最近AI圈里的消息比选秀成团还热闹，不少动向都让人眼前一亮。英伟达刚刚向OpenAI投了1000亿美元，一转眼，OpenAI又跟AMD签了为期四年的芯片合作协议。10月1号那天更是精彩，OpenAI的CEO奥特曼飞去了韩国，跟三星、SK海力士敲定合作协议，未来每个月 they'll need around 900,000存储芯片来建设数据中心。这一系列动作真是热得发烫。
这些老大们俩，你帮我我帮你，像迷蜘似的缠在一起，到底在暗地里藏了啥大招呢？咱们中国的半导体公司，又该怎么应对这波攻势？今天咱们就嘚啵嘚啵地给大家详细说说。
巨头们的钱和芯片绕圈圈，到底图啥？
先聊聊英伟达那1000亿的投入，这可不是随便随意扔的钱，这笔资金跟OpenAI的算力集群可密切相关。每搭建1吉瓦的AI算力集群，英伟达就投入100亿，凑齐10吉瓦的算力规模才能达到那1000亿的总额。
说真话，这玩法跟“达成KPI拿奖金”差不多，毫无亏损，再加上个更巧妙的循环：OpenAI用英伟达的钱购买甲骨文的算力服务；甲骨文拿到钱，又转身去买英伟达的GPU芯片。
看这循環一圈，谁都没吃亏。英伟达砸了1000亿，最终靠芯片卖出去，能赚到3500亿；OpenAI基本上是白 白白拿算力，自己不用出钱；甲骨文还捆上了OpenAI这个大客户，以后订单不用愁。
我觉得这三家把“资源互换”玩得相当溜，没有一个处于亏本状态。当初还以为OpenAI跟AMD签合作是跟英伟达正面较量，结果一看，根本不是那回事。
AMD的算力卡看着参数还挺不错，但市场上没听说有人用它组过上万卡的集群，也没见有人在训练端用它搞成功的。
实话讲，黄仁勋大概根本没把AMD放在心上，他真正牵挂的，是咱们中国的算力生态圈。
目前国内像壁仞科技、沐曦这些公司，研发的GPU已经能在国内的AI训练市场占点份额，配套的MindSpore框架，用户数也超过了500万，生态逐步起来了，这才是英伟达真正担心的事。
而且这些合作不只是为了业务上的合作，更是为了拉升股价，搞个幕后的功夫。
英伟达和OpenAI一联手，股价立刻嗖嗖上涨；AMD更是“大手笔”，用1美分一股的低价给OpenAI发股票，合作一搞，股价也跟着飞升。
曾经觉得卖芯片才是最大的赚头，没想到后来才知道，股市里的收益才是真正的“大头”。
搞不明白的是，这玩法虽然让那些大公司赚得盆满钵满，但对中小AI企业来说就不那么友好了，融资越来越紧张，想和巨头拼市场，恐怕基本没戏了。
韩国的芯片被包圆，中国该咋破局？
再看看OpenAI和韩国的合作，这件事可不单是买芯片那么容易搞定的事。
美国嘛，主要是想借助AI的东风，把自己的标准和影响力往韩国推，搞个输出；而韩国呢，也盯着这个机会，想要站稳全球三大AI强国的阵营，赶上美国和中国的水平，这也是韩国“3.3.5愿景”中挺重要的一环。
要说关键啊，韩国握着一张“硬通货”牌，那就是HBM，也叫高带宽存储芯片。全世界大部分的HBM，基本上都出自韩国厂商；三星和SK海力士每个月的产量加在一起，大概能搞出120万颗左右。
这回他们承诺每个月提供90万颗给OpenAI，这基本上把大部分生产能力都占了去，其他国家要想拿到HBM也就不那么容易了。
今年咱们国内的AI公司买HMB的钱比去年贵了不少，有些小企业实在扛不住，只能搁置大模型的训练，影响确实挺大的。
更让人头疼的是，OpenAI、英伟达，再加上韩国的存储大佬，这三方面已经凑成了个“最牛大模型+算力+存储”的联盟了。
很可能他们会推出一套行业封闭的标准，今后如果想搞AI开发，就得遵循他们的规矩，门槛也会跟着变得越来越高。
以前英伟达的CUDA生态就让国产芯片挺头疼的，现在再加上存储和应用的绑定，这道门槛变得更难越过了。
别着急，咱们也有自己的一招胜利之法，主要是自主可控方面，长鑫存储今年已经实现了HBM的量产，每个月大概能出5万颗，虽然数量还不算多，但至少算是真正迈出了第一步。
更值得一提的是电力这块，AI数据中心耗电特别大，咱们西部的这些数据中心， relying mostly on renewable energy, 佢哋用可再生能源的比重很高，电费低，还挺稳当。
工信部的数据显示，到了2025年，西部的数据中心还会增加不少算力，这对咱们而言，算得上个大好事。
归根结底，这些AI巨头的布局，主要围绕着三点：靠打造生态圈稳住位置，用资金拉高估值，以及通过AI外交来掌控地缘局势。
他们结成的联盟确实给咱们中国半导体产业带来不少压力，不过咱们也不是没有应对的底牌。
自主技术不断取得突破，电力方面的优势也挺明显，只要咱们加快核心技术的创新步伐，把这些优势充分利用，在AI算力战场上找到自己的节奏，半导体产业实现反超也就不是遥不可及的事。
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