黄仁勋、奥特曼、孙正义“抱团20年”

英伟达、OpenAI与软银旗下SB Energy合作，在美国建设大型数据中心，英伟达既是算力供应商，也为OpenAI的长期租约提供最高1050亿美元的兜底保障。黄仁勋称，AI工厂需提前锁定土地、电力和数据中心，前沿AI实验室因资产负债表不及云巨头，面临算力可用性限制。大型科技公司与AI相关的表外承诺合计已接近3万亿美元，未来现金流压力巨大。

OpenAI正在提前锁定未来20年的算力，英伟达也把手伸向芯片之外。

美国当地时间8月17日，英伟达、OpenAI和软银旗下SB Energy确认合作，在美国建设大型数据中心。其中，SB Energy负责开发和运营，OpenAI将成为客户，数据中心则全部采用英伟达算力。

三方交易中，最受到关注的是英伟达在其中扮演的角色。它既是算力供应商，也为OpenAI的长期租约提供最高1050亿美元的兜底保障，同时直接投资项目建设。原本属于开发商、租户和融资机构间的交易，多了一层芯片公司的身影。

英伟达为什么要承担这样的风险，OpenAI又为何锁定20年算力租约？

一个事实和趋势是：算力需求膨胀之下，土地、电力和数据中心容量，成为“卡脖子”资源，引发各方布局争抢。但在黄仁勋看来，前沿AI实验室的资产负债表不及云巨头，进而引出了“芯片公司参与担保”的方式。

但实际上，云巨头们一样在“负重前行”。

根据《华尔街日报》对9家大型科技公司最新财报文件的分析，这些公司与AI相关的表外承诺（未计入资产负债表，主要来自芯片采购与数据中心长租的远期支付义务）合计已经接近3万亿美元，是当前租赁负债和长期债务总和的3倍。

10GW租约，英伟达提供担保

此次OpenAI、软银旗下SB Energy与英伟达合作的数据中心项目位于美国俄亥俄州名为PORTS-Pike的园区。计划建设至少10GW新能源发电能力，园区建成后将独家部署英伟达计算基础设施，最终形成约8GW的AI工厂容量。

项目建设分两个阶段。第一阶段规划容量为4.25GW，其中首批800MW预计在2028年投入使用，主要利用现有AEP Ohio基础设施。此后，项目还需要继续建设发电厂、输电线路以及其他电网设施，然后扩建数据中容量至预定目标。

英伟达还可以根狙檀来需求，兑现另外3.75GW的容量担保，但这部分在基础设施、许可审批等方面目前存在不确定性，英伟达也没有必须全部租下来的义务。

俄亥俄州南部数据中心园区于今年3月动工

SB Energy和软银计划至少投入42亿美元，用于建设新的区域电网基础设施。SB Energy负责建设、持有和运营数据中心，OpenAI按照已经建成并交付的容量使用。

目前，OpenAI则与SB Energy签下20年租约。协议提到，对应容量完工并可以租赁后，OpenAI才开始支付租金。

提前签下长期容量，可以让OpenAI把未来的算力需求先锁下来。但不意味着英伟达要替OpenAI支付20年的全部租金。

按照协议，英伟达为这笔交易承担的最高付款责任（或总支付义务上限）为1050亿美元，主要针对土地、电力和数据中心等基础设施等费用。

英伟达采用的是一种残值担保结构：如果OpenAI停止租赁，SB Energy就要去找下家。如没有新租约，就考虑出售相关资产。上述方式仍无法覆盖约定的最低价值时，英伟达才来补足差额。

因此，1050亿美元担保对应的是已经建成的数据中心资产的剩余价值，而且会随着项目建设和投入使用分阶段生效，大致覆盖2028年至2030年。随着OpenAI支付租金、数据中心容量陆续上线，英伟达实际承担的风险敞口也会逐步下降。

英伟达愿意这么做，关键就在于这个风险敞口。即便OpenAI未来减少使用，已经建成的计算容量仍可以转给云服务商、企业、AI实验室和初创公司。

提前“抢占”土地、电力

上述消息发布的同一天，黄仁勋撰文解释为什么英伟达会参与这样的项目。他的判断依据是，AI工厂需要的东西越来越多。过去，先进芯片、封装、内存和网络是AI基础设施的主要投入。现在，土地、电力和数据中心也必须提前拿到。

在黄仁勋看来，大型云服务商和投资级企业通常有足够大的资产负债表，也有能力签下长期合同、自己建设基础设施。但前沿AI实验室不一定具备这样的条件。

这些公司的训练和推理需求增长很快，收入也可能随之增加，但要提前锁定几十年的土地、电力和数据中心，还需要稳定的现金流和足够强的融资能力，而这恰恰是很多AI实验室目前欠缺的。

于是，一个新的瓶颈出现了。

黄仁勋写道，这些公司的增长“不受算法或客户需求的限制，而受算力可用性的限制”。

英伟达介入数据中心基建（LPS，Land, Power and Shell），就是在解决这个问题。不过，这并不意味着英伟达准备给所有客户提供类似服务。黄仁勋强调，英伟达只会选择少数拥有明确、长期计算需求的优质场地。

黄仁勋透露，在PORTS-Pike园区部署的每一代英伟达AI工厂系统，可能对应约150万颗英伟达GPU，或者约1500亿至2000亿美元的英伟达收入。

这里的“每一代”很重要。对英伟达来说，在20年的协议周期内，锁定的实际上是长期承载其计算系统的基础设施，而非某一代GPU的固定订单。

OpenAI的长期承诺，又把这个机会进一步放大。

黄仁勋表示，OpenAI现有和计划中的承诺对应约12GW的英伟达计算能力。如果PORTS-Pike继续扩建，相关容量还会增加。按照这一规模，到2030年，OpenAI相关部署机会大约对应6000亿美元的英伟达算力价值。

过去，芯片公司们“入股”客户，引发循环融资的讨论。现在二者关系更进一步，芯片公司直接布局数据中心，为数据中心建设兜底，一方面是都前沿实验室的算力需求提供“担保背书”，另一方面也是因为数据中心建设，将会给自身带来持续的订单。

3万亿美元的表外承诺

PORTS-Pike的算力故事，不只是英伟达和OpenAI。

过去两年，AI公司和大型科技公司都在疯狂建设数据中心，但越来越多的基础设施并不是直接由它们买下来，而是通过租赁、长期采购协议、合资企业和其他融资结构提前锁定。

《华尔街日报》最近分析包括Alphabet、亚马逊、微软、Meta、甲骨文、英伟达、博通、SpaceX和AMD在内的9家大型科技公司最新证券文件发现，截至最近一次申报，这些公司主要与AI相关的表外承诺合计约3万亿美元。

相比过去一年约6000亿美元的资本支出，这些公司签下的表外承诺规模要大得多。

Meta的Hyperion数据中心就是一个典型案例。

这个位于路易斯安那州的数据中心占地相当于1700个足球场，由Blue Owl Capital管理的基金持有一家合资企业负责建设。Meta是少数合伙人，也是租户，其租金为债券持有人提供现金流。

在开始支付租金之前，这部分义务不会完整反映在Meta的资产负债表上。截至今年6月，Meta披露的尚未开始的租赁总义务达到3470亿美元，其中就包括Hyperion项目。

截至6月，Meta已租下路易斯安那州Hyperion数据中心，但租金尚未开始支付，相关租赁义务尚未完整计入资产负债表

根据统计，9家公司尚未开始的租赁付款承诺合计约1.2万亿美元，约为一年前披露金额的4倍。购买承诺和其他合同义务则达到约1.9万亿美元。

其中，Alphabet的变化尤其明显。

截至6月30日，Alphabet的购买承诺和合同义务达到8110亿美元，而三个月前还是3320亿美元。Alphabet解释称，这些义务主要涉及“技术基础设施和库存”，以及确保数据中心能源供应的协议。部分能源协议甚至要持续到2054年。但Alphabet没有详细解释，为什么仅仅一个季度，相关承诺就增加了近4800亿美元。

扩张的风险不只有数据中心租赁和芯片采购。一些公司的承诺还包括购买其他公司的股票，或者为其他租户的租赁提供担保。英伟达自己也承诺在2026年4月26日至2027年财年结束期间进行270亿美元的股权投资。

但另一种风险在于债务的扩张。一些科技公司已经开始频繁进入资本市场债务融资。Alphabet和亚马逊最近公布的业绩中，自由现金流为负，资本支出已经超过运营业务产生的现金。

Alphabet、亚马逊以及Meta原本健康的现金流（青色柱），预计在2026年剩余时间及2027年将集体转为负值（灰色柱）

而这些数字还没有完全体现未来数万亿美元表外承诺可能带来的现金流压力。更麻烦的是，很多购买承诺和长期租约并不能轻易取消。也就是说，即便未来AI需求没有达到预期，也要为签署的协议埋单。在这种情况下，巨头们将被迫削减其他支出，也可能进一步借钱来维持这些基础设施。

摩根士丹利的会计分析师在4月的一份报告中就提醒，随着这类表外承诺越来越频繁、规模越来越大、结构越来越复杂，投资者判断一家公司的真实杠杆水平会越来越困难。

现在，PORTS-Pike站在了这条趋势的最前面。可谁能保证，算力需求一直是无限激进扩张，而不会放缓呢？