摘要：它主导了约410亿美元、折合2900亿元人民币的融资，将押注美国AI、联手微软搭建算力帝国的野心清晰展现出来。

文 | 金锐点

编辑 | 金锐点

10月28日，OpenAI正式官宣完成资本结构重组，孙正义旗下的软银是这场重组背后的关键推手。

它主导了约410亿美元、折合2900亿元人民币的融资，将押注美国AI、联手微软搭建算力帝国的野心清晰展现出来。

如今，美国科技巨头正通过资本绑定形成紧密生态，试图牢牢掌控算力这一核心资源，在这样的背景下，中国走自研路线能否实现破局？

这件事不仅关乎科技领域的竞争格局，更直接影响未来产业发展的主动权。

软银这2900亿的投入，绝非简单的财务投资，而是瞄准AI全产业链的战略卡位。

在410亿美元的融资总额中，软银自身拿出300亿美元，剩余110亿美元由Dragoneer、Thrive等机构补足，且资金并非一次性拨付。

重组前先投入100亿美元，剩下的225亿美元要等重组完成后才陆续到账。

从这个安排能看出，软银对这笔交易既保持谨慎，又有着明确的战略算计。

凭借这笔投资，软银不仅获得OpenAI5%至10%的股权，还通过旗下SBEnergy深度参与星门计划。

这个计划由软银和OpenAI联合发起，拟在四年内投入5000亿美元建设全球超级计算网络。

第一批算力集群将落地德克萨斯州，可容纳40万枚GPU，目标到2033年建成250吉瓦的算力规模，体量接近德国全国的用电量。

而SBEnergy主要负责超算中心的电力基础设施建设，相当于从算力生产的能源源头就握住了话语权。

在软银搭建的算力帝国里，微软的角色同样关键，作为OpenAI的长期合作伙伴，微软通过此次重组持有OpenAI27%的股权。

按当前估值计算，这部分股权价值1350亿美元，对比它最初投入的138亿美元，账面增值近10倍。

双方还签订新协议，将合作期限延续至2032年，虽然微软放弃了OpenAI云服务的独家采购权。

但换来了2500亿美元的Azure云服务订单，同时保留为OpenAI提供模型训练用超级计算机的独家权利。

这种“退一步进两步”的操作，让微软既不用承担过多风险，又能持续享受OpenAI的技术红利和营收分成，直到通用人工智能（AGI）实现。

如今美国AI领域已形成“芯片-云服务-模型-应用”的闭环生态，以英伟达为例，它不只是向OpenAI销售芯片。

还通过1000亿美元的交易向对方出租500万片芯片，甚至为数据中心贷款提供担保，从单纯的硬件供应商转型为“服务+金融”深度绑定的合作伙伴。

甲骨文则凭借一份3000亿美元的云服务合同跻身核心阵营，市值也随之逼近万亿大关。

在这个生态循环中，芯片巨头会投资云厂商，云厂商又会入股模型实验室，应用产生的数据再反哺模型训练。

每一个环节都通过股权和长期合同紧密绑定，形成了较强的生态壁垒，这样的格局对中国带来三重现实挑战。

技术层面，美国通过星门计划整合了全球70%以上的新增智能算力，而中国的智能算力规模还不到美国的十分之一，且高端GPU严重依赖进口。

英伟达H100等芯片的出口限制，直接制约国内大模型的训练效率。

数据安全领域，如果软银主导的超算中心通过“技术合作”获取中国制造业、交通等领域的数据，可能引发信息泄露风险。

产业链方面，软银此前收购的ABB机器人业务，正凭借技术优势抢占中国高端工业机器人市场。

而国内机器人核心零部件的国产化率仍不足，暂时难以形成直接抗衡能力，不过面对这些压力，中国的自研破局路径已逐渐清晰。

在算力基础设施领域，东数西算工程已取得显著成果，中国联通在呼和浩特建设的云数据中心，目前已建成3万架机架，依托“2520”低时延网络实现跨区域算力调度。

华为A3风冷超节点启用后，384颗昇腾910C芯片可释放300PFlops的算力，且绿电占比超过80%，能源使用效率（PUE）低至1.1，运营成本比传统数据中心降低30%以上。

国产芯片也在稳步追赶，华为昇腾910B、寒武纪思元590等产品的性能持续迭代。

虽然与英伟达H100相比仍有30%左右的差距，但已能满足政务、工业等场景的需求。

比如山东兴隆庄煤矿，采用基于昇腾平台的AI模型实现采掘场景实时监测，济二煤矿则通过AI预测模型。

将精煤产率提升0.2%以上，对煤矿行业而言，这样的提升已能带来实实在在的收益。

应用层的场景创新，更是中国自研的突出优势，呼和浩特推进的青城智慧交管项目。

依托联通“元景”大模型实现交通流预判与信号灯动态优化，路口通行效率提升25%，同时通过AI视觉检测将车辆查验效率加快88%。

汇能集团的智能无人运销系统，让运煤车辆排队时间缩短95%，装车效率也提升70%。

这些案例充分说明，中国无需依赖高端芯片堆砌，仅凭“场景适配+技术优化”，就能将算力的价值有效发挥出来。

客观来看，中美在AI算力领域的差距依然存在，美国在基础层的原始创新和资本整合能力，目前暂无对手，中国要实现全面追赶，可能还需要5至10年时间。

但美国阵营也并非毫无隐忧，星门计划因缺乏成熟的融资模板，当前进度有所放缓。

而且软银与微软的合作本质上各有诉求，微软已在秘密研发“MAI”系列模型，试图减少对OpenAI的依赖。

中国的优势在于能将“举国体制”与“市场活力”有效结合，国家级AI实验室整合高校、企业资源攻关核心技术。

市场层面，已有63家企业在矿山场景落地AI应用，这些实际场景产生的数据，又能反过来助力模型迭代优化。

说到底，软银和微软砸2900亿布局，本质是想通过资本构建生态垄断，而中国走自研路线，是依靠技术自主和场景创新支撑的长期策略。

从呼和浩特草原上落地的绿色算力，到矿山里保障生产安全的AI系统，这些实实在在的进步都在证明。

破局不必复制他人路径，只要依托自主技术扎根本土场景，中国终将在全球算力格局中占据属于自己的位置。

来源：沧海旅行家一点号