近期，甲骨文等科技巨头与OpenAI的深度合作，成为业界关注的焦点。这一系列合作最直接地反映了OpenAI当前算力资源的紧缺状况。自今年二季度以来，OpenAI的活动愈发频繁，例如博通此前在法说会上透露，已成功将一位潜在大客户转化为实际客户，并带来了超过100亿美元的订单。据《金融时报》等媒体推测，这位大客户极有可能是OpenAI。而近期，双方更是签订了战略合作协议，进一步加深了合作。
除了博通，OpenAI还与甲骨文、英伟达等多家厂商展开了深入合作，合作层面不仅限于订单，更深入至股权层面。甲骨文作为云计算领域的佼佼者，与OpenAI的携手无疑为双方带来了更多可能性。而英伟达等厂商的加入，更是让OpenAI的算力资源得到了有力补充。然而，这也从侧面反映出，OpenAI目前对算力的需求仍然十分迫切，甚至开启了全球扫卡模式以获取更多资源。
从表面看，OpenAI的算力资源似乎较为稀缺；但深入分析，这更可能是新一轮算力资源争夺战的强烈信号。回顾2023至2024年，北美地区的谷歌、微软、亚马逊等头部云厂商在产品升级过程中，都曾面临GPU资源稀缺的问题。他们在法说会上多次提及，算力供应瓶颈已成为业务增长的重大阻碍。
因此，从OpenAI近期的动作来看，增强算力资源在未来一段时间内仍将是其重要战略。当然，随着新型计算芯片的放量，计算性价比正在逐步提高。有人可能认为，性价比的提高意味着产品降价和竞争加剧，进而影响相关厂商的盈利能力。但在全球算力市场，至少目前的情况并非如此。
以OpenAI为例，其模型从最初的文字类逐渐过渡到图像及视频类，这一成长过程显著。从推理端来看，调用模型时，文字的计算量远不及图片与视频。因此，随着多模态能力的发展，算力总体需求将快速增长。性价比的提高反而会吸引更多用户使用AI大模型，推动算力密集型场景的落地，不仅限于娱乐类视频生成，未来还包括AI手机、AIPC、人形机器人、智能驾驶等AI端侧场景。
总体来看，谷歌及国内厂商也呈现出类似趋势，其tokens调用量基本每三四个月就翻一倍。因此，算力需求增长非常迅速。对算力资源而言，哪家厂商拥有更多资源，就意味着把握了未来更好的成长机会。OpenAI与甲骨文等公司的合作，正是这一点的直观反映。
算力需求的增多必然导致硬件端的加速放量。哪家厂商拥有更多算力资源，就意味着在未来发展中具备更强的竞争优势。OpenAI与英伟达、AMD以及英特尔等的合作，从商业模式上看，本质是这些大厂在投入算力AI基础设施建设时，决定购买多少卡主要以自有现金流为衡量标准。但近期情况显示，商业模式正在被颠覆，即从以前的自有现金流投入转变为融资投入。这本质上意味着AI硬件投入可能迎来新一轮加速，最直观的原因是算力需求的快速增长导致算力硬件的稀缺性上升。
对于AI产业的未来发展趋势，这些合作无疑将让AI进化得更加迅速。当前，各类模型和应用场景正在快速打开，推理端的发展尤为明显。推理端性能的提升和用户的增多，意味着需要更多算力；而用户的增多还能产生更多数据，反哺训练侧，助力厂商做出更好的模型。因此，推理与训练可以理解为螺旋式上升的过程。
这些合作提供了更多现金流，让厂商能够购置更多芯片，从而运用更多资源，加快AI的发展速度。
在竞争格局方面，目前可见从芯片厂商到模型厂商再到云计算厂商的深度合作正在从订单层面扩展到股权层面。随着这种模式的进一步发展，AI行业的龙头效应将进一步加强，呈现强者恒强的特点。以前可能认为北美有实力的云厂商自身数据中心多，自己做模型更有优势，但从当前的变化来看，下游模型厂商如OpenAI也可自建数据中心，渗透是双向的。因此，总体来看，竞争格局中龙头效应会进一步加强。
对普通投资者而言，指数化投资是更优的选择，可以同时把握海外与国内算力机会。海外算力可以关注通信ETF（518800），其AI核心环节占比高，能精准反映海外算力基本面；国产算力则可以重点布局科创芯片ETF（589100）、半导体设备ETF（159516），投资者可以根据自身风险偏好选择适配的标的。
风险提示：
投资人应当充分了解基金定期定额投资和零存整取等储蓄方式的区别。定期定额投资是引导投资人进行长期投资、平均投资成本的一种简单易行的投资方式。但是定期定额投资并不能规避基金投资所固有的风险，不能保证投资人获得收益，也不是替代储蓄的等效理财方式。
无论是股票ETF/LOF基金，都是属于较高预期风险和预期收益的证券投资基金品种，其预期收益及预期风险水平高于混合型基金、债券型基金和货币市场基金。
基金资产投资于科创板和创业板股票，会面临因投资标的、市场制度以及交易规则等差异带来的特有风险，提请投资者注意。
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