当全球科技界仍在咀嚼OpenAI首席执行官山姆·奥特曼放言quot;7万亿美元重塑芯片业quot;的野心时，一场实际投入已达百亿美元量级的合纵连横已悄然落地。
10月6日，有消息称，OpenAI与AMD共同宣布的价值百亿美元芯片合作协议，不仅标志着人工智能巨头首次以资本绑定方式深度介入硬件领域，更预示着算力霸权争夺战进入全新阶段——昔日依赖英伟达的顶级模型开发商，正试图用资本杠杆撬动封闭的芯片帝国高墙。
从客户到股东？
OpenAI对AMD 数十万块人工智能芯片订单的需求，折射出大模型迭代背后的算力焦虑。
据行业测算，以OpenAI训练GPT模型为例，GPT-4需要使用2.5万张英伟达A100 GPU，并行训练100天左右的时间，在此期间要处理13万亿个token，并且涉及大约1.76万亿个参数。在不久的将来，开发大模型所需的算力将实现指数级的增长。
当全球90%的高端AI芯片市场被英伟达掌控，OpenAI选择将数百亿美元投入AMD，本质是在打破供应商锁定效应的同时，构建自主可控的算力供应链。
协议中最具颠覆性的条款，是OpenAI获得AMD认股权证，允许其以每股1美分的价格收购这家晶片制造商最多10%的股份。这种“象征性对价+巨额订单”的组合拳，意味着OpenAI不再满足于扮演采购方角色，而是通过资本渗透直接参与芯片架构定义。
当软件巨头成为芯片企业的战略股东，传统硬件厂商的议价能力或许面临重新洗牌。
此外，OpenAI以自身行业号召力为AMD站台，实则是以应用倒逼硬件生态的釜底抽薪之策。
生态破局:从软件定义硬件到应用重构生态
这笔交易远非简单的供应商替换，其深层意图在于撼动英伟达凭借CUDA软件生态所构筑的“算力护城河”。
数十年来，英伟达的CUDA平台已成为AI开发领域的“隐形操作系统”，将全球开发者牢牢锁定在其硬件架构之上。多项权威行业分析和媒体报道指出，CUDA不仅为英伟达GPU提供并行计算支持，更通过成熟的软件生态，成为AI开发不可替代的基础设施。
任何挑战者，无论其芯片硬件性能如何，都难以在短期内复制这一庞大而成熟的软件生态。
OpenAI与AMD的结盟，或许试图从应用制高点破解这一困局。
作为AI大模型应用的全球标志性企业，OpenAI的选择本身即是极具分量的行业风向标。其将自身最核心的算力需求——未来可能高达数十万块的AI芯片订单——押注于AMD，实质上是以自身庞大的工作负载和模型架构为“蓝图”，以加速AMD芯片架构与软件栈的优化与成熟。
这是一种典型的“应用倒逼硬件，软件定义生态”的战略路径。
OpenAI和AMD共同开发基于AMD处理器的AI数据中心，也在一定程度上透露，OpenAI不再被动接受现有硬件的能力边界，而是主动将其在模型训练与推理中积累的算法洞察和性能需求，注入AMD的研发流程。
这种深度绑定，使得AMD的芯片能够从设计之初就为运行OpenAI这类顶尖模型进行极致优化，从而有望在特定关键领域实现对英伟达的效能超越。
