作者丨彭新 编辑丨包芳鸣 11月21日，OpenAI正式宣布与电子制造巨头富士康（Foxconn）达成战略合作，双方将围绕新 一代人工智能（AI）基础设施硬件的设计与制造展开协作。 从协议内容来看，这并非一份代工合同，而是一份联合研发框架协议。OpenAI将分享其对人 工智能行业新兴硬件需求相关洞察，为富士康在美国工厂制造的硬件设计与开发提供参考依 据。富士康将依据OpenAI的设计参考，在美国工厂制造关键硬件。 OpenAI首席执行官萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）在声明中称："先进人工智能背后的基础设 施为美国重振工业化提供了千载难逢的机遇，并有助于确保AI的好处得到广泛分享。" 此外，代号为"Stargate"（星际之门）的AI基建计划正在推进。今年1月，OpenAI与甲骨文、 软银集团成立合资公司启动该项目，初步投资额定为1000亿美元，计划在未来四年内扩大至 5000亿美元。 同时，OpenAI享有富士康产品的优先评估权，这意味着OpenAI在服务器硬件选型上拥有了更 大的主动权，不再被动等待供应链现有方案。 富士康是全球最大电子产品制造商，也是英伟达主要的AI服务器制造商。对富士康而言，此次 ...

公司财务与运营目标 - 公司预计年底年收入将达到200亿美元，并计划在2030年前突破数千亿美元 [1] - 公司计划在未来八年投入1.4万亿美元资本支出，该数字已超过墨西哥的年度GDP，相当于美国GDP的约5% [1] - 公司支出计划因寻求创造性融资安排而受到审视，包括被批评为"循环交易"的结构 [5] 公司对政府政策的诉求 - 公司全球事务负责人致信白宫，请求将针对半导体工厂的35%税收抵免政策（AMIC）扩展至AI数据中心、服务器制造商及电气变压器等领域 [1][2] - 请求暴露出瓶颈已从芯片供应转向电力基础设施，其建设周期以年计算，变压器制造周期长达18至24个月 [2] - 公司信中讨论了为AI供应链制造商提供贷款担保、拨款和成本分摊协议，并建议政府建立关键材料的战略储备 [4] - 扩大税收抵免实则是将资本风险社会化，而收益仍保持私有，因为数据中心产出的算力主要服务于其自有模型 [2] 公司融资模式与潜在风险 - 公司已宣布与Oracle、软银和微软等合作建设数据中心，交易结构为公司承诺从其参与出资建设的基础设施中购买算力 [5] - 微软投资公司，为其提供Azure算力进行训练，并从ChatGPT和API销售中分得收入，形成循环交易模式 [5] - 公司赌注依赖于模型能力持续指数级提升、企业对AI服务需求长期存在、利润率足以覆盖基础设施成本三个假设，任何一环出错则逻辑不再成立 [6] - 公司建造了一台容错率极低的精密机器，1.4万亿美元的承诺表明私人市场可能无法以可承受的条款满足其融资需求 [8] 市场与政府反应 - 公司首席财务官提出政府应"提供担保以促成融资"的言论引发舆论危机，随后改口称自己"用词不当" [3][4] - 白宫AI主管直接回应"不会有联邦对AI的救助"，两党议员齐声反对，认为这无异于将风险转嫁给公众 [4] - 公司首席执行官随后强调公司未寻求政府为数据中心提供担保，并将政府角色限定于支持半导体制造与国内芯片供应链 [4]

公司财务与运营目标 - 预计年底年收入将达到200亿美元，并计划在2030年前突破数千亿美元 [1] - 计划在未来八年投入1.4万亿美元资本支出，该数字已超过墨西哥的年度GDP，相当于美国GDP的约5% [1] - 已宣布与Oracle、软银和微软等合作建设数据中心和采购GPU，部分交易结构为承诺从其参与出资建设的基础设施中购买算力 [5] 政府政策游说与请求 - 全球事务负责人致信白宫，请求将原本针对半导体工厂的35%税收抵免政策（先进制造投资抵免，AMIC），扩展至AI数据中心、服务器制造商及电气变压器等领域 [1][2] - 信中讨论了为AI供应链制造商提供贷款担保、拨款和成本分摊协议，并建议政府建立铜、铝和稀土等材料的战略储备 [4] - 首席财务官曾暗示政府应"担保"公司的基础设施贷款，但随后改口称用词不当，并强调公司并未寻求政府担保 [1][3][4] 行业瓶颈与基础设施挑战 - 当前瓶颈已从芯片供应转向电力基础设施，其建设周期以"年"计算，例如为其供电的变压器制造周期长达18至24个月 [2] - 一套现代AI训练集群的耗电量超过一座小型城市，且美国没有这些变压器所用钢材的供应链 [2] - 公司正在运营堪比公用事业规模的基础设施，却仍试图维持科技公司的高估值倍数 [2] 商业模式与融资结构风险 - 部分融资安排被视为"循环交易"，即公司承诺从参与出资建设的基础设施中购买算力，而购买所产生的收入又依赖运行在同一基础设施上的产品 [5] - 商业模式依赖于三个关键假设：模型能力持续指数级提升、企业对AI服务的需求长期存在、利润率足以覆盖基础设施成本 [6] - 1.4万亿美元的支出承诺规模只能与主权项目相提并论，私人市场可能无法以可承受的条款满足其融资需求 [6][8] 潜在发展情景 - 乐观情景下，公司实现收入预测，成功转型为工业级运营商，政府税收抵免被视为助力美国锁定AI领导地位的明智政策 [6] - 中间情景为收入增长但未达预期，崩溃情景则为模型进展停滞、企业AI应用不及预期，导致循环融资链断裂 [7] - 若出现崩溃，微软可能通过并购吸收公司，或华盛顿直接干预将技术国有化，抑或公司破产核心研究人员流失 [7]

美股市场整体表现 - 11月4日晚间美股开盘暴跌，但随后跌幅收窄，道指跌约150点，纳指跌约1%，标普500指数跌约0.6% [1] - 人工智能相关个股走弱拖累大盘，投资者对其估值愈发担忧 [2] - AI个股上涨已将标普500指数的远期市盈率推至23倍以上，接近2000年以来的最高水平 [6] Palantir Technologies 个股分析 - 尽管第三季度业绩超出华尔街预期并给出强劲指引，但股价仍下跌约7% [2] - 公司本期预计营收为13.3亿美元，高于分析师预期的11.9亿美元，上一季度营收跃升63% [2] - 公司增长动力来自人工智能业务 [2] - 市场对公司缺乏对整个2026年的可见性感到失望，同时存在估值担忧 [4] - 今年股价已上涨150%，远期市盈率超过200倍，当前市盈率已接近700倍 [5] - 公司52周最高价为207.52美元，52周最低价为41.03美元，最新成交价为193.73美元附近 [3][4] - 公司市盈率(TTM)为419.44，市盈率(静)为994.04 [3] - 成交量达5802.87万股，成交额为111.00亿 [3] 其他主要科技股表现 - 科技股普遍走低，英特尔跌约5%，英伟达跌近2.68%，甲骨文跌近2.73% [5][6] - 其他下跌科技股包括美光科技(-4.11%)、特斯拉(-3.21%)、安谋(-2.38%)、高通(-2.09%)等 [6] 做空活动与市场情绪 - 传奇空头迈克尔·伯里旗下的Scion资产管理公司披露了对英伟达和Palantir的看空押注，买入了看跌期权 [11] - 投资者担忧围绕OpenAI、英伟达等AI公司出现“循环交易”，担心AI繁荣被人为支撑 [11] - 伯里在社交平台警示市场存在泡沫，并发布关于英伟达等公司“循环融资”担忧的图表 [11][12] - 高盛CEO预计未来12至24个月股市可能出现10%到20%的回撤，摩根士丹利CEO也提及可能出现10%到15%的回撤 [7] 黄金市场表现 - 11月4日晚国际金价下跌明显，伦敦现货黄金价格下跌0.9% [7] - 伦敦金现价格从昨结4000.950下跌至3964.795，最低价触及3928.420 [8][9]

AI基建投资热潮 - AI、资本、能源与地理以前所未有的方式被重新绑定，引发美国股市狂欢与增长[1][2] - 市场出现类似2000年光纤时代的特征：股价暴涨、土地升温、电力短缺，分析师开始讨论AI基建是否成为新泡沫[2] - 全球AI基建热潮可能代表AI"工业化"的起点，但也意味着不可预知的风险，中国早期AI创业者应冷静看清周期[5] 主要合作与投资动态 - OpenAI与NVIDIA计划部署10千兆瓦级系统，NVIDIA可能向OpenAI投资高达1000亿美元[8] - OpenAI联手Oracle、软银在全球新增五个AI数据中心，价值5000亿美元、容量10千兆瓦[8] - OpenAI"Stargate"计划吸引三星与SK集团加入，两家公司提供高带宽内存及半导体技术支持[8] - OpenAI与AMD达成战略合作部署6吉瓦算力规模GPU，AMD出让10%股权，协议价值超600亿美元[8][17] - OpenAI与博通合作部署10吉瓦规模自研AI加速器，博通承担芯片制造与封装工作[8] - OpenAI发布新五年规划，试图兑现累计1万亿美元投资承诺[8] - 贝莱德、Nvidia、xAI和微软组成的财团以400亿美元收购德克萨斯州Aligned数据中心[8] - CoreWeave和Poolside计划在德州建立500英亩天然气动力数据中心，Poolside以140亿美元估值融资20亿美元[8] - 英国云提供商Nscale与微软签署140亿美元协议，在德州部署10.4万块Nvidia GB300芯片，在葡萄牙部署12,600个GPU[8] 行业风险分析框架 - 最高风险集中在"全力押注者"（第一象限），尤其是CoreWeave和xAI SPV债务工具，这些实体90%-100%依赖AI行业繁荣，若市场波动可能在12-24个月内面临重大倒闭风险[15] - OpenAI存在"被迫重组"可能性，但凭借"大而不倒"地位仍能获得持续资金支持[15] - 微软、亚马逊等超大规模科技企业处于"堡垒阵营"，对AI企业投资相较于自身现金流规模较小，且投资往往以云服务收入形式回流（循环融资）[15] - NVIDIA虽财务属"堡垒阵营"，但存在系统性风险，被归为"发牌者"，收入高度依赖AI行业繁荣，对客户1000亿美元股权投资意味着若客户倒闭将同时面临收入损失和股权缩水[15] - AMD等企业进行"生死押注"，虽目前属投资级，但一次重大AI业务失败（如MI450芯片项目失利）就可能使信用评级从投资级降至垃圾级[15] 关键交易分析 - AMD为获得OpenAI的GPU采购承诺出让10%股权，这是CEO Lisa Su的重大冒险，因过去2.5年NVIDIA几乎占据AI数据中心增量收入的100%[22] - 预计今年NVIDIA营收将是AMD的10倍（NVIDIA 2100-2300亿美元 vs AMD 330亿美元）[22] - NVIDIA成功得益于整合软件、网络和代码设计的生态系统，现在算力单位已是整个数据中心而非单一芯片[22] - 若MI450芯片性能达标，AMD仅从OpenAI就可能获得1500亿美元增量收入，但该芯片能否与NVIDIA竞争"远未可知"[22] - AMD股价大幅上涨意味着OpenAI可能"近乎免费"获得大量GPU[22] - 每瓦性能是关键竞争因素，即便竞争对手芯片定价为零，超大规模企业仍会选择NVIDIA，因电力是当前稀缺资源[22] 市场需求与规模争议 - 算力需求未来将"极为庞大"，未发明的新应用将推动需求增长，类似早期互联网基础设施催生社交网络和视频服务[22] - 杰文斯悖论适用：随着每token成本下降，AI将在更多效率低下场景中得到应用，进一步推高需求[22] - 与互联网泡沫时期光纤闲置不同，"如今全球不存在闲置的GPU"，表明当前GPU供应能被需求即时消化[22] - 每个吉瓦规模数据中心需要约500亿美元投资（包括芯片、土地、电力和建筑设施）[30] - OpenAI、Elon Musk旗下企业正计划将数据中心规模扩大至10吉瓦，意味着单个数据中心投资规模可能达5000亿美元[30] - 若资本支出达数万亿美元，在硬件使用寿命（约20年）内，运营支出可能高达"数十万亿美元"[30] 供应链与能源制约 - 制约AI行业增长的不是制造下一代芯片的能力，而是能源投入和原材料投入[23] - 掌控关键供应链要素（如电力和特定组件）的企业将崛起并占据主导地位[23] - OpenAI与存储芯片制造商达成协议锁定了高带宽内存未来产能，使得Sam Altman能够"分配产能配额"并借此获得"收益分成"[23] - 对"电力"的掌控使供应商摆脱线性、低利润角色，开始要求获得AI企业股权增值收益[30] 循环交易争议 - "循环交易"指供应商向买方提供信贷或进行股权投资，买方再利用这些资金购买该供应商硬件的财务安排[25] - 此类交易在许多其他行业中是"标准操作且被广泛接受"，如汽车OEM向经销商提供"库存贷款"[31] - 从合规角度（符合GAAP、证券法）来看，这些企业的操作是"合规的"，有专业顾问团队且必须遵守Sarbanes-Oxley法案[31] - 核心担忧是英伟达实际上在向买方提供信贷支持，关键问题在于交易是否具有"经济实质"[27][31] - 与英伟达2025-2027年将产生的4500亿美元现金流相比，其当前对各企业的投资"微不足道"，这些"小额股权投资"为行业生态系统提供润滑[31] - 相互关联的投资很常见，只要"产品存在终端需求"就具备合理性，AI行业并不缺乏需求[31] 财务可持续性质疑 - OpenAI预计2025年营收127亿美元，但若保持当前支出比例将产生286亿美元成本，净亏损约159亿美元[100] - OpenAI估值5000亿美元对应39.4倍营收倍数，而微软为12.7倍，谷歌为6.2倍[101] - OpenAI需实现394亿美元年营收才能以微软倍数验证5000亿美元估值合理性，当前存在267亿美元营收差距[101] - OpenAI预计要到2029年才能实现现金流为正，2025-2029年现金消耗累计估计为1150亿美元[105] - 要实现1250亿美元营收目标，需要5.21亿付费用户（按每月20美元计算），而当前ChatGPT付费用户仅1000万-1500万[104][106] - OpenAI毛利率为-125%，而传统SaaS企业毛利率为70%-80%[108][110] - 2025年上半年美国GDP增长的96%来自AI相关资本支出，若支出停止经济增长将接近衰退水平[122] - 无新增融资情况下，OpenAI现金仅能维持约12个月，需在2026年前筹集300亿-500亿美元才能维持运营[126]

OpenAI与博通的战略合作 - OpenAI与博通达成战略合作，共同部署由OpenAI设计的10吉瓦（GW）规模AI加速芯片集群[2] - 双方计划自2026年下半年起部署AI加速芯片与网络系统的机架，并于2029年底前完成全部部署[2] - OpenAI自研的这款基于ARM架构的AI芯片将与arm、甲骨文等公司共同合作[2] - OpenAI已达成数据中心和芯片方面的交易，金额轻松超过1万亿美元，并计划在博通芯片上再投入数百亿美元[2] - 1GW电力约可为10万个家庭供电，相当于一个核反应堆的消耗，10GW相当于纽约市的峰值能源需求[7] - 过去18个月双方一直在设计新的定制芯片，近期开始开发完整的定制系统，芯片设计用到了OpenAI自己的模型[7] - 与博通的交易不涉及投资或股票成分，这与OpenAI同英伟达和AMD的协议不同[8] AI芯片合作生态与行业影响 - 加上此前与英伟达、AMD的合作，OpenAI共计将构建超过26GW规模的AI加速集群[2] - 形成围绕英伟达、OpenAI、AMD的万亿"循环交易"生态[2] - 博通股价在消息宣布后上涨近10%[4] - 博通CEO表示通过优化整个堆栈可获得巨大效率提升，带来更好性能、更快模型和更便宜模型[8] - 分析师认为OpenAI可能效仿谷歌使用博通技术制造TPU芯片以降低成本[9] - OpenAI联合创始人表示仅100亿瓦计算能力不足以支撑公司实现通用人工智能（AGI）的愿景[9] 英伟达的AI工厂战略与合作伙伴 - 英伟达宣布与Meta、甲骨文共同升级基于NVIDIA Spectrum-X以太网交换机的AI数据中心网络[3] - 甲骨文将构建由英伟达Vera Rubin架构加速并通过Spectrum-X互连的十亿瓦级（Giga-Scale）AI工厂[3] - 英伟达将支持中国芯片公司英诺赛科为800 VDC电源架构提供的全GaN电源解决方案[3] - 该方案可为AI数据中心带来突破性进展，实现更高效率、更高功率密度，降低能耗需求和二氧化碳排放[3] - 英伟达CEO黄仁勋表示Spectrum-X是AI工厂的神经系统，可帮助将数百万个GPU连接成巨型计算机训练大规模模型[3] - 英伟达目标到2027年建成支持单机架1兆瓦（MW）功率的下一代AI数据中心[18] 英诺赛科的市场地位与技术优势 - 英诺赛科是英伟达800 VDC电源架构合作伙伴中唯一入选的中国芯片企业[13] - 截至2023年末，以折算氮化镓分立器件出货量计，英诺赛科在全球氮化镓功率半导体公司中市场份额排名第一，市占率达42.4%[13] - 公司是全球首家实现量产8英寸硅基氮化镓晶圆的企业，也是全球唯一具备产业规模提供全电压谱系硅基氮化镓产品的公司[16] - 相比6英寸硅基氮化镓晶圆，其8英寸技术使每晶圆晶粒产出数提升80%，单颗芯片成本降低30%[16] - 公司官宣发布全球首个全链路800VDC氮化镓电源方案，成为英伟达合作伙伴[18] - 预计到2028年，全球氮化镓功率半导体市场规模将达到501亿元人民币，占全球功率半导体市场的10.1%[18] 资本市场反应与融资活动 - 合作消息宣布后，英诺赛科港股高开16%，股价上涨16.15%至89.90港元，成交额1.74亿港元[5] - 英诺赛科近期股价从约40港元最高冲上106港元，最新市值已超过700亿港元[17] - 公司宣布拟配股融资，配售2070万股新H股，配售价每股75.58港元，预计募集总额15.6亿港元[17] - 募集资金用途：约31%用于产能扩充及产品持续迭代升级、24%用于偿还有息负债、45%作营运资金及一般公司用途[17]

文章核心观点 - 英伟达通过向其客户和合作伙伴进行一系列投资和提供融资支持，人为地刺激了对其人工智能芯片的需求，这种“循环交易”模式引发了市场对人工智能领域存在严重金融泡沫的担忧 [2][3][5] - 此类交易模式与历史上科技泡沫（如互联网泡沫）时期的特征相似，可能扭曲真实需求，一旦泡沫破裂，将对公司自身及更广泛的金融市场造成远超常规的冲击 [2][9][10] 英伟达的循环交易网络 - 公司宣布向OpenAI投资1000亿美元以支持其数据中心建设，加剧了市场对人工智能金融泡沫的担忧 [2] - 公司进行“循环交易”，即向自身客户注资或提供贷款，此类交易可能使投资者对人工智能的真实需求产生虚高预期 [2] - 公司构建了错综复杂的投资网络，核心案例包括OpenAI与Coreweave [5] - 公司持有Coreweave约7%的股份，价值约30亿美元，Coreweave是OpenAI的数据中心算力供应商，同时也是英伟达的客户 [5] - 公司签署了一项63亿美元的协议，购买Coreweave的云计算资源，而Coreweave已采购至少25万块英伟达GPU（多数为单价约3万美元的H100），支出约达75亿美元，使英伟达的投资以营收形式回流 [6] - 公司与其他“新云”公司达成类似交易，如同意在四年内斥资13亿美元从Lambda租用约1万块自家AI芯片 [6] 循环交易的机制与影响 - 获得英伟达投资的企业能够以远低于市场的利率获得债务融资，其融资利率可接近微软或谷歌享有的水平，而未获支持的数据中心初创公司借款利率可能高达15% [5] - 通过租赁而非直接销售芯片给OpenAI，OpenAI无需承担芯片高折旧率的会计费用，但英伟达需独自承担折旧成本及潜在的GPU库存积压风险 [9] - 华尔街研究机构NewStreet Research估算，英伟达每向OpenAI投入100亿美元，便能收获价值350亿美元的GPU采购或租赁收入，相当于其上一财年收入的27% [8] - 2024年，公司通过直接投资或旗下风投部门NVentures向全球AI初创企业投入约10亿美元，较2022年显著增长 [8] 历史相似性与风险警示 - 当前交易模式与互联网泡沫时期电信设备制造商（如思科、北电网络）向客户提供贷款以购买其设备的行为如出一辙，在2001年泡沫破裂前夕，部分公司向客户提供的融资额超过其年收入的10% [9] - 历史案例显示，此类“营收迂回投资”在泡沫破裂时导致资产价值大幅缩水，网络设备企业市值蒸发了逾90%，并产生大量坏账 [10] - 分析师将英伟达的此类交易标记为带有循环融资印记的“泡沫式行为”的典型范例 [10]

行业合作模式转变 - 美国科技行业正从独立竞争转向集群式合作，尤其在人工智能领域，合作方式日趋复杂[1] - 作为关键玩家，OpenAI在2024年完成了约1万亿美元的交易，包括与AMD的2700亿美元和与英伟达的5000亿美元算力交易[1] 循环交易与潜在风险 - OpenAI与AMD及英伟达的交易存在循环交易模式，即A公司为B公司提供资金以购买A公司产品，创造了新的风险[2] - 人工智能模型如何落地尚不清晰，行业创造的金融机制难以让投资者厘清和追踪，与互联网泡沫和2008年金融危机前的特征相似[2] - 任何一笔交易的失败都可能产生多米诺骨牌效应，因科技股在标普500指数中的占比已从1999年的不到15%升至当前的约35%[2] 市场集中度与OpenAI的核心地位 - 自2022年10月ChatGPT推出以来，标普500指数飙升90%，其中四分之三的涨幅由“七巨头”等人工智能公司贡献，其余493家公司仅上涨25%，涨势高度集中[2] - OpenAI已成为美国人工智能行业大型集群的核心，与芯片制造、数据中心及投资集团联系紧密，其失败可能冲击整个行业及美国经济[3] 基本面脱节与估值担忧 - 甲骨文与OpenAI签署3000亿美元云服务协议后股价单日涨超35%，但其对英伟达的云业务销售毛利率仅为14%，远低于约70%的整体毛利率，导致股价日内一度跌超7%，显示股价涨幅与基本面脱节[4] - OpenAI与AMD的合作中，AMD提供认股权证，OpenAI可能通过出售AMD股票来支付芯片账单，本质是AMD为客户购买自身产品提供资金，OpenAI几乎无需付出代价，AMD则可能获得高达30%的市场份额[5] 资本投入与泡沫迹象 - 英伟达利用雄厚资金在2024年参与了52笔人工智能公司风险投资，截至9月底已完成50笔，其广泛投资被视为可能催生行业泡沫[6] - 大公司向其他人工智能企业注资“催肥”了一大批企业，被大幅推高的股票数量从预期的7-10家扩大到约40家[6] - 若生成式人工智能资本支出势头减弱，情况将不乐观，英伟达的大量资金可能延长融资环节，本质是买入自己的客户[6] 乐观观点与不同看法 - 有观点认为英伟达对OpenAI的投资是基于业绩和竞争性需求的战略决定，而非投机狂热，过去12个月内全部投资不到80亿美元[7] - 未来硅谷可能出现四五个大型生态系统，英伟达仅投资其中最具颠覆性的[7] - 巨额资本投入本身不决定繁荣或萧条，最终结果未知，与其他投资没有区别[7]

英伟达与AMD对OpenAI的交易策略 - 英伟达创始人黄仁勋对AMD以公司10%股权换取OpenAI订单的策略表示惊讶，并称其“高明” [1] - 黄仁勋强调英伟达与OpenAI的交易性质“非常不同”，是直接销售产品而非股权交换 [1] - AMD向OpenAI授予认股权证，若全部行权，OpenAI将获得AMD约10%的股份，行权价格仅为象征性的每股0.01美元 [6] 万亿美元级别的“循环交易”结构 - 英伟达宣布向OpenAI投资高达1000亿美元，OpenAI同意部署需要10吉瓦电力的英伟达系统，相当于400万到500万块GPU [6] - OpenAI承诺在未来数年内采购需要10吉瓦电力的AMD芯片，作为回报获得AMD约10%股权的认股权证 [6] - OpenAI与甲骨文签署价值3000亿美元的云计算合作协议，甲骨文为满足算力需求需向英伟达采购数十亿美元GPU [6] - 英伟达的投资通过OpenAI流向甲骨文，再以硬件采购形式回流英伟达，形成资金闭环，相关交易总额突破1万亿美元 [7] 英伟达的AI生态系统投资布局 - 英伟达确认参与马斯克xAI最新一轮融资，计划投资20亿美元，该轮融资总额约200亿美元 [8] - 对xAI的投资采用特殊目的载体结构，资金用于购买英伟达处理器，xAI将芯片租赁使用五年 [8] - 英伟达投资了AI数据中心运营商CoreWeave并持有其7%的股份，OpenAI也向CoreWeave投资3.5亿美元并将云服务协议扩大到224亿美元 [8] - 英伟达在2024年参与了52项AI公司风险投资交易，到2025年9月底已完成50笔交易，旨在将现金投向“生态系统中最具战略意义的部分” [8] OpenAI的财务状况与融资需求 - 黄仁勋承认OpenAI目前没有资金支付巨额订单，需要通过未来指数级增长的收入、股权或债务融资来筹集资金 [3] - OpenAI预计到2029年之前都无法实现正向现金流，目前正处于疯狂烧钱阶段 [7] - 英伟达获得了在OpenAI未来融资时跟投的机会，黄仁勋表示唯一遗憾是OpenAI成立时资金不足，未能投资更多 [3]

英伟达对AMD-OpenAI交易的回应 - 英伟达CEO黄仁勋对AMD以公司10%股权换取OpenAI订单的操作表示惊讶，并称其“挺高明的” [1][3] - 黄仁勋强调英伟达与OpenAI的交易性质“非常不同”，是直接销售产品，而非股权交换 [4] - 黄仁勋承认OpenAI目前没有资金支付英伟达的巨额订单，需通过未来收入增长或融资筹集资金 [5][7] 万亿美元“循环交易”的细节 - 英伟达宣布向OpenAI投资高达1000亿美元，OpenAI同意部署需要10吉瓦电力的英伟达系统，相当于400万到500万块GPU [12][13] - OpenAI与AMD达成交易，承诺采购需要10吉瓦电力的AMD芯片，并获得AMD约10%股权的认股权证，行权价每股0.01美元 [13][14][15] - OpenAI与甲骨文签署价值3000亿美元的云计算协议，甲骨文又需向英伟达采购数十亿美元GPU，形成资金闭环 [15][16] - OpenAI与英伟达、AMD和甲骨文的交易总额已突破1万亿美元，但OpenAI在2029年前预计无法实现正向现金流 [16] 英伟达的AI投资版图扩张 - 英伟达确认参与马斯克xAI最新一轮融资，计划投资20亿美元，该轮融资总额约200亿美元，资金将用于购买英伟达处理器 [17][18] - 英伟达投资了AI数据中心运营商CoreWeave并持有其7%的股份，OpenAI也向CoreWeave投资3.5亿美元并将云服务协议扩大到224亿美元 [19][20] - 英伟达在2024年参与了52项AI公司风险投资交易，到2025年9月底已完成50笔交易，旨在投资生态系统中的战略部分 [20] 市场对复杂交易的回应与澄清 - 市场对错综复杂的网络交易存在AI泡沫担忧，有分析师警告这些交易可能成为泡沫破裂的早期危险信号 [20] - 英伟达发言人澄清公司不要求投资的公司使用英伟达技术，黄仁勋也重申投资资金可由被投公司自由支配 [21][22]