黄仁勋称 OpenAI 承诺 2030 年前部署约 12GW 英伟达算力，AI 工厂竞争升温
据 IT之家 8 月 17 日消息，英伟达 CEO 黄仁勋当晚通过官方博客表示，OpenAI 已承诺在 2030 年前大规模部署英伟达 AI 基础设施。来源显示，OpenAI 现有及计划中的部署承诺合计约为 12GW 英伟达算力；若英伟达与 PORTS-Pike 项目的合作在首期 4.25GW 之外继续扩展，总规模有望进一步达到约 16GW。按上述规模估算，到 2030 年，这些英伟达算力对应的业务机会约为 6000 亿美元。
这意味着，AI 大模型竞争正在从单纯的模型参数、训练技巧和产品能力，进一步转向底层基础设施的长期锁定。对 OpenAI 这样的模型公司而言，算力不再只是云服务采购问题，而是关系到未来模型迭代、推理服务成本和产品供给能力的核心资源。
从芯片到土地、电力，英伟达要锁定 AI 工厂全链条资源
黄仁勋在博客中提到，建设 AI 工厂需要一整套关键资源体系，既包括先进芯片、封装、内存和网络，也包括土地、电力和建筑外壳等基础条件。英伟达过去依靠自身规模、可预测的长期需求以及供应链合作关系，提前锁定关键半导体资源；现在，公司准备将类似策略延伸到土地、电力和建筑外壳，也就是来源中所称的 LPS。
这一步的意义在于，AI 基础设施的瓶颈正在外溢。GPU 仍是核心，但数据中心能否落地，还取决于当地可用电力、园区容量、建设周期以及后续扩容条件。对于超大规模 AI 训练和推理集群而言，电力与场地正在成为与芯片同等重要的战略资源。
英伟达此次宣布与 SB Energy 合作，在美国俄亥俄州朴次茅斯的 PORTS-Pike 科技园区锁定 LPS 容量，用于部署英伟达算力。来源显示，OpenAI 将成为承租方，并将在该园区建设和运营一座世界级 AI 工厂。
PORTS-Pike 首期 4.25GW，将采用英伟达 DSX AI 工厂平台
根据黄仁勋披露，OpenAI 在 PORTS-Pike 的 AI 工厂将采用英伟达完整的 DSX AI 工厂平台，覆盖 GPU、CPU、网络以及基础设施软件。首期部署预计提供 4.25GW 的 AI 工厂容量。
来源还提到，PORTS-Pike 每部署一代英伟达 AI 工厂系统，预计都会对应约 150 万块英伟达 GPU，并为英伟达带来约 1500 亿至 2000 亿美元收入。该园区在 20 年周期内可支持多轮系统升级。换言之，这并不是一次性的数据中心采购，而是一个可持续迭代的算力基地：土地、电力和建筑外壳长期存在，内部计算设备则可以随着英伟达新一代系统持续更新。
- 规模层面：OpenAI 现有与计划部署承诺合计约 12GW 英伟达算力。
- 项目层面：PORTS-Pike 首期预计提供 4.25GW AI 工厂容量。
- 平台层面：该 AI 工厂将采用英伟达 DSX AI 工厂平台，包含 GPU、CPU、网络和基础设施软件。
- 扩展层面：若合作继续扩大，英伟达可能锁定 PORTS-Pike 剩余 3.75GW 容量。
影响解读：AI 公司进入“算力地产”时代
对中文科技读者而言，这一消息值得关注的并不只是 6000 亿美元的业务机会，更是 AI 产业组织方式的变化。过去，AI 公司更强调模型能力和应用入口；如今，头部玩家正在通过长期基础设施承诺，为未来十年的模型训练、推理和多模态服务扩张提前占位。
从产业链看，英伟达正在把自己从 GPU 供应商进一步升级为 AI 工厂基础设施平台方。它不仅提供芯片和网络，还通过资源锁定、平台组合和系统迭代，参与到 AI 产能规划的更前端。OpenAI 则通过承租和运营 AI 工厂，获得更稳定的大规模算力供给，为后续模型和产品扩张提供基础。
这也说明，大模型竞争的门槛正在继续抬高。未来的领先者不仅需要算法团队和用户生态，还需要长期、稳定、可升级的算力基地。AI 工厂将成为大模型公司最重要的底层资产之一，而围绕电力、园区、GPU 和网络系统的全球竞争，可能会持续影响 AI 产品的成本结构与创新节奏。