OpenAI博通聯(lián)手發(fā)芯片，黃仁勛還能保持松弛嗎？

黃仁勛近年來的變化，就是頭發(fā)比以前白了。

有人說白頭發(fā)是因?yàn)榛?、歲數(shù)，也有一部分人認(rèn)為，是因?yàn)榻箲]、壓力。

2026年5月，黃仁勛在斯坦福大學(xué)面向在校學(xué)生的公開演講中說到，“我90％的工作都是硬撐，但任何工作，我都努力做到最好。”

實(shí)際上早在33年前，黃仁勛在采訪中就曾表示過他自己的壓力，黃仁勛說“英偉達(dá)距離倒閉只有30天?！?/p>

最近黃仁勛又多了一個(gè)頭發(fā)變白的理由，那就是OpenAI和博通一起發(fā)布了Jalape?o芯片。

這是OpenAI第一顆自研的推理芯片。從設(shè)計(jì)到流片只用了九個(gè)月，目標(biāo)部署10GW，而且這顆芯片已經(jīng)可以跑GPT-5.3了。

OpenAI跟Anthropic不一樣，后者又有谷歌的TPU，又有亞馬遜的Trainium。OpenAI此前一直是堅(jiān)定的英偉達(dá)用戶，現(xiàn)在有了Cerebras還不夠，又和博通混到了一起。

01

英偉達(dá)還在狂奔，但英偉達(dá)有敵人了

5月20日，英偉達(dá)公布了最新一個(gè)季度的財(cái)報(bào)。單季營收816億美元，毛利率是74.9%，自由現(xiàn)金流接近490億美元。數(shù)據(jù)中心收入752億美元，同比增長92%。

顯然，英偉達(dá)仍然在春風(fēng)得意。

但現(xiàn)在的局面就是，英偉達(dá)正在被圍攻。

就拿博通來說吧，他們最近的財(cái)報(bào)就很亮眼。在最新一個(gè)季度里，公司AI半導(dǎo)體業(yè)務(wù)收入達(dá)到108億美元，同比增長143%。

而博通預(yù)計(jì)，2026財(cái)年這塊業(yè)務(wù)的收入將達(dá)到約560億美元，而上一個(gè)財(cái)年約為200億美元。

博通跟英偉達(dá)不一樣，博通做的是ASIC，也就是“按客戶需求定做的AI芯片”?？蛻粝胍裁葱酒?，它就幫客戶專門做什么芯片。

現(xiàn)在的AI算力不是一顆芯片在工作，而是幾萬、幾十萬顆芯片組成一個(gè)集群一起工作。模型訓(xùn)練時(shí)，芯片要不斷交換參數(shù)；推理時(shí)，尤其是專家模型和長上下文任務(wù)，芯片之間也要頻繁傳數(shù)據(jù)。

也就是說你芯片算得再快，如果網(wǎng)絡(luò)跟不上，整個(gè)算力集群就會(huì)被最慢的通信環(huán)節(jié)拖住。

這就是博通的優(yōu)勢(shì)了，博通本質(zhì)上是一個(gè)通信公司。它除了做ASIC以外，還給它的客戶做連接這些芯片的高速以太網(wǎng)交換芯片。

比如博通最新的Tomahawk 6交換芯片，單顆交換能力達(dá)到102.4Tbps，面向的就是超大規(guī)模AI集群。OpenAI與博通的10GW合作公告里就明確寫到，合作內(nèi)容也不只包括定制AI加速器，還明確包括配套的Ethernet網(wǎng)絡(luò)方案。

還有一點(diǎn)，博通足夠“中立”。

這是很多人都會(huì)忽略的地方。無論是OpenAI也好，還是Anthropic也好，他們都不希望把自己的核心芯片計(jì)劃交給另一家也在做大模型、做云服務(wù)的公司。

而博通剛好不做模型、不賣云，它也不和客戶搶最終用戶。 就是因?yàn)檫@層身份在，所以O(shè)penAI和Anthropic才會(huì)都選擇它。

英偉達(dá)現(xiàn)在的對(duì)手可不只有博通，還有亞馬遜。

AWS雖然不單獨(dú)披露Trainium的收入，但亞馬遜CEO安迪·杰西（Andy Jassy）在今年4月的股東信里表示，包括Trainium、Graviton和Nitro在內(nèi)，亞馬遜的自研芯片業(yè)務(wù)，年化收入已經(jīng)突破200億美元。

關(guān)鍵后面他還補(bǔ)了一刀，說如果把這個(gè)芯片部門當(dāng)成獨(dú)立公司，讓亞馬遜在2026年生產(chǎn)的所有芯片，按市場(chǎng)價(jià)賣給AWS和外部客戶，那么年收入大約是500億美元。

其實(shí)亞馬遜的Trainium芯片，正在成為亞馬遜第二大生意。

谷歌這邊，情況也是一樣的。

Anthropic在去年10月拿到了最多100萬顆谷歌TPU的使用權(quán)，超過1GW的算力容量在2026年上線。今年4月，Anthropic又跟谷歌和博通簽了新的協(xié)議，鎖定了約3.5GW的下一代TPU算力，2027年開始交付。

與此同時(shí)，谷歌云的單季收入在2026年第一季度首破200億美元，同比增長63%，谷歌還披露其AI Agent相關(guān)收入同比增長了800%。

02

OpenAI和Anthropic正在脫離英偉達(dá)的管控

英偉達(dá)除了要面對(duì)四面八方圍過來的友商，還得去應(yīng)付OpenAI和Anthropic這兩個(gè)小弟。

OpenAI現(xiàn)在把算力分成了兩條路線，一條還是英偉達(dá)，另一條線是Cerebras和博通。

Cerebras做的東西跟市面上所有AI芯片都不一樣，它用的是晶圓級(jí)芯片，一整片晶圓就是一個(gè)處理器，上面有幾十萬個(gè)計(jì)算核心。這種架構(gòu)的核心優(yōu)勢(shì)是數(shù)據(jù)移動(dòng)極少，延遲極低。

對(duì)推理來說，延遲低意味著模型輸出更快。

今年1月，OpenAI跟Cerebras簽了一份價(jià)值超過200億美元的多年期協(xié)議，承諾部署750MW的Cerebras推理算力，交付時(shí)間橫跨到2028年。

基于這筆合同，Cerebras拿到了OpenAI給的10億美元運(yùn)營資金貸款，隨后在5月完成了64億美元的IPO。

Cerebras的年收入指引還不到9億美元，但一份OpenAI的合同就給這家公司帶來了超過200億美元的收入。

甚至我可以斷言，Cerebras現(xiàn)在就是OpenAI的硬件部門。

博通跟Cerebras不同的地方在于，后者簽的訂單是算力合同。要在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)，給OpenAI提供一定規(guī)模的推理服務(wù)。

而前者的訂單內(nèi)容，是OpenAI自己主導(dǎo)設(shè)計(jì)芯片。OpenAI最清楚自家模型推理時(shí)，算力、內(nèi)存、KV Cache、網(wǎng)絡(luò)通信分別卡在哪里。

這就跟買車一樣，你只開公路，那就沒必要選配越野輪胎、四驅(qū)和底盤護(hù)板，這些配置只有越野的時(shí)候才有用，公路完全用不上。你就能把這錢省下來去升級(jí)別的地方。

這是OpenAI的第一顆自研推理芯片，從架構(gòu)設(shè)計(jì)到流片只用了九個(gè)月。

博通說這是先進(jìn)半導(dǎo)體歷史上最快的ASIC開發(fā)周期。Jalape?o從一張白紙開始，完全圍繞ChatGPT的推理進(jìn)行設(shè)計(jì)。

GPT-5.3-Codex-Spark已經(jīng)在實(shí)驗(yàn)室里跑在Jalape?o工程樣片上，跑的是生產(chǎn)環(huán)境的目標(biāo)頻率和功耗。OpenAI的說法是，每瓦性能“遠(yuǎn)超當(dāng)前最先進(jìn)水平”。

Jalape?o的目標(biāo)部署規(guī)模是10GW，相當(dāng)于10座大型核電站。

雖然在訓(xùn)練端，OpenAI仍然離不開英偉達(dá)GPU。因?yàn)榍把卮竽Ｐ陀?xùn)練對(duì)算力密度和互聯(lián)帶寬的要求非常高，目前只有英偉達(dá)的GPU能夠滿足OpenAI的標(biāo)準(zhǔn)。

但推理不同。推理是穩(wěn)定、海量、重復(fù)的工作負(fù)載。每天幾億人問ChatGPT同樣類型的問題，模型結(jié)構(gòu)不變，計(jì)算模式高度可預(yù)測(cè)。

這種負(fù)載最適合被專用化，把通用GPU里那些用不上的電路全都砍掉，只保留大模型推理需要的部分，便宜而且高效。

Anthropic走的是另一條路。

它把推理和訓(xùn)練一起押在了AWS Trainium上。Trainium是AWS自己的AI芯片，兼顧訓(xùn)練和推理。

今年4月，亞馬遜又向Anthropic投了50億美元，累計(jì)投資達(dá)到130億美元，并保留了追加至多200億美元的權(quán)利。

禮尚往來，Anthropic承諾未來十年在AWS上花費(fèi)超過1000億美元，鎖定5GW的Trainium算力，覆蓋Trainium2到Trainium4三代芯片、數(shù)千萬顆Graviton CPU。

圍繞這個(gè)超級(jí)大合同，亞馬遜在印第安納州建了兩個(gè)巨型數(shù)據(jù)中心園區(qū)，名為“Rainier項(xiàng)目”，規(guī)劃總?cè)萘考s4.7GW。

我簡單算了算，如果OpenAI和Anthropic兩個(gè)大型園區(qū)全天運(yùn)行，一年要消耗掉1288億度電，相當(dāng)于15座大型核電站。

這個(gè)數(shù)字可能看著有點(diǎn)虛，我換成熱量你就能看懂了。14.7GW功率下，每秒消耗是147億焦耳（14.7 × 10? J），那么每天就是1.27 × 101?焦耳。相當(dāng)于30.4萬噸TNT。

然而，就是這么大一筆訂單，卻全然和英偉達(dá)一毛錢關(guān)系都沒有。

03

博通突然上位

最后回過頭來看博通。

你有沒有想過這么一個(gè)問題，為什么OpenAI、Anthropic的“去英偉達(dá)”路線，最后都得經(jīng)過博通？

就拿OpenAI來說，明明它可以仰仗微軟，畢竟OpenAI本來就有很大一部分算力是從微軟的Azure買來的。但現(xiàn)實(shí)就是，OpenAI正在遠(yuǎn)離微軟。

這里面的核心邏輯是，OpenAI和Anthropic都想要芯片的“定義權(quán)”。

看似OpenAI跟博通開發(fā)Jalape?o芯片的整個(gè)過程中付出了很多，設(shè)計(jì)了整個(gè)芯片?？扇绻懔私庑酒袠I(yè)你就清楚，設(shè)計(jì)芯片其實(shí)是行業(yè)內(nèi)最簡單的部分，難的是后面的工程化、量產(chǎn)和網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。而這些部分，全都掌握在博通手里。

一顆AI芯片，真正跟模型推理直接相關(guān)的計(jì)算邏輯，可能只占整個(gè)芯片面積的一半不到。

剩下這些用來搬運(yùn)數(shù)據(jù)、串行接口、主機(jī)通信的模塊，每一塊都極其復(fù)雜，從頭設(shè)計(jì)任何一塊都要幾十個(gè)工程師干大半年。

博通做了幾十年通信芯片，這些IP全是現(xiàn)成的。之所以Jalape?o九個(gè)月能從圖紙到流片，其實(shí)跟新聞稿中提到的OpenAI用AI設(shè)計(jì)芯片關(guān)系不大，真正靠的是博通豐富的基礎(chǔ)設(shè)施。

2023年AI剛火起來的時(shí)候，所有人的眼睛都盯著英偉達(dá)。GPU是稀缺品，H100一卡難求，英偉達(dá)的市值從幾千億一路沖到幾萬億。博通那陣子反而沒什么聲音。

隨著行業(yè)的發(fā)展，博通開始意識(shí)到，想自己造芯片的AI公司越來越多。不過大家都不想從頭開始研究芯片，又累又苦又費(fèi)時(shí)間精力。

所以就催生出了一個(gè)新詞，叫做“芯片自主權(quán)外包”。

博通的位置剛好卡在這里，我能幫你設(shè)計(jì)，我?guī)湍阏掖S，我?guī)湍愎芄?yīng)鏈，我?guī)湍阕鼍W(wǎng)絡(luò)。最后芯片是你的，你想怎么用怎么用，不用跟我分成。

博通賺的不是產(chǎn)品的錢，是服務(wù)的錢。這就導(dǎo)致博通的客戶越成功，博通的生意就越大。

而這件事，英偉達(dá)做不了。不是技術(shù)上做不了，是商業(yè)模式上做不了，因?yàn)橛ミ_(dá)賣的是成品，它只懂成品那套邏輯。

博通是把整套鏈路全都鋪滿了，你任何一個(gè)環(huán)節(jié)有需求，博通都能給你找到對(duì)應(yīng)的價(jià)碼。

還有一層。英偉達(dá)的客戶之間是競(jìng)爭關(guān)系。

它如果幫OpenAI設(shè)計(jì)芯片，Anthropic會(huì)怎么想？谷歌會(huì)怎么想？Meta會(huì)怎么想？

而且英偉達(dá)現(xiàn)在還需要面對(duì)一個(gè)問題：造芯片的錢，很大一部分根本不是它賺的。

一顆GPU，最貴的部分不是核心，是旁邊堆的那幾層HBM。HBM是一種堆疊式高帶寬內(nèi)存，模型參數(shù)越大，需要的HBM越多。

全球能大規(guī)模量產(chǎn)HBM的，就那么幾家。比如三星和SK 海力士，這兩家?guī)缀跗椒至诉@個(gè)市場(chǎng)。

換句話說，英偉達(dá)賣一顆 GPU，里面相當(dāng)一部分收入轉(zhuǎn)手就交給了韓國人。更何況HBM的產(chǎn)能本身就緊張，擴(kuò)產(chǎn)周期極長。一座HBM工廠從規(guī)劃到量產(chǎn)要好幾年，比建GPU的先進(jìn)封裝產(chǎn)線還慢。

所以這就是今天的黃仁勛，前有狼后有虎，手里牽著的兩個(gè)娃還不老實(shí)。