本文来源：贝叶斯之美，原文标题：《大家都是在签期权合约？》
此合作与甲骨文、博通协议并不冲突，而是分层锁定：英伟达提供硬件系统，甲骨文负责电力机房，博通提供成本优化方案。OpenAI通过“期权拼图”策略，同时绑定算力、电力、成本三条约束线，为2026-2028年超大规模扩张提供供给保障。
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。
这个签约着实有点迷，博通财报大涨，因为拿到了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？？
事实核验|哪些已被正式披露？
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。
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？
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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。
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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”。
若按黄仁勋你引用的口径“10 GW ≈ 4–5 百万 GPU”粗估（仅量级，不是报价）：
- IT 设备 CAPEX（用 NVL72 的“$54k/GPU 全栈”做代理）：≈$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）。
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）：
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年用电≈75–104 TWh；
- 年电费≈$3.4–$10.4B。
这与 IEA“数据中心用电快速翻倍”的趋势相吻合，电力/PPA 才是所有合同的“真触发器”。
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？）
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：
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。
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。
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 提供并投融资支持“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？
为什么还要在英伟达层面单独绑定？三点现实驱动：
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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。
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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。
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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。
所以，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。
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——
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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）。这条线解决“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/供给安全，并不排斥继续用 NVIDIA 做前沿训练。
换句话说：NVIDIA 解决“性能与栈+供给优先级”、Oracle 解决“电与机房”、Broadcom 解决“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
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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。
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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。
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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。
看起来，大家都在签“带触发条件的期权合约”。OpenAI 用NVIDIA（训练/长上下文推理）× Oracle（电力/交付）× Broadcom（长期 TCO/二源化）三件套，去压电力、封装/HBM 与资金闭环这三道硬门槛；“10 GW”是在既有承诺之上的新增轨道，规模与周期都指向2026–2028的重投入窗口。
但是市场反复炒“期权”就应该更谨慎了！
