2025年，AI產業加速進展，每天都有大消息。每個大消息都帶來資本市場的狂歡，讓投資人有搭乘雲霄飛車的快感。

昨晚美股最新消息，AI晶片巨頭輝達與ChatGPT開發商大廠OpenAI宣布戰略合作，輝達承諾將投資高達1000億美元資金，並為OpenAI打造用電規模達10吉瓦（GW）的下一代AI數據中心，配備數百萬顆圖形處理器（GPU）支援先進AI模型開發。

根據雙方協議，OpenAI 計畫部署需耗用 10GW(Gigawatt, 百萬瓩) 電力的輝達系統，等同於今年輝達預計出貨的 4 百萬至 5 百萬顆圖形處理器 (GPU)，數量為去年的兩倍。

此外，輝達也將成為 OpenAI 的「首選」晶片與網路設備供應商。首階段計畫預計在 2026 年下半年啟用，搭載輝達下一代「Vera Rubin」系統。

輝達先前估算，建置 1GW 資料中心容量需花費約 500 億至 600 億美元，其中約 350 億美元將用於輝達晶片與系統。以此推算，OpenAI 所需的 10GW 容量，投資金額確實高達數千億美元。

黃仁勳強調，這項投資是「額外加碼，不影響已宣布的協議與財務承諾」。此次合作將與 OpenAI 既有的基礎設施夥伴，包括微軟 Azure 雲端、甲骨文 、軟銀及 Stargate 計畫，形成互補。

另外，阿特曼在受訪時也表示，OpenAI 目前每周活躍使用人數已達 7 億，需求不斷增加。另外，輝達這筆投資，可以占 OpenAI 的20%持股，也呼應 OpenAI 在最新二級市場的估值，又跳升到 5,000 億美元的規模。

不只OpenAI 估值，從今年初的800億美元，快速升至目前5000億美元的規模，AI產業的資本狂潮，也反應到其他AI模型公司，例如Anthropic估值達1700億美元，xAI估值達800億美元，都在迅速追趕中。

輝達與OpenAI 的投資案，也有三個重要方向可以關注。

首先是輝達的角色，如今以其超過4.46兆美元的市值，還有在AI革命中占據晶片、軟體與系統的主導地位，如今不只積極擴張投資版圖，更成為許多企業的救世主。

例如，上周輝達宣布以 50 億美元入股英特爾，雙方宣布合作開發 AI 處理器，讓陷於財務危機的英特爾聲勢大振。

此外，黃仁勲上周與川普總統造訪英國，也宣布投資近 7 億美元於英國資料中心新創 Nscale，合作對象除了Nscale，還包括OpenAI及微軟，預計在倫敦Loughton園區打造英國最大AI超級電腦，最初部署高達 58,640顆NVIDIA GPU，未來可擴展至 30萬顆。初期提供50MW算力，未來可擴至90MW。

另外，輝達也宣布砸下逾 9 億美元，挖角 AI 新創 Enfabrica 的 CEO Rochan Sankar 與核心團隊，取得Enfabrica的資料中心網路晶片技術授權，這家公司專注於「資料流處理晶片」（Dataflow chip），可提升GPU之間的通訊效率，對於大型AI模型訓練至關重要，並強化輝達在AI資料流通與低延遲運算方面的能力。

其次，輝達不斷灑錢投資，也引發市場的警覺心。

輝達投資OpenAI的案子，本質上有點像「輝達投資 OpenAI，再由 OpenAI 回過頭把資金花在輝達」，對黃仁勳而言形成「良性循環」，對OpenAI也有大幅拉抬效果，但長期效應需要時間證明。

其實，如今AI產業，的確已步入「超級良性循環」的情境。

兩周前掀起的甲骨文（Oracle）熱潮，當時OpenAI與甲骨文傳出簽署五年採購3000億美元的雲端運算合約，激勵甲骨文單日股價大漲36%。

若把甲骨文也放進輝達及OpenAI的投資循環中，就可以理解，輝達投資1000億美元給OpenAI，OpenAI再下單1000億美元給甲骨文，甲骨文的訂單再回來下給輝達，形成一個投資循環的迴路，三家公司都在這個合作中獲得巨大的好處。

此外，在輝達這種灑大錢投資AI基礎建設的驅動下，也已拉大美中AI戰爭的差距。根據Epoch AI的一項研究，目前中國僅佔全球人工智慧運算能力的15%左右，遠低於美國的75%左右。

至於被稱為「中國星際之門」的蕪湖計畫，規模為370億美金，看起來已經是不小的數字了，但相比美國「星際之門」計畫規模為5,000億美元，兩者之間還是有一段差距。

當然，發動這個超級循環的輝達，如今仍是AI晶片的龍頭，但其他沒有被輝達投資的AI模型，不論是谷歌（Alphabet）的Gemini，Meta的LLaMA和V-JEPA，xAI的Grok，以及Anthropics Claude，原本也都是採購輝達晶片的客戶，沒有被列入輝達的投資迴路以後，顯然大家也要尋求自己的解決之道。

這些不在輝達投資版圖內的企業，未來當然有可能轉向超微（AMD）的AI GPU晶片，要看超微能不能拿出有別於輝達的技術及產品;另外自研晶片及委外的ASIC晶片，例如博通、Marvell到聯發科等ASIC設計商，除了承受競爭壓力外，當然也有可能取得非輝達陣營委託的訂單。

最後第三點，在美好的AI投資大循環中，不能忽視的是，當大家瘋狂投資AI基礎建設、努力提升AI算力的同時，這些高耗能的投資，對能源與環境的挑戰，也很值得重視。

例如，以輝達與OpenAI的投資計畫，需要的是10GW電力的需求，這相當於一個800萬人城市的用電量，對電網穩定性與綠能供應提出巨大挑戰。若未妥善規劃，可能引發碳排放與能源分配爭議。

此外，在綠能轉型的壓力上，輝達與OpenAI勢必面臨來自政府與社會的壓力，要求其數據中心採用再生能源與高效冷卻技術，這些要求會加速市場對新能源及電力的技術開發，此外對散熱技術的需求也會加速進展。

例如，近來小型模組化反應爐（SMR）開始興起，各國為因應AI算力分散部署的趨勢，正與企業正加速SMR建設，提供靈活且快速部署的核能解決方案。

甚至，科技巨頭也親自下場參與，例如微軟與Constellation合作重啟核電廠，Alphabet投資新核電站，專供AI資料中心使用。核能不再只是備選方案，而是AI時代的「算力燃料」選擇。

只是，核能的挑戰絕對是很巨大的，尤其是像台灣這種原本反核的社會，除了核電建設週期長、成本高，核電廠興建需7至10年，投資動輒數十億美元，需政府政策支持與法規鬆綁。另外，核廢料與社會接受度到底如何，核能仍面臨廢料處理、災害風險與地方反對等問題，需技術創新與溝通策略，這些恐怕都是這一波超級AI大循環中，不可迴避的新挑戰了。