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反过来看，
最近股价陷疲态的英伟达深夜又给自己放了个大招，跟openAI签订意向合作，共建10Gwh数据中心，又一个长期的期权合约，现有的数据中心受困于电力还都是期权状态，这再来一个期权。
据业内人士透露，
这个签约着实有点迷，博通财报大涨，由于拿到了openAI的百亿美金Asic订单，说的是要摆脱对英伟达的依赖，这过了一周，openAI又跟英伟达签了协议，绑定的更深？？
大家常常忽略的是，
事实核验｜哪些已被正式披露？
说到底，
这是“意向书（LOI）”，非最终协议。双方宣布拟部署至少 10 GW 的 NVIDIA 系统（“数百万颗 GPU”量级），首期 1 GW目标在 2026 年下半年，平台为 NVIDIA “Vera Rubin”。同时，NVIDIA 拟按每个 GW 的落地进度，逐步向 OpenAI 投资最高 $100B。双方将协同优化 OpenAI 模型/基础设施软件与 NVIDIA 硬软路线图，并称本合作补充他们与 Microsoft、Oracle、SoftBank 及 “Stargate” 网络的既有合作。 NVIDIA 先前已公开 Rubin 平台的2026 年节奏；近期又披露 Rubin GPU / Vera CPU 已完成 tape-out、若验证顺利则 2026 年量产。
TMGM外汇财经新闻：
重点：规模（≥10 GW）× 节奏（首期 2026H2）× 资本（最高 $100B、按 GW 分批）× 绑定（路线图共优）。
这份“10 GW”到底多大？
TMGM外汇快讯：
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Rubin 世代的NVL144 机柜约 ~190 kW/柜，推理解耦的 NVL144-CPX约 ~370 kW/柜；按 10 GW IT 算，相当于5.3 万柜（NVL144）或 2.7 万柜（CPX）的量级。
TMGM外汇资讯：
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定价参考（已公开的上一代 NVL72）：一柜 72 GPU 的 GB200 NVL72 “全栈到手”~$3.9M（仅机柜~$3.1M）。这给了一个每 GPU ~$54k（全栈）的票面“锚”。
必须指出的是，
Rubin 世代的NVL144 机柜约 ~190 kW/柜，推理解耦的 NVL144-CPX约 ~370 kW/柜；按 10 GW IT 算，相当于5.3 万柜（NVL144）或 2.7 万柜（CPX）的量级。
有分析指出，
定价参考（已公开的上一代 NVL72）：一柜 72 GPU 的 GB200 NVL72 “全栈到手”~$3.9M（仅机柜~$3.1M）。这给了一个每 GPU ~$54k（全栈）的票面“锚”。
若按黄仁勋各位引用的口径“10 GW ≈ 4–5 百万 GPU”粗估（仅量级，不是报价）：
很多人不知道，
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IT 设备 CAPEX（用 NVL72 的“$54k/GPU 全栈”做代理）：
TMGM外汇消息：
≈ $217B（4M GPU）— $271B（5M GPU）；
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土建/园区 CAPEX（C&W：$9.7–15.0M/MW）：10 GW ≈ $97–150B；
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总 CAPEX 区间：$314–421B（视 GPU 数与建造地成本而定）。
请记住，
IT 设备 CAPEX（用 NVL72 的“$54k/GPU 全栈”做代理）：
据报道，
≈ $217B（4M GPU）— $271B（5M GPU）；
土建/园区 CAPEX（C&W：$9.7–15.0M/MW）：10 GW ≈ $97–150B；
TMGM外汇消息：
总 CAPEX 区间：$314–421B（视 GPU 数与建造地成本而定）。
TMGM外汇用户评价：
能耗 OPEX（年）（示例：PUE 1.15–1.25，平均 IT 利用率 0.75–0.95，电价 $40–$100/MWh）：
TMGM外汇报导：
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年用电≈ 75–104 TWh；
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年电费≈ $3.4–$10.4B。
换个角度来看，
这与 IEA“数据中心用电快捷翻倍”的趋势相吻合，电力/PPA 才是所有合同的“真触发器”。
说到底，
年用电≈ 75–104 TWh；
反过来看，
年电费≈ $3.4–$10.4B。
据相关资料显示，
这与 IEA“数据中心用电快捷翻倍”的趋势相吻合，电力/PPA 才是所有合同的“真触发器”。
更重要的是，
这个合作是openAI与甲骨文合作意外的合作？（openAI还有必须再与英伟达签协议吗？）
必须指出的是，
openAI买云→甲骨文买卡→英伟达再投资openAI，完美闭环。
这或许不是“二选一”，也不是“重复报喜”这是两层互补的合作：
然而，
甲骨文（Oracle）= 数据中心/云交付层：负责“有电的机房 + 运营”。7 月 22 日，OpenAI 和 Oracle 宣布在美国新增 4.5 GW的 Stargate 数据中心产能；随后媒体报道还有约 5 年 $3000 亿的算力采购合约（2027 年起），本质是按量付费/包量的云算力合同。
概括一下，
英伟达（NVIDIA）= 算力硬件/平台层：负责“GPU/整机系统 + 软件栈 + 产能保障”。9 月 22 日，OpenAI 与 NVIDIA 签署 ≥10 GW的 LOI，并写明 NVIDIA 将按每个 GW 落地渐进向 OpenAI 投资最高 $1000 亿；首期 1 GW计划 2026 年下半年在 Vera Rubin平台上线。
令人惊讶的是，
两条线并不冲突，官方还特别点名：此 NVIDIA-OpenAI 合作是对 Microsoft、Oracle、SoftBank 及 Stargate 合作网络的“补充（complements）”。换句话说，NVIDIA 呈现并投融资适配“系统级硬件”与路线图共优，这些机柜很可能就部署在 Oracle（或其他伙伴）的数据中心里，由 Oracle 负责电力、选址、上架、运维和对外交付。同一批产能，供应商与云方各自从自己的“层”对外披露，看起来像“一鱼多吃”，实则是上下游分层锁定？
TMGM外汇资讯：
为什么还要在英伟达层面单独绑定？三点现实驱动：
根据公开数据显示，
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产能与优先级：Rubin 世代（含 NVL144 / CPX长上下文推理形态）对 HBM/先进封装的依赖极强，直连供应商能更好锁定配给与时间表。
从某种意义上讲，
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技术共设计：OpenAI 的模型/基础设施软件与 NVIDIA 的硬软路线图协同优化（NVLink、网络、内存带宽、推理解耦等），减少“堆货不匹配”的浪费。
概括一下，
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资本结构：NVIDIA 的“按 GW 渐进投资”本质是供应商侧的资本共担，有助于把“买硬件的大额一次性 CAPEX”转成“里程碑式的资金闭环”，与 Oracle 的云 OPEX 合同互补。
产能与优先级：Rubin 世代（含 NVL144 / CPX长上下文推理形态）对 HBM/先进封装的依赖极强，直连供应商能更好锁定配给与时间表。
据报道，
技术共设计：OpenAI 的模型/基础设施软件与 NVIDIA 的硬软路线图协同优化（NVLink、网络、内存带宽、推理解耦等），减少“堆货不匹配”的浪费。
通常情况下，
资本结构：NVIDIA 的“按 GW 渐进投资”本质是供应商侧的资本共担，有助于把“买硬件的大额一次性 CAPEX”转成“里程碑式的资金闭环”，与 Oracle 的云 OPEX 合同互补。
总的来说，
从而，Oracle 负责“有电有房的云”，NVIDIA 负责“有芯有柜的系统”，OpenAI 同时绑定两端，既锁电力与场地，也锁硬件与路线图。这不是“重复吃一条鱼”，而是同一条产业链的“上下游双保险”，用来降低 2026–2028 年超大规模扩张的供给与进度风险。
更重要的是，
openAI的“期权拼图”渐成：OpenAI 同时在三条约束线上各签一张“有条件的期权”，并不互相否定，反而互补锁链条——
请记住，
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算力芯片/系统 → NVIDIA：签了 ≥10 GW的 LOI，目标首期 2026 H2上线 Vera Rubin平台；并写明 NVIDIA 将按每个 GW 的落地分期投入“最高 $100B”，本质是“供应商产能+路线图+资金”的一体化绑定。注意是意向书（LOI），很多条款待签正式协议。
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场地/电力/云交付 → Oracle：7 月已宣布 4.5 GW的 Stargate 产能扩张；$300B的云合约框架（OPEX 形态）。这条线应对“有电的机房”与按量交付。
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成本/风险对冲 → Broadcom（自研 ASIC）：9 月多家媒体披露 OpenAI×Broadcom的 2026 年投产定制芯片计划（规模报导从 $10B起步）；定位更偏推理成本/供给稳妥，并不排斥继续用 NVIDIA 做前沿训练。
不妨想一想，
算力芯片/系统 → NVIDIA：签了 ≥10 GW的 LOI，目标首期 2026 H2上线 Vera Rubin平台；并写明 NVIDIA 将按每个 GW 的落地分期投入“最高 $100B”，本质是“供应商产能+路线图+资金”的一体化绑定。注意是意向书（LOI），很多条款待签正式协议。
反过来看，
场地/电力/云交付 → Oracle：7 月已宣布 4.5 GW的 Stargate 产能扩张；$300B的云合约框架（OPEX 形态）。这条线应对“有电的机房”与按量交付。
TMGM外汇财经新闻：
成本/风险对冲 → Broadcom（自研 ASIC）：9 月多家媒体披露 OpenAI×Broadcom的 2026 年投产定制芯片计划（规模报导从 $10B起步）；定位更偏推理成本/供给稳妥，并不排斥继续用 NVIDIA 做前沿训练。
这你可能没想到，
换句话说：NVIDIA 应对“性能与栈+供给优先级”、Oracle 应对“电与机房”、Br TMGM外汇代理 oadcom 应对“长期单位成本与二源化”。它们确实都带“条件”，因此看起来像“期权合约”：要么绑定里程碑（电力/上架/量产），要么绑定“可转/可撤/按需触发”的容量与资金框架。CBRE 与 C&W 的数据也印证：大单产能已普遍提前多年预租/预定，而电力接入是硬约束。
“Broadcom 摆脱依赖”vs“加深绑定 NVIDIA”？怎么同时成立
请记住，
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时间维度不同：NVIDIA Rubin（2026H2）有明确平台/网络/软件栈与大规模可交付性；Broadcom 自研（2026年）仍需流片→验证→产能爬坡，更像推理成本曲线的中长期解法。两条并行并不冲突。
反过来看，
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工作负载切分：前沿训练/多模态长上下文对 NVLink/网络/显存带宽/软件生态高度耦合，NVIDIA 仍具优势；大规模推理与特定模型形态可由 ASIC 拉低 TCO。Rubin-CPX 正是在“解耦推理（prefill/decoding分摊）”上做机柜级产品化。
有分析指出，
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供应链博弈：三方同时签，锁住三大约束——硅/封装/HBM（NVIDIA 路线图与上游配给）、电力/场地（Oracle 及 PPA）、成本/二源化（Broadcom/TSMC）。这就是典型的“一鱼多吃”，但本质是多环节的期权叠加以减少 2026–2028 的落地不确定性。
时间维度不同：NVIDIA Rubin（2026H2）有明确平台/网络/软件栈与大规模可交付性；Broadcom 自研（2026年）仍需流片→验证→产能爬坡，更像推理成本曲线的中长期解法。两条并行并不冲突。
综上所述，
工作负载切分：前沿训练/多模态长上下文对 NVLink/网络/显存带宽/软件生态高度耦合，NVIDIA 仍具优势；大规模推理与特定模型形态可由 ASIC 拉低 TCO。Rubin-CPX 正是在“解耦推理（prefill/decoding分摊）”上做机柜级产品化。
TMGM外汇行业评论：
供应链博弈：三方同时签，锁住三大约束——硅/封装/HBM（NVIDIA 路线图与上游配给）、电力/场地（Oracle 及 PPA）、成本/二源化（Broadcom/TSMC）。这就是典型的“一鱼多吃”，但本质是多环节的期权叠加以减少 2026–2028 的落地不确定性。返回搜狐，查看更多
