共建数据中心，英伟达将向OpenAI投资1000亿美元

当地时间9月22日，英伟达公司首席执行官(CEO)黄仁勋接受媒体采访时表示英伟达计划向OpenAI投资最高1000亿美元，双方共建大规模数据中心。

这是英伟达迄今为止做出的最大手笔投资承诺。受此利好消息影响，当日收盘，英伟达股价涨近4%，刷新历史新高，总市值逼近4.5万亿美元。

英伟达的大动作也带动了美股科技巨头的表现。截至9月22日收盘，美股三大指数集体收涨，道指涨0.14%，纳指涨0.7%，标普500指数涨0.44%，大型科技股多数上涨，甲骨文涨超6%，苹果涨超4%。

根据双方协议，OpenAI将利用英伟达系统建设并部署至少10吉瓦的AI数据中心，用于训练和运行下一代模型。这笔投资将随着每1GW系统的部署逐步到位，首个1GW容量的英伟达系统计划于2026年下半年上线，采用英伟达Vera Rubin平台。

黄仁勋9月22日在接受采访时表示，10吉瓦相当于400万至500万块图形处理器(GPU)，约等于英伟达今年的出货总量，是去年的两倍。

OpenAI CEO Sam Altman表示，“一切都始于算力。算力基础设施将成为未来经济的基础”。公开资料显示，OpenAI目前拥有超过7亿的周活跃用户，其ChatGPT服务需要巨量算力支撑。奥尔特曼表示，将利用与英伟达共同搭建的技术体系，一方面实现人工智能领域的新突破，另一方面大规模地将这些技术赋能于个人与企业。

值得注意的是，前几日英伟达刚刚与英特尔宣布达成合作，将共同开发AI基础设施及个人计算产品。同时，英伟达将以每股23.28美元的价格，向英特尔普通股投资50亿美元。

双方宣布在产品领域展开三大合作：一是用英伟达NVLink技术打通CPU与GPU，实现无缝互联；二是英特尔为英伟达AI平台定制x86架构的CPU；三是面向PC消费市场，英特尔推出集成英伟达RTX GPU芯粒的全新x86 SoC。

英伟达入股英特尔的背后，是AI算力需求暴涨所带来的产业逻辑重塑。

AI训练与推理的核心硬件，长期由GPU主导，但随着大模型规模持续扩大，GPU与CPU的深度协同和异构计算，成为下一阶段提升算力效率、降低总体拥有成本的必然选择。

此次合作的重点之一，是英特尔将基于英伟达的NVLink设计制造定制化CPU，并针对数据中心和高端客户端市场进行优化。对于英伟达而言，这意味着它不必单打独斗推进自研Grace CPU，也能借助英特尔成熟的x86生态在服务器市场实现更大渗透；对于英特尔来说，则是借助英伟达的算力需求，找到CPU与GPU联动的新增长点。

英伟达，还押注CPO

今年早些时候，英伟达概述了其下一代机架级 AI 平台将使用硅光子学互连和共封装光学（CPO）来实现更高的传输速率和更低的功耗。在今年的 Hot Chips 会议上，英伟达发布了一些关于其下一代 Quantum-X 和 Spectrum-X 光子互连解决方案的额外信息，以及它们将在 2026 年到来。

Nvidia 的路线图可能会紧密跟随台积电的 COUPE 路线图，该路线图分为三个阶段。第一代是为 OSFP 连接器提供的光引擎，提供 1.6 Tb/s 的数据传输速度，同时降低功耗。第二代进入 CoWoS 封装，带有集成光学，在主板级别实现 6.4 Tb/s。第三代旨在处理器封装内实现 12.8 Tb/s，并旨在进一步降低功耗和延迟。

在大规模 AI 集群中，数千个 GPU 必须作为一个系统运行，这给这些处理器之间的互连方式带来了挑战：不再是每个机架都有自己的 Tier-1（机架顶部）交换机，通过短铜缆连接，而是将交换机移到机架的末端，以在多个机架之间创建一致的、低延迟的织物。这种搬迁大大增加了服务器与其第一个交换机之间的距离，这使得在 800 Gb/s 这样的速度下铜缆不切实际，因此几乎每个服务器到交换机和交换机到交换机的链路都需要光连接。

CPO 通过将光转换引擎与交换 ASIC 集成在一起，规避了传统可插拔光模块的罚金，因此信号几乎立即耦合到光纤上，而不是在长距离电气走线上传输。结果，电气损耗减少到 4 分贝，每个端口的功耗降低到 9W。这种布局消除了许多可能失效的组件，并大大简化了光互连的实现。英伟达将推出基于 CPO 的光互连平台，支持以太网和 InfiniBand 技术。

英伟达强调，共封装光学器件并非可选的增强功能，而是未来人工智能数据中心的结构性要求，这意味着公司将将其光学互连定位为超越竞争对手（如 AMD）机架级人工智能解决方案的关键优势之一。当然，这也是为什么 AMD 收购了 Enosemi。