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来源：华尔街见闻
通过将供应商深度绑定的“循环融资”与开创性的“股权换采购”模式，OpenAI正在重写AI时代的资本规则。据高盛测算，计入未来巨额资本支出后，OpenAI在2026年一年的总资金需求将从350亿美元飙升至约1140亿美元，对外部股权和债务融资的需求占比将激增至75%。
OpenAI已签下总额近1万亿美元的算力采购协议，但显然，它的银行账户里并没有这么多钱。
今年以来，这家引领全球AI浪潮的公司以前所未有的速度，与英伟达、AMD、甲骨文等巨头签署了总额近1万亿美元的算力协议，规模远超其自身营收，也远超其融资能力。
这引发了市场的核心疑问：一家仍在巨额亏损、持续“烧钱”的创业公司，究竟如何支撑这场豪赌？
答案并非传统的股权或债务融资，而是一套精心设计的“金融炼金术”：通过将供应商深度绑定的“循环融资”与开创性的“股权换采购”模式，OpenAI正在重写AI时代的资本规则。
万亿算力订单背后：一场“让伙伴入局”的资本游戏
OpenAI的万亿算力版图，由一系列与科技巨头的重磅协议构成。
具体而言，这些协议包括与芯片巨头英伟达（Nvidia）高达5000亿美元、与AMD高达3000亿美元、与云服务商甲骨文（Oracle）3000亿美元的合作，此外还有与数据中心集团CoreWeave超过220亿美元的交易，旨在为OpenAI在未来十年内提供超过20吉瓦（GW）的计算能力——其能耗约等于20座核反应堆。
宏伟蓝图的背后是严峻的财务现实。OpenAI正以惊人的速度消耗现金。分析机构DA Davidson的分析师Gil Luria直言：“OpenAI根本没有能力做出任何这些承诺”，并预测其今年可能亏损约100亿美元。
那么，钱从何来？
媒体分析称，答案在于OpenAI巧妙地运用了硅谷“假戏真做，直到成功”（fake it until you make it）的精髓，通过所谓的“循环安排”（circular arrangements），让一众科技巨头为其未来“入局”（have skin in the game）。
换言之，这本质上是一场资本游戏：OpenAI利用其在AI领域的领军地位和巨大的市场预期作为杠杆，说服供应商们以非传统的方式为其算力扩张提供资金，将未来的增长潜力提前变现为当下的购买力。
“循环收入”与“股权换采购”：万亿订单背后的金融炼金术
OpenAI的资金魔术，主要通过与AMD和英伟达两种截然不同但逻辑相通的创新模式实现。这两种模式清晰地展示了AI算力如何从一项单纯的资本支出，演变为一种可被金融化、证券化的资产类别。
（1）AMD模式：以未来表现为基础的“股权换采购”
与AMD的协议堪称半导体历史上的一个创举。
表面上，OpenAI计划采购和部署高达6GW、价值900亿美元的AMD Instinct系列GPU。但协议的核心，是AMD向OpenAI发行了认股权证，允许其以每股仅0.01美元的名义价格，购买最多1.6亿股AMD股票。
这一结构本质上是一个金融工具，它将硬件销售巧妙地转化为了股权配置。根据测算，如果未来AMD的股价因其GPU被大规模采用而上涨至600美元，OpenAI持有的这部分潜在股份总价值将达到960亿美元，恰好约等于硬件采购的总价值。这意味着，如果合作顺利且市场看好，OpenAI几乎可以“免费”获得这批算力。
这种模式的精妙之处在于，它是一种基于业绩的股权激励。它将AMD的长期估值与OpenAI的基础设施增长直接挂钩，形成了一种强大的共生关系，并为OpenAI创造了一条潜在的“自筹资金”路径：随着采购里程碑的达成和AMD股价的上涨，OpenAI可以将已行权的股票变现，用以资助后续的GPU采购，极大地缓解了自身的资本支出压力。
（2）英伟达模式：更直接的“循环收入”
与英伟达的合作则采用了另一种更直接的循环逻辑。英伟达计划在未来十年向OpenAI投资高达1000亿美元。这笔资金为OpenAI提供了可以直接用来购买英伟达芯片的现金。
高盛在其深度分析报告中将此类交易称为“循环收入”（circular revenue）：英伟达将资金注入OpenAI，OpenAI再用这笔钱向英伟达下达GPU订单。
该机构认为，这种模式下的客户并非“自筹资金”，当供应商的股权投资最终以收入形式回流时，投资者会对这种收入的“循环”性质进行更严格的审视，这可能使该公司对英伟达等核心伙伴的估值倍数持“更为审慎”的态度。
高盛剖析OpenAI资金流
尽管金融工具设计精巧，但OpenAI真实的资金缺口可能依然巨大。
为了更精确地理解OpenAI的财务状况，高盛从两个角度对OpenAI的财务状况展开了剖析：
首先，从运营现金流（Operating Cash Flow）的视角看，情况似乎尚可控。高盛估计，OpenAI在2026年的年度运营基础设施成本（包括推理、训练、人员等）约为350亿美元。在这笔支出中，资金来源大致构成如下：
OpenAI自身收入： 贡献约48%。
供应商融资（Vendor Financing）： 贡献约27%。
外部股权/债务融资： 贡献约25%。
在这个模型下，OpenAI似乎能通过自身造血和合作伙伴的支持，覆盖大部分日常运营开销，资金结构相对平衡。
然而，一旦将未来的重大资本承诺（Capital Commitments）纳入考量，一幅截然不同的图景便浮现出来。
高盛指出，除了运营成本，OpenAI还做出了重大的外部资本承诺以保证未来的算力供应。这些承诺包括：与英伟达合作自建数据中心（预计2026年需要约600亿美元资本），以及为“星际之门”（Stargate）项目投入的资金（预计2026年为190亿美元）。
当计入这些未来的巨额资本支出后，高盛测算，OpenAI在2026年一年的总资金需求将从350亿美元飙升至约1140亿美元。面对这1140亿美元的巨大资金缺口，资金来源结构发生了戏剧性的变化：
外部股权/债务融资： 依赖度激增至压倒性的75%。
OpenAI自身收入： 贡献比例被稀释至17%。
供应商融资： 贡献比例骤降至8%。
在这一模型下，其资金结构彻底失衡。外部股权和债务融资的需求占比激增至75%，而其自有收入的贡献则被稀释至仅17%。
换句话说，即便有各种创新的金融工具设计，如果真要兑现重大资本承诺，OpenAI对外部资本的依赖程度依然是惊人的，其宏伟的算力帝国建设，远非依靠自身业务或巧妙的供应商协议就能支撑，能否持续、大规模地从VC、债务市场等外部资本市场获得融资，成了这场豪赌能否成功的关键。
豪赌、风险与未来：AI泡沫还是产业基石？
无论是AMD的股权激励，还是英伟达的直接投资，这些协议都立竿见影地推高了合作伙伴的市值。例如，甲骨文和AMD在宣布与OpenAI合作后，市值分别飙升了2440亿美元和630亿美元。
这种股价的上涨，反过来又增强了市场对这种合作模式的信心，形成了一个看似完美的正向反馈循环，但同时也让“AI泡沫”的警钟越敲越响。
当下来看，OpenAI这套复杂的金融架构，虽然在短期内解决了算力来源问题，但风险也不容小觑：
信用与增长风险： 评级机构穆迪已对甲骨文发出警示，因其未来数据中心业务过度依赖OpenAI这个尚未证明自身盈利能力的客户。整个生态的繁荣都建立在AI应用将持续指数级增长的假设上。一旦用户增长或付费意愿放缓，这个由高预期支撑的资本循环链条便可能断裂。
成本纪律的缺失： 一位硅谷资深投资人评价，OpenAI“天生就没有成本纪律”，并将其与早期的亚马逊和甲骨文对比，后两者都是在“濒临破产后”才开始严格控制成本。其首席执行官萨姆·奥特曼（Sam Altman）也公开表示，实现盈利“不在我最关心的前十个问题之列”。这种不计成本、优先增长的战略，在资本充裕时可以高歌猛进，但在市场转向时则可能面临巨大压力。
产业格局的深层变动： 高盛的报告进一步指出，这一趋势正在改变英伟达等上游企业的客户结构。其收入正从传统、财务稳健的超大规模云厂商（Hyperscalers），越来越多地流向资金依赖外部融资、风险更高的AI创业公司和主权AI基金。高盛预计，到2027年，AI创业公司和主权AI将分别为英伟达贡献660亿和460亿美元的收入。这种客户结构的变化，虽然带来了新的增长点，但也无疑增加了整个产业链的波动性和估值的不确定性。
尾声
OpenAI的万亿算力大单，是一次将金融创新、产业捆绑和市场预期运用到极致的资本运作。它通过“循环融资”的模式，撬动了数倍于自身体量的资源，加速了AI基础设施的建设。
然而，这套体系的根基，是对未来技术突破和市场持续狂热的坚定信仰。
这究竟是在为下一代工业革命奠定坚实的算力基石，还是一个建立在循环信贷和资本泡沫之上的空中楼阁？时间将给出最终的答案。但毫无疑问，OpenAI已经将自己和它的合作伙伴们，一同推向了一场史无前例的豪赌牌桌。
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