AI数据中心，将其'星际之门'（Stargate）项目的总规划容量提升至近7吉瓦，投资额超过4000亿美元。这一数字不仅令人咋舌，更引发了一个关键问题：OpenAI为何需要如此庞大的计算基础设施？
巨大的数字背后：AI算力的真实需求
当我们谈论10吉瓦的电力容量和5000亿美元的投资时，这些数字对普通用户而言可能难以理解。10吉瓦的电力相当于约10座核反应堆的输出，足以供应数百万家庭的用电需求。然而，OpenAI及其合作伙伴为何需要如此庞大的计算能力？答案在于OpenAI首席执行官Sam Altman的愿景——为全球数十亿人提供'即服务'的智能。
'只有构建足够的算力，AI才能实现其承诺，'Altman在宣布这一计划时表示，'这种算力是确保每个人都能从AI中获益并解锁未来突破的关键。'
Altman的乐观态度反映了未来AI系统的潜力，但尽管存在AI泡沫的警告和对底层技术的批评，目前生成式AI的实际需求仍未得到满足。ChatGPT每周服务7亿活跃用户，这一数字超过美国人口的两倍。这些用户经常使用AI助手来开发软件、提供个人建议，以及撰写或编辑信函和报告。虽然输出有时可能不够完美，但用户需求依然强劲。
现实挑战：算力不足与用户增长
OpenAI经常面临严重的算力限制，这导致对其用户的查询频率进行限制。ChatGPT Plus订阅用户经常遇到这些使用限制，特别是在使用图像生成或模拟推理模型等计算密集型功能时。而作为未来订阅入口的免费用户，则面临更严格的限制。OpenAI缺乏足够的计算能力来满足当前需求，更不用说为未来增长预留空间。
训练下一代AI模型使问题进一步复杂化。除了运行为ChatGPT提供动力的现有AI模型外，OpenAI还在后台不断开发新技术。这个过程需要数千个专用芯片连续运行数月。
图：德克萨斯州阿比林的'星际之门I'站点施工现场
星际之门项目的扩张战略
OpenAI的'星际之门'项目是其基础设施扩张的核心。这一项目最初于2025年1月宣布，计划投资5000亿美元建设10吉瓦容量的AI基础设施。最新宣布的五座新数据中心将使项目总容量接近7吉瓦，预计到2025年底将实现全部10吉瓦的承诺。
这些新站点包括：
- Shackelford县，德克萨斯州：Oracle开发的新站点
- Doña Ana县，新墨西哥州：Oracle开发的新站点
- 中西部地点（未公开）：Oracle开发的新站点
- Lordstown，俄亥俄州：软银开发的新站点，预计明年运营
- Milam县，德克萨斯州：软银/SB能源站点
此外，德克萨斯州阿比林旗舰站点附近还有600兆瓦的扩建计划。Oracle于6月开始向该站点交付Nvidia硬件，OpenAI已经开始使用该数据中心进行模型训练和ChatGPT推理。
合作模式：OpenAI、Oracle与软银的三角关系
OpenAI与Oracle在7月达成了一项价值超过3000亿美元的协议，共同开发最多4.5吉瓦的额外'星际之门'容量。这一协议代表了两家公司未来五年的合作伙伴关系。Oracle将建设设施，OpenAI则付费使用。
软银则通过其子公司SB Energy与OpenAI合作开发两个站点，这些站点可能在18个月内扩展至1.5吉瓦。
循环投资的疑问
OpenAI、Oracle和Nvidia之间交易的财务结构引起了行业观察家的密切关注。本周早些时候，Nvidia宣布将投资高达1000亿美元，同时OpenAI部署Nvidia系统。正如Requisite Capital Management的Bryn Talkington对CNBC所说：'Nvidia向OpenAI投资1000亿美元，然后OpenAI又将其返还给Nvidia。'
Oracle的安排遵循类似的模式，据报道是一项每年300亿美元的协议，Oracle建设OpenAI付费使用的设施。这种循环流动——基础设施提供商投资于AI公司，而这些公司又成为他们最大的客户——引发了人们对这些是否代表真正的经济投资还是复杂的会计操作的质疑。
图：Nvidia最新的AI芯片在数据中心的应用
更复杂的财务结构
这些安排变得更加复杂。《信息》本周报道称，Nvidia正在讨论向OpenAI租赁其芯片，而不是直接出售。根据这种结构，Nvidia将创建一个独立实体购买自己的GPU，然后将其租赁给OpenAI，这为这种复杂的关系又增加了一层循环财务工程。
科技评论家Ed Zitron在Bluesky上写道：'Nvidia向公司提供种子资金，并给予他们必要的保证合同，以便他们能够筹集债务购买Nvidia的GPU，即使这些公司严重亏损，并最终因缺乏真正的需求而消亡。'Zitron指的是CoreWeave和Lambda Labs等公司，这些公司已经筹集了数十亿美元的债务，部分基于来自Nvidia本身的合同。
AI泡沫的风险与数据中心的未来
如果泡沫破裂会发生什么？就连Altman本人上个月也警告称，在他所谓的'AI泡沫'中，'有人将损失惊人的金钱'。如果AI需求无法满足这些天文数字般的预测，建立在物理土壤上的大型数据中心不会简单地消失。
2001年互联网泡沫破裂时，繁荣时期铺设的光纤电缆最终随着互联网需求的增长而找到了用途。同样，这些设施可能会转向云服务、科学计算或其他工作负载，但可能需要为支付AI繁荣价格的投资者付出巨大代价。
数据中心的多重角色
从更宏观的角度看，这些AI数据中心不仅仅是训练和运行AI模型的场所。它们代表了科技巨头对未来计算基础设施的押注，是数字经济发展的基石。随着AI技术的不断进步，这些设施可能承担更多角色：
- 科研计算中心：为气候变化模拟、药物研发等科学计算提供强大算力
- 边缘计算枢纽：支持5G和未来6G网络中的边缘计算需求
- 量子计算基础设施：为量子计算研究提供基础支持
- 全球数据交换中心：促进国际数据流动和协作
产业影响与竞争格局
OpenAI的大规模基础设施投资正在重塑整个科技产业的竞争格局。一方面，它提高了进入AI领域的门槛，使得小型创业公司难以与拥有庞大算力资源的巨头竞争。另一方面，它也推动了整个产业链的发展，包括芯片制造、能源供应、冷却技术等相关行业。
同时，这种投资也促使其他科技巨头加速自己的基础设施建设。谷歌、微软、亚马逊等公司都在不断扩大自己的数据中心网络，以支持各自的AI服务。这种'军备竞赛'式的投资虽然可能导致资源浪费，但也推动了技术创新和效率提升。
可持续发展的挑战
如此庞大的数据中心建设也带来了可持续发展方面的挑战。AI训练和推理过程消耗大量能源，如何实现绿色计算成为行业关注的焦点。OpenAI及其合作伙伴正在探索多种解决方案：
- 可再生能源：许多数据中心选址在可再生能源丰富的地区
- 先进冷却技术：采用液冷等高效冷却方案减少能源消耗
- 能效优化：通过算法和硬件优化提高计算效率
- 废热回收：利用数据中心产生的废热为周边社区供暖
未来展望：从专用到通用
随着AI技术的成熟，这些专门为AI训练和推理设计的数据中心可能会逐渐向更通用的计算设施转变。未来，我们可能会看到：
- 混合计算架构：AI计算与传统计算融合的架构
- 模块化设计：可根据需求灵活调整计算资源分配
- 区域分布式网络：分散式计算网络减少延迟和能源消耗
- 自主管理系统：AI自主管理数据中心运行，提高效率
结论
OpenAI的六座巨型数据中心项目代表了AI基础设施发展的一个重要里程碑。它不仅反映了当前AI技术的算力需求，也体现了科技巨头对未来计算格局的战略布局。尽管存在循环投资和泡沫风险，但这种大规模的基础设施建设无疑将推动整个AI产业的发展和创新。
正如奥罗博罗斯（Ouroboros）——那条吃掉自己尾巴的蛇——象征着循环与重生，OpenAI的数据中心项目也可能成为自我维持的生态系统，通过持续的投资和优化，为AI技术的未来发展提供强大支撑。在这个算力决定竞争力的时代，谁能掌握基础设施，谁就能在AI竞赛中占据先机。
