算力棋局的落子声，正穿透 2025 年 AI 产业的喧嚣。
近日，两大芯片巨头相继与头部 AI 企业敲定亿级算力订单，一个以技术霸权抢占增量赛道，一个凭股权绑定撕开突破缺口，两种截然不同的赌注，正将全球 AI 芯片的核心棋局，下得愈发清晰且激烈。
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AI芯片龙头，两种赌注
9月，英伟达与OpenAI宣布双方达成一项战略合作伙伴关系：OpenAI将部署至少10GW（10吉瓦，即1000万千瓦）的英伟达系统，包含数百万颗GPU，而英伟达将在这些算力逐步上线时，向OpenAI持续投资，投资总额最高达1000亿美元（约合人民币7114.7亿元）。
值得注意的是，10吉瓦算力相当于400-500万块GPU，相当于吃掉英伟达 2025 年全年 AI 芯片产能，并且是英伟达去年出货量的两倍。
同时，双方也宣布将于2026年下半年，部署*基于英伟达Vera Rubin平台的GW级别数据中心。
这场合作对于英伟达与OpenAI来说均至关重要。黄仁勋直接将上述合作称为“史上*算力项目”和“史上*AI基础设施项目”。
Sam Altman则表示，没有它，OpenAI无法向用户交付他们想要的服务，也无法持续打造更好的模型。这些基础设施就是推动OpenAI改进模型、增加营收的“燃料”。
10月初，OpenAI与AMD再度达成重磅协议。OpenAI将在未来数年部署高达6GW（千兆瓦）的AMD Instinct GPU。根据协议，首批1GW设备将于2026年投入使用。核心产品是AMD Instinct MI450系列，将延伸至MI350X及后续代际。
根据协议，首批1GW设备将于2026年投入使用。
AMD已向OpenAI发行最高1.6亿股认股权证，行权条件与芯片部署进度及股价里程碑挂钩。如果OpenAI全额行权，基于AMD当前流通股总数计算，它可能获得AMD约10%的股权。股权绑定也使 OpenAI 与AMD成为“利益共同体”。
那么与OpenAI的合作，给英伟达和AMD各自带来哪些影响呢？
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英伟达和AMD，各自带来哪些影响？
首先，最直观的就是给上述两者带来的直接收益。
黄仁勋曾在财报电话中透露，建设1GW算力的成本大约为500-600亿美元，而英伟达的芯片与系统占其中约350亿美元。据此推算，最新的10GW数据中心建设项目投资规模大约为5000-6000亿美元——与此前公布的星际之门项目规模基本一致，而英伟达在其中能收获大约3500亿美元的营收。
AMD首席执行官苏姿丰则预计，该协议将在未来四年为公司带来每年数百亿美元的新增营收，并带动其他客户跟进，使AMD整体新增收入突破千亿美元。
除直接收益外，OpenAI 与这两家头部 AI 芯片公司的合作，也为整个 AI 市场带来诸多潜在影响。有业内人士表示：
首先在价格层面，英伟达的议价能力或许会受到稀释。OpenAI 通过 AMD 合作获得比价权，可能迫使英伟达在后续订单中降低溢价。
其次在技术层面，后续OpenAI将直接参与AMD从Instinct MI300X到MI450、MI350X等多代产品的设计反馈阶段。OpenAI与AMD的合作已不止于供需交换，而是建立了软硬件联合研发的框架。双方将共享产品路线图，共同优化GPU架构、内存带宽、AI加速器，以及AMD的ROCm软件生态。如此一来或许会直接削弱英伟达“硬件 - 软件” 协同优势。
最后在市场方面，来自OpenAI每年数百亿美元新增营收的核心价值在于“客户背书杠杆”，目前已有戴尔、联想等 OEM 厂商加速量产 MI300X 系统，微软、Oracle 等云厂商跟进采购，OpenAI的加入印证“龙头客户带动效应”。苏姿丰近日表示，AI 的繁荣预计将持续十年，今年才是这一浪潮的第二年。面对未来八年集中的算力需求，AMD 与 OpenAI 的紧密合作恰恰换取了关键的市场切入点 。
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市场地震：谁在狂欢？
在芯片设计与计算方面，OpenAI与博通的定制芯片项目可能因此受到影响，但博通的交换芯片业务仍可能受益于AI数据中心建设。
不过，这场赌注早已超出芯片设计领域。
在芯片制造与封装方面，AMD和英伟达均由台积电代工并采用CoWoS等先进封装。此次大单将持续推高对台积电先进制程和先进封装产能的需求。此外，日月光、安靠等封测公司也将因AI芯片需求高涨而受益。据悉，日月光作为全球*的独立 OSAT（外包封测）厂商，正加快在高雄的先进封装布局，全面提升 CoWoS、SoIC、FOPLP 等高阶产能。
还有这样一家公司，或许不是最耀眼的明星，但却是AMD等巨头背后不可或缺的“幕后英雄”。即：通富微电。据悉，通富微电已与AMD形成合资＋合作的联合模式，建立紧密战略合作伙伴关系，签订长期业务协议，提供AMD AI PC芯片及工作训练推理用AI加速器封测服务，现为AMD*封装测试供应商，AMD也成为通富微电大客户。
此外，AMD均持有通富微电槟城及苏州厂15%的股份，通富微电每年来自AMD的订单收入占比超过六成(2025年上半年占比64%)。
OpenAI与AMD宣布合作，通富微电将直接受益。
在存储（HBM）方面，SK海力士、美光、三星均是HBM的主要参与者，而HBM又是英伟达和AMD GPU不可或缺的重要部件，因此该系列公司将一同受益于行业高景气度。值得注意的是，近日市场消息称，英伟达已基本确认旗下最新 AI 加速芯片 GB300 将采用三星的第五代高带宽 HBM3E 技术，意味着三星在历经多次波折后，终于能进入英伟达供应链。目前双方正就供货数量、价格及交付时间等小细节进行最后协调。
在服务器与数据中心方面，戴尔、超微等服务器厂商需要提供整机解决方案，合作将拉动这些厂商的订单。 数据中心内部的高速网络需求随之增长，Arista Networks等网络设备商将受益于AI数据中心向400/800G以太网的升级。
在供电、散热等方面，1GW级别的算力集群对电力和制冷提出*要求。这将直接利好供配电、液冷散热等数据中心基础设施供应商，比如Vertiv、施耐德电气 (Schneider Electric)、伊顿 (Eaton)等。
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OpenAI，第三条路
在选择与国际 GPU 芯片龙头公司合作的同时，OpenAI 亦在谋求第三条路，即自研芯片。
OpenAI 去年就已开始与博通（Broadcom）合作开发其*定制 AI 推理芯片，旨在处理其大规模的 AI 工作负载，特别是推理任务。
据悉，博通将会帮助 OpenAI 进行芯片设计，并确保由台积电进行制造，预计 2026 年开始生产。台积电作为全球*的芯片制造商，拥有先进的制造技术和大规模生产能力。根据此前信息，OpenAI开发的芯片将陆续利用台积电3nm与后续1.6nm制程投片生产。
为了实现芯片供应的多元化，OpenAI 此前还计划建立芯片制作代工厂。但由于成本高昂，并且构建代工厂网络需要大量时间，OpenAI 已经搁置了这一计划，转而专注于内部芯片设计。
OpenAI自研芯片的策略主要有两方面意义：
其一，OpenAI 是英伟达GPU的*买家之一，并且此前几乎完全依赖英伟达GPU 进行训练。2020 年以来，OpenAI 在微软建造的大型超级计算机上开发了其生成式人工智能技术，这台计算机使用了超过 10000 个英伟达 GPU。但由于芯片短缺和供应延迟，以及训练成本高昂的问题，OpenAI 不得不开始探索替代方案。
早在2024年，OpenAI CEO萨姆·奥尔特曼曾在社交媒体上表达出英伟达GPU供应不足的问题，导致其AI开发进程受到制约。这一次自研芯片的决定，正是希望通过内部的技术迭代，逐步摆脱对单一供应商的依赖，从而获得更高的自主性。
其二，不止是OpenAI，如今的AI市场已经迎来诸多竞争者包括Meta和微软，值得注意的是，这些企业均有自研高性能AI芯片产品推出，比如Meta的MTIA系列及微软的Azure Maia 100等。据悉，亚马逊自研Trainium系列芯片，性价比目前其他GPU（图形处理器，如英伟达）供应商高出30%-40%。
不过，无论是自研 AI 芯片，还是 AMD 加速推进，短期内都难以冲击英伟达的市场份额。
根据行业分析师Susquehanna的最新报告显示，当英伟达在AI显卡领域的占有率已接近80%，这一数据充分体现了其在技术创新和产品布局上的显著竞争力。
尽管未来市场竞争将更加激烈，但Susquehanna预测，到2030年英伟达仍将占据67%的市场份额。这一比例虽然较当前有所下降，但依然远超其他竞争对手，显示出其难以撼动的行业地位。
该数据显示，在英伟达主导的市场格局下，其他厂商也在积极寻求突破。AMD作为第二大受益者，预计到2030年将获得约4%的市场份额。虽然这一比例相对较低，但其年营收有望从目前的63亿美元增长至200亿美元，显示出强劲的增长潜力。
与此同时，博通公司通过专注于定制ASIC芯片的开发，开辟了新的市场空间。分析师预测，到2030年博通将拿下14%的市场份额，营收规模可达600亿美元，较今年的145亿美元实现显著增长。
