#NvidiaAndOpenAISecure12GWCompute
NVIDIA、OpenAI 與 12 吉瓦運算能力革命
人工智慧產業已經到達轉捩點。2026 年 8 月 17 日,NVIDIA 與 OpenAI 正式宣布建立策略合作夥伴關係,將部署至少 10 吉瓦的 NVIDIA 系統,為 OpenAI 的下一代人工智慧基礎設施提供支援。加上 OpenAI 目前既有及規劃中的 NVIDIA 部署,已確保的總運算容量目前約為 12 吉瓦;如果 NVIDIA 擴大其在俄亥俄州的承諾,則有可能增加至 16 吉瓦。
若要理解這件事的重要性,我們必須先了解在現代人工智慧的脈絡中,運算能力,或稱 compute,究竟代表什麼。
運算能力指的是驅動人工智慧系統的原始處理能力。可以把它想成是人工智慧經濟的引擎室。當你與聊天機器人互動、從文字提示生成影像、透過機器學習協助進行醫療診斷,或是自動駕駛車輛在瞬間做出決策時,所有這些行動都依賴大量的運算吞吐量。這種吞吐量以吉瓦為單位衡量,因為訓練和運作尖端人工智慧模型所需硬體的龐大規模,消耗的電力相當於一座中型城市的用電量。
單一吉瓦大約相當於大型發電廠的電力輸出。12 吉瓦足以同時為約 900 萬個美國一般家庭供電。我們如今以這種方式討論人工智慧基礎設施,這項事實足以說明該產業在極短時間內擴張得有多麼驚人。
訓練流程的核心運作方式如下。人工智慧模型並不是天生聰明,而是透過稱為訓練的流程建構而成。在這個流程中,大量資料會輸入由複雜神經網路構成的系統,而神經網路則是以分層方式排列的一系列數學運算。這些網路透過反覆接觸資料,調整數十億個、且數量日益增加至數兆個的內部參數,藉此學習模式。每次調整都需要運算,而最大的模型需要相當於數千個專用處理器運作數月,才能完成一次訓練。
模型完成訓練後,必須部署,或在正式環境中運行,以服務使用者。你傳送給人工智慧助理的每一項請求,都會觸發網路中的一次前向傳播,而這同樣會消耗大量運算資源。當企業將人工智慧產品擴展至數百萬名使用者時,推論運算能力的需求會呈指數級增長。
NVIDIA 透過其圖形處理器,或 GPU,將自己定位在這個生態系統的核心。GPU 最初是為了繪製電子遊戲圖像而設計,但後來證明它非常適合神經網路所需的平行數學運算。在過去十年間,NVIDIA 從一家遊戲硬體公司發展成全球最重要的人工智慧基礎設施供應商。
至於 OpenAI,則一直是當前生成式人工智慧浪潮背後的推動力量。從 ChatGPT 的突破,讓數億人接觸到對話式人工智慧,到後續突破推理能力界限的尖端模型,OpenAI 的運算需求一直以驚人的速度增長。產業估計顯示,OpenAI 未來幾年的年度運算支出最高可能達到 3500 億美元。
這正是新合作夥伴關係要解決的問題。大規模建構人工智慧,需要對發電、實體基礎設施和硬體供應做出大規模、長期的承諾。你不能只是走進商店買一座資料中心。你需要土地、許可、變電站、冷卻系統,以及全球最先進處理器的穩定供應。
這項合作圍繞著俄亥俄州派克郡的一座地標性設施展開。這座名為 PORTS-Pike Technology Campus 的園區由 SB Energy 開發,該公司獲 SoftBank 支持,專門從事以電力為先的基礎設施開發。NVIDIA 已同意成為該園區人工智慧運算能力的獨家供應商,並直接投資 15 億美元至 SB Energy。OpenAI 已同意在該園區確保約 8 吉瓦的運算容量。
NVIDIA 為該專案提供的信用支持上限為 1050 億美元,涵蓋最初 4.25 吉瓦容量的建設,並可選擇將支持範圍延伸至剩餘的 3.75 吉瓦。NVIDIA 執行長黃仁勳稱這項交易的設計為土地、電力與外殼結構,讓該園區能夠支援多個升級週期。園區中的每一代硬體可能涉及約 150 萬個 NVIDIA GPU,並創造 1500 億至 2000 億美元的營收。該園區的設計運作年限為 20 年,每一代新的 NVIDIA 基礎設施都能提供更高的智慧程度與更優異的效能,而不需要重建整座設施。
除了俄亥俄州園區之外,SB Energy 與 SoftBank 計畫建造至少 10 吉瓦的新發電設施,以支援更廣泛的開發計畫。他們也計畫與 AEP Ohio 合作,至少投資 42 億美元於區域電網基礎設施。在發電方面,俄亥俄州地區最終規劃大規模新增 9.2 吉瓦的燃氣發電,美國官員表示,日本正根據 2025 年貿易與投資協議為該倡議提供部分資金。
黃仁勳迅速回應了這類大規模交易自然會引發的一個問題,也就是這項安排是否構成循環融資。黃仁勳在 X 上發文,直接駁斥了這種說法。他主張,OpenAI 將支付租賃費,而 NVIDIA 則運用其規模與長期可見性,讓該園區得以成形。他估計,OpenAI 更廣泛的基礎設施計畫到 2030 年可能代表約 6000 億美元的 NVIDIA 運算能力需求。
OpenAI 執行長 Sam Altman 形容該園區規模龐大,擁有足夠的運算能力,能協助數百萬人使用人工智慧完成我們今天只能開始想像的事情,從尋找新藥、創辦企業到解決艱難問題。OpenAI 也將向 SB Energy 此前宣布的社區福利基金捐款 4000 萬美元。
若要掌握 12 吉瓦的策略意義,了解更廣泛的產業發展軌跡會有所幫助。預計到 2030 年,全球資料中心的電力需求將達到約 220 吉瓦。這意味著 NVIDIA 與 OpenAI 的合計容量,代表整個預測全球需求中相當重要的一部分,而且比預定時程提前多年達成。這些公司並不只是回應當前需求,而是在需求出現前提前建設,確保多年後所需的土地、電力與硬體。
這項交易有幾個面向值得仔細關注。
第一個面向是人工智慧競賽的實體性質。多年來,人們對人工智慧的討論聚焦於演算法、資料集與軟體突破。這項合作清楚表明,新的戰場是實體基礎設施。誰能掌控可靠的電力、土地與先進晶片供應,誰就能掌控人工智慧發展的速度。這項交易實際上鎖定 NVIDIA 成為有史以來規劃的最大人工智慧設施之一的獨家供應商,也鞏固了 OpenAI 多年取得全球最先進處理器的管道。
第二個面向是能源。人工智慧正成為全球最大的電力需求驅動因素之一。單次尖端模型訓練所消耗的電力,可能相當於數十萬個家庭一天的用電量。全球對資料中心電力的需求,已經影響能源市場、公用事業規劃,甚至國際貿易談判。NVIDIA 與 OpenAI 以電力優先理念為基礎的承諾,承認能源供應是人工智慧成長的關鍵限制。透過與 SB Energy 及 SoftBank 合作,這些公司將發電視為人工智慧策略的核心組成,而不是事後才考慮的事項。
第三個面向是經濟結構。這項交易展現了一種新的人工智慧融資模式,其中硬體供應商、基礎設施開發商、雲端客戶與能源公司彼此高度交織。NVIDIA 提供信用支持、投資開發商,並保證硬體供應。OpenAI 承諾簽訂長期租約。SB Energy 與 SoftBank 建設發電設施。AEP Ohio 升級電網。這種相互連結的結構,確實引發了對任何單一組成部分失效時將發生什麼事的合理疑問,但也反映出如此規模的專案不可能由任何一家公司單獨完成。
第四個面向是競爭。美國正參與一場爭取主導人工智慧發展的全球競賽,而基礎設施就是這場競賽的貨幣。這類專案,以及其他大型科技公司的類似承諾,正在重塑各國對能源政策、電網現代化與產業發展的思考方式。誰能最快建構運算容量,誰就最有條件定義下一個科技時代。
第五個面向是人才與社區。這種規模的專案能創造數萬個高薪工作,吸引技術人才前往長期受經濟衰退困擾的地區,並帶動營造、工程、電力系統與軟體開發的需求。長期以來塑造美國工業未來的俄亥俄州南部,如今即將成為人工智慧經濟的重要樞紐。
這一切並非毫無風險。資本投入的規模前所未有,而人工智慧服務市場仍處於早期階段。人工智慧公司何時以及如何產生足夠營收,以證明如此大規模基礎設施投資合理,仍有待觀察。人們合理擔心,與短期需求相比,該產業是否正在過度建設容量,也擔心少數同時控制硬體供應與能源基礎設施的公司掌握過多權力。
然而,發展方向無疑是清晰的。運算能力就是新石油,而掌控運算能力的公司正在建構下一次工業革命的基礎。NVIDIA 與 OpenAI 的合作,確保約 12 吉瓦的運算能力,並擁有通往 16 吉瓦的發展路徑,並不只是一筆商業交易。這是對未來的宣言,是一場押注:以最先進的機器形式呈現的智慧,將成為人類有史以來創造的最有價值資源之一。
對一般使用者而言,影響更簡單,卻同樣深遠。人工智慧能力的每一次進步、聊天助理的每項改良、程式設計工具、影像生成器、醫學研究輔助工具和科學發現引擎的每次提升,其源頭都可追溯至類似這樣的基礎設施。如今確保的 12 吉瓦,將在未來數年為數百萬人使用的工具與服務提供動力,而他們往往永遠不會知道,究竟投入了多少工程、能源與資本,才讓這一切成為可能。
NVIDIA 與 OpenAI 的合作,是運算歷史上的定義性時刻。這代表有史以來最大規模的人工智慧基礎設施協同承諾,也為下一代人工智慧鋪路;這一代人工智慧將比我們過去見過的任何事物都更聰明、更快速,也更深入地融入日常生活。
以每次一吉瓦的速度,為智慧的未來提供動力。
@Gate_Square
NVIDIA、OpenAI 與 12 吉瓦運算能力革命
人工智慧產業已經到達轉捩點。2026 年 8 月 17 日,NVIDIA 與 OpenAI 正式宣布建立策略合作夥伴關係,將部署至少 10 吉瓦的 NVIDIA 系統,為 OpenAI 的下一代人工智慧基礎設施提供支援。加上 OpenAI 目前既有及規劃中的 NVIDIA 部署,已確保的總運算容量目前約為 12 吉瓦;如果 NVIDIA 擴大其在俄亥俄州的承諾,則有可能增加至 16 吉瓦。
若要理解這件事的重要性,我們必須先了解在現代人工智慧的脈絡中,運算能力,或稱 compute,究竟代表什麼。
運算能力指的是驅動人工智慧系統的原始處理能力。可以把它想成是人工智慧經濟的引擎室。當你與聊天機器人互動、從文字提示生成影像、透過機器學習協助進行醫療診斷,或是自動駕駛車輛在瞬間做出決策時,所有這些行動都依賴大量的運算吞吐量。這種吞吐量以吉瓦為單位衡量,因為訓練和運作尖端人工智慧模型所需硬體的龐大規模,消耗的電力相當於一座中型城市的用電量。
單一吉瓦大約相當於大型發電廠的電力輸出。12 吉瓦足以同時為約 900 萬個美國一般家庭供電。我們如今以這種方式討論人工智慧基礎設施,這項事實足以說明該產業在極短時間內擴張得有多麼驚人。
訓練流程的核心運作方式如下。人工智慧模型並不是天生聰明,而是透過稱為訓練的流程建構而成。在這個流程中,大量資料會輸入由複雜神經網路構成的系統,而神經網路則是以分層方式排列的一系列數學運算。這些網路透過反覆接觸資料,調整數十億個、且數量日益增加至數兆個的內部參數,藉此學習模式。每次調整都需要運算,而最大的模型需要相當於數千個專用處理器運作數月,才能完成一次訓練。
模型完成訓練後,必須部署,或在正式環境中運行,以服務使用者。你傳送給人工智慧助理的每一項請求,都會觸發網路中的一次前向傳播,而這同樣會消耗大量運算資源。當企業將人工智慧產品擴展至數百萬名使用者時,推論運算能力的需求會呈指數級增長。
NVIDIA 透過其圖形處理器,或 GPU,將自己定位在這個生態系統的核心。GPU 最初是為了繪製電子遊戲圖像而設計,但後來證明它非常適合神經網路所需的平行數學運算。在過去十年間,NVIDIA 從一家遊戲硬體公司發展成全球最重要的人工智慧基礎設施供應商。
至於 OpenAI,則一直是當前生成式人工智慧浪潮背後的推動力量。從 ChatGPT 的突破,讓數億人接觸到對話式人工智慧,到後續突破推理能力界限的尖端模型,OpenAI 的運算需求一直以驚人的速度增長。產業估計顯示,OpenAI 未來幾年的年度運算支出最高可能達到 3500 億美元。
這正是新合作夥伴關係要解決的問題。大規模建構人工智慧,需要對發電、實體基礎設施和硬體供應做出大規模、長期的承諾。你不能只是走進商店買一座資料中心。你需要土地、許可、變電站、冷卻系統,以及全球最先進處理器的穩定供應。
這項合作圍繞著俄亥俄州派克郡的一座地標性設施展開。這座名為 PORTS-Pike Technology Campus 的園區由 SB Energy 開發,該公司獲 SoftBank 支持,專門從事以電力為先的基礎設施開發。NVIDIA 已同意成為該園區人工智慧運算能力的獨家供應商,並直接投資 15 億美元至 SB Energy。OpenAI 已同意在該園區確保約 8 吉瓦的運算容量。
NVIDIA 為該專案提供的信用支持上限為 1050 億美元,涵蓋最初 4.25 吉瓦容量的建設,並可選擇將支持範圍延伸至剩餘的 3.75 吉瓦。NVIDIA 執行長黃仁勳稱這項交易的設計為土地、電力與外殼結構,讓該園區能夠支援多個升級週期。園區中的每一代硬體可能涉及約 150 萬個 NVIDIA GPU,並創造 1500 億至 2000 億美元的營收。該園區的設計運作年限為 20 年,每一代新的 NVIDIA 基礎設施都能提供更高的智慧程度與更優異的效能,而不需要重建整座設施。
除了俄亥俄州園區之外,SB Energy 與 SoftBank 計畫建造至少 10 吉瓦的新發電設施,以支援更廣泛的開發計畫。他們也計畫與 AEP Ohio 合作,至少投資 42 億美元於區域電網基礎設施。在發電方面,俄亥俄州地區最終規劃大規模新增 9.2 吉瓦的燃氣發電,美國官員表示,日本正根據 2025 年貿易與投資協議為該倡議提供部分資金。
黃仁勳迅速回應了這類大規模交易自然會引發的一個問題,也就是這項安排是否構成循環融資。黃仁勳在 X 上發文,直接駁斥了這種說法。他主張,OpenAI 將支付租賃費,而 NVIDIA 則運用其規模與長期可見性,讓該園區得以成形。他估計,OpenAI 更廣泛的基礎設施計畫到 2030 年可能代表約 6000 億美元的 NVIDIA 運算能力需求。
OpenAI 執行長 Sam Altman 形容該園區規模龐大,擁有足夠的運算能力,能協助數百萬人使用人工智慧完成我們今天只能開始想像的事情,從尋找新藥、創辦企業到解決艱難問題。OpenAI 也將向 SB Energy 此前宣布的社區福利基金捐款 4000 萬美元。
若要掌握 12 吉瓦的策略意義,了解更廣泛的產業發展軌跡會有所幫助。預計到 2030 年,全球資料中心的電力需求將達到約 220 吉瓦。這意味著 NVIDIA 與 OpenAI 的合計容量,代表整個預測全球需求中相當重要的一部分,而且比預定時程提前多年達成。這些公司並不只是回應當前需求,而是在需求出現前提前建設,確保多年後所需的土地、電力與硬體。
這項交易有幾個面向值得仔細關注。
第一個面向是人工智慧競賽的實體性質。多年來,人們對人工智慧的討論聚焦於演算法、資料集與軟體突破。這項合作清楚表明,新的戰場是實體基礎設施。誰能掌控可靠的電力、土地與先進晶片供應,誰就能掌控人工智慧發展的速度。這項交易實際上鎖定 NVIDIA 成為有史以來規劃的最大人工智慧設施之一的獨家供應商,也鞏固了 OpenAI 多年取得全球最先進處理器的管道。
第二個面向是能源。人工智慧正成為全球最大的電力需求驅動因素之一。單次尖端模型訓練所消耗的電力,可能相當於數十萬個家庭一天的用電量。全球對資料中心電力的需求,已經影響能源市場、公用事業規劃,甚至國際貿易談判。NVIDIA 與 OpenAI 以電力優先理念為基礎的承諾,承認能源供應是人工智慧成長的關鍵限制。透過與 SB Energy 及 SoftBank 合作,這些公司將發電視為人工智慧策略的核心組成,而不是事後才考慮的事項。
第三個面向是經濟結構。這項交易展現了一種新的人工智慧融資模式,其中硬體供應商、基礎設施開發商、雲端客戶與能源公司彼此高度交織。NVIDIA 提供信用支持、投資開發商,並保證硬體供應。OpenAI 承諾簽訂長期租約。SB Energy 與 SoftBank 建設發電設施。AEP Ohio 升級電網。這種相互連結的結構,確實引發了對任何單一組成部分失效時將發生什麼事的合理疑問,但也反映出如此規模的專案不可能由任何一家公司單獨完成。
第四個面向是競爭。美國正參與一場爭取主導人工智慧發展的全球競賽,而基礎設施就是這場競賽的貨幣。這類專案,以及其他大型科技公司的類似承諾,正在重塑各國對能源政策、電網現代化與產業發展的思考方式。誰能最快建構運算容量,誰就最有條件定義下一個科技時代。
第五個面向是人才與社區。這種規模的專案能創造數萬個高薪工作,吸引技術人才前往長期受經濟衰退困擾的地區,並帶動營造、工程、電力系統與軟體開發的需求。長期以來塑造美國工業未來的俄亥俄州南部,如今即將成為人工智慧經濟的重要樞紐。
這一切並非毫無風險。資本投入的規模前所未有,而人工智慧服務市場仍處於早期階段。人工智慧公司何時以及如何產生足夠營收,以證明如此大規模基礎設施投資合理,仍有待觀察。人們合理擔心,與短期需求相比,該產業是否正在過度建設容量,也擔心少數同時控制硬體供應與能源基礎設施的公司掌握過多權力。
然而,發展方向無疑是清晰的。運算能力就是新石油,而掌控運算能力的公司正在建構下一次工業革命的基礎。NVIDIA 與 OpenAI 的合作,確保約 12 吉瓦的運算能力,並擁有通往 16 吉瓦的發展路徑,並不只是一筆商業交易。這是對未來的宣言,是一場押注:以最先進的機器形式呈現的智慧,將成為人類有史以來創造的最有價值資源之一。
對一般使用者而言,影響更簡單,卻同樣深遠。人工智慧能力的每一次進步、聊天助理的每項改良、程式設計工具、影像生成器、醫學研究輔助工具和科學發現引擎的每次提升,其源頭都可追溯至類似這樣的基礎設施。如今確保的 12 吉瓦,將在未來數年為數百萬人使用的工具與服務提供動力,而他們往往永遠不會知道,究竟投入了多少工程、能源與資本,才讓這一切成為可能。
NVIDIA 與 OpenAI 的合作,是運算歷史上的定義性時刻。這代表有史以來最大規模的人工智慧基礎設施協同承諾,也為下一代人工智慧鋪路;這一代人工智慧將比我們過去見過的任何事物都更聰明、更快速,也更深入地融入日常生活。
以每次一吉瓦的速度,為智慧的未來提供動力。
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