NVIDIA的双重AI押注：500亿美元投向Ilya Sutskever的SSI，另可能斥资2500亿美元为OpenAI兜底

引言

NVIDIA正在对前沿AI的未来做出两种截然不同的押注。

第一个已正式落地：由OpenAI联合创始人兼前首席科学家Ilya Sutskever领导的秘密AI实验室安全超级智能公司(SSI)，已与NVIDIA建立长期战略合作伙伴关系。NVIDIA公开确认对SSI进行投资，并为其提供下一代Vera Rubin平台的访问权限。路透社随后援引知情人士报道称，该股权投资金额为50亿美元。

第二笔交易规模大得多，但尚未最终敲定。

《华尔街日报》报道，NVIDIA正在洽谈为俄亥俄州南部拟建的OpenAI数据中心项目提供约2500亿美元的融资担保。该设施最终可能需要约10吉瓦的电力，包括内部芯片在内的总成本将超过5000亿美元。

这两项举措指向不同方向。

SSI代表了对先进AI新研究路径的重注；OpenAI则代表了规模扩张路径：庞大的基础设施、巨大的电力需求以及模型训练和推理能力的持续扩展。

NVIDIA对两者似乎都有兴趣。

Ilya Sutskever携NVIDIA合作回归

自Sutskever于2024年创立SSI以来，该公司一直以异常低调的方式进行公开沟通。

其官网仍描述着一个狭窄的使命：

将构建安全超级智能作为公司的唯一产品和目标。

与许多AI初创公司不同，SSI并未围绕聊天机器人、开发者平台、消费应用或企业产品来构建其公众形象。

这绝非偶然。

该公司表示，希望其商业模式、投资者和技术组织都围绕一个长期研究目标而非短期产品周期进行整合。

2026年7月27日，这一平静期被SSI与NVIDIA的联合公告打破。

两家公司表示，他们已建立长期战略合作伙伴关系，这将大幅提升SSI获取计算资源的权限。

NVIDIA还进行了投资。

官方公告未披露具体金额。路透社后续报道称，该股权投资为50亿美元。

这一区别很重要：

• 合作伙伴关系与投资已正式确认。
• 50亿美元金额则来自基于知情人士透露的报道。

SSI称其研究已具备规模化条件

公告中最重要的一句话来自Sutskever本人。

他表示，SSI现已拥有"值得规模化扩展"的研究成果。

NVIDIA使用了类似措辞，称SSI在过去两年中一直在默默开发强大而稳健的

对齐的AI。

这些公司并未透露该声明背后的架构、算法、训练方法或模型。

他们透露的是，在达成合作之前，英伟达获得了对SSI严密保护的研究成果的罕见访问权限。

这使得此次投资比标准的基建合同更引人注目。

英伟达不仅仅是向一个新客户供应GPU。根据其自己的公告，该公司在充分审视了SSI的内部工作后决定，下一阶段应获得显著更多的算力。

SSI的算力预计将提升一个数量级

此次合作使SSI能够使用英伟达的Vera Rubin平台。

英伟达表示，其投资与下一代硬件相结合，将使SSI的算力提升一个数量级。

SSI自己的公开声明更直接地描述了该计划：它预计在未来12个月内将可用算力提升大约10倍。

两家公司还计划在英伟达当前及未来计算平台的技术开发上进行合作。

这一安排对双方都具有战略价值。

SSI获得：

• 更多的计算能力。
• Vera Rubin的访问权。
• 与英伟达工程组织的直接关系。
• 大规模拓展研究实验的路径。

英伟达获得：

• 一个重要的前沿AI新客户。
• 来自高度专业化研究实验室的反馈。
• 对可能塑造下一代AI基础设施的工作负载的早期洞察。

为什么Vera Rubin很重要

Vera Rubin是英伟达的下一代AI基础设施平台。

它结合了Rubin GPU、Vera CPU、高速网络、NVLink、存储组件以及专为大规模训练、后训练、推理和智能体工作负载设计的机架级系统。

英伟达正围绕一个对AI实验室愈发重要的指标来定位该平台：不仅仅是峰值算力，而是在给定功耗和基础设施下能够产生多少有用的智能。

这一点很重要，因为高级AI研究正同时受到多种资源的制约：

• GPU供应。
• 电力。
• 内存。
• 网络带宽。
• 数据中心容量。
• 资本。
• 训练时间。

一种新算法可能因其提升能力而具有价值。

一个新硬件平台如果能允许以更大的规模探索相同的算法，也可能同样具有价值。

SSI似乎相信，它现在有了一个值得在该规模下进行测试的研究方向。

SSI实际上在研究什么？

这部分仍有意保持模糊。

源文章推测SSI可能发现了一种新的架构或一种根本不同的训练范式。

目前没有足够的公开证据来下定论。

这一说法是事实。

SSI与英伟达均未宣布：

• 替代Transformer的架构
• 新型模型架构
• 已发表的研究论文
• 命名模型
• 新型强化学习算法
• 可运行的超级智能系统

更确切的结论来自苏茨克韦尔的公开访谈。

苏茨克韦尔认为当前模型泛化能力差

在2025年11月与德瓦凯什·帕特尔的访谈中，苏茨克韦尔指出当前AI系统的泛化能力远逊于人类。

人类从远少于现代语言模型的数据中学习，却往往能更有效地将知识迁移至新场景。

这一差距似乎是他思考的核心。

他预计将回归研究驱动时代

苏茨克韦尔描述AI发展正脱离以可预测规模化为主要特征的时期，回归到新研究理念更重要的时代。

这并不意味着算力无关紧要。

SSI与英伟达的交易恰恰印证了相反观点。

新理念仍需大规模实验。

区别在于，若底层学习方法已达到收益递减点，单纯增加GPU可能不够。

持续学习是愿景的一部分

苏茨克韦尔还构想未来系统更像一个能力超群的年轻人，而非人类知识的完整数据库。

在这种框架中，超级智能系统可在部署过程中持续学习，而非完全依赖单一预训练阶段。

这引发了以下研究问题：

• 持续学习
• 泛化能力
• 跨领域迁移
• 无灾难性遗忘的更新
• 内部反馈
• 从有限经验中学习

这些想法与苏茨克韦尔的公开声明一致。

但这不意味着SSI已解决这些难题。

"15岁超级智能"类比

苏茨克韦尔最令人印象深刻的类比之一，是假想中的超级智能15岁少年。

这个概念并非指系统真的拥有人类年龄。

而是用于区分原始学习能力与预装知识。

人类青少年并非通晓所有职业。

但能力出众的人能从相对有限的经历中学习新技能。

苏茨克韦尔认为未来AI可能需要更接近这种能力：深度泛化与持续适应，而非简单记忆互联网更大片段。

这一观点有助于理解为何SSI能同时主张规模化时代正在变革，又接受计算能力的巨大提升。

新增算力未必意味着用更大规模重复相同配方。

它可能用于在严肃规模上测试不同配方。

NVIDIA押注研发层面，而非仅销售硬件

与SSI的合作也透露了NVIDIA的动向。

NVIDIA业务最简明的版本容易理解：AI实验室需要GPU，因此NVIDIA销售GPU。

如今其战略已更为广泛。

NVIDIA越来越多地参与股权投资、云基础设施、AI工厂、网络、CPU、模型研究、软件、机器人技术、能源与基础设施合作，以及客户融资。

这让该公司不仅限于芯片销售。

当NVIDIA支持一家前沿实验室时，它能强化生态体系，进而催生对其基础设施的需求。

它也能更早了解未来的工作负载需求。

对于一家提前数年设计硬件的公司，这类信息极具价值。

为何SSI对NVIDIA具有战略意义

SSI与众不同，因为它无需围绕短期产品收入进行优化。

其官方架构围绕一个目标构建：安全超级智能。

这创造了一个研究环境，实验室可以投入时间探索那些在季度产品压力下可能过于投机的方法。

对NVIDIA而言，这潜在有助。

若SSI的工作催生了新的训练范式、持续学习系统或其他突破，NVIDIA希望其硬件能适用于此类工作负载。

因此，这项投资可视为一种技术选择权。

NVIDIA正在投资获取顶尖AI研究者、前沿研究团队、潜在的新型工作负载类别，以及计算需求极高的未来客户。

该选择权的确切价值目前无法衡量，因为SSI尚未发布其研究成果。

规模更大的OpenAI融资计划也在商讨中

继与SSI合作之后，一则规模更大的报道随之而来。

《华尔街日报》称，NVIDIA正洽谈为OpenAI在俄亥俄州南部规划的数据中心项目提供约2500亿美元融资担保。

这并非2500亿美元现金投资。

这更接近财务支持。

拟议项目由软银子公司SB Energy开发。

据《华尔街日报》和路透社报道，该项目最终可能包括：

报道的项目详情	当前状态
地点	俄亥俄州南部
开发商	SB Energy，软银子公司
潜在租户	OpenAI
潜在电力容量	10吉瓦
预计总成本	超过5000亿美元（含芯片）
商讨中的NVIDIA担保额	约2500亿美元
第一阶段	约800兆瓦
第一阶段目标	2028年
交易状态	商讨中；尚未最终敲定

规模之巨令人瞩目。

10吉瓦的数据中心系统将远超传统超大规模园区的规模。

这不仅需要人工智能芯片，还需要在发电、输电、冷却、建筑、网络、土地、融资和长期能源合同方面投入巨额资金。

2500亿美元担保的真正含义

最容易产生的误解是，将报道中的担保解读为英伟达直接向OpenAI转移2500亿美元。

实际情况并非如此。

提议的结构是一种融资担保或信用支持。

OpenAI没有投资级信用评级，仍然是一家在基础设施上大举支出的私营公司。

因此，为大规模数据中心项目提供融资的贷款机构必须评估OpenAI能否支付长期租赁费用。

可利用英伟达的资产负债表，使这种融资对贷款机构更具吸引力。

简化形式如下：

1. SB Energy开发数据中心项目。
2. OpenAI同意租赁算力。
3. 贷款机构为建设提供资金。
4. 英伟达承担部分融资风险担保。
5. 贷款机构获得比OpenAI单独提供时更强的信用支持。

担保可以降低融资成本，使这种规模的项目更容易获得资金。

如果基础义务未能履行，风险也会向英伟达转移。

条款尚未最终确定

这一点值得强调。

OpenAI的融资安排并非已宣布的交易。

《华尔街日报》报道称，各方正在讨论中，条款尚未最终确定。

路透社基于《华尔街日报》的报道也报道了同样的谈判。

该交易可能发生重大变化，或无法完成。

对于公开发布，使用诸如以下表述是准确的：

• "据报道，英伟达正在进行谈判。"
• "英伟达正在考虑提供担保。"
• "提议的结构可能提供高达2500亿美元的支持。"

诸如"英伟达给了OpenAI 2500亿美元"这样的表述是不准确的。

英伟达也可能为OpenAI的芯片采购提供融资

报道中的结构可能包括另一层金融安排。

《华尔街日报》称，英伟达还在讨论为OpenAI购买英伟达芯片提供融资，金额可能高达3500亿美元。

这一数字与约2500亿美元的数据中心融资担保是分开的。

如果两项安排都达到报道的最大规模，英伟达将深度介入OpenAI基础设施扩展的两方面：

• 帮助设施获得融资。
• 帮助OpenAI为部署其中的加速器提供资金。

这就是对循环融资担忧的来源。

投资者为何担忧循环融资

简化的人工智能基础设施循环可能如下：

1. 芯片供应商投资或财务支持一家人工智能公司。
2. 人工智能公司利用该资本或融资购买算力。
3. 所购算力大部分使用同一供应商的芯片。
4. 芯片供应商记录更高的收入。

需求与收入。
5. 生态系统筹集更多资金以再次扩张。

这种结构本身不一定有问题。

在资本密集型行业中，战略性融资是常见做法。

风险出现在需求过度依赖那些从支出中受益的公司所提供的融资时。

如果AI收入增长足够快，基础设施可以由真实的客户需求支撑。

如果收入增长放缓，相互关联的财务承诺将更难解除。

路透Breakingviews指出，大规模AI融资正越来越多地将科技公司暴露在其传统商业模式之外的信贷和基础设施风险中。

OpenAI的道路与SSI截然相反

SSI与OpenAI之间的对比十分鲜明。

SSI规模小、行事低调、以研究为先，专注于一个长期目标，对传统规模扩张公开持谨慎态度，并且目前仅将算力提升约10倍。

OpenAI则运营着主要的消费者和企业级产品，服务全球用户群，投入巨额资金用于云和数据中心容量，建设以千兆瓦计的基础设施，并寻求对其算力的更直接控制。

这些并非必然互斥的技术理念。

OpenAI也在研究新方法。

SSI同样需要大量算力。

区别在于侧重点。

一条路径以寻找新的研究突破为核心。

另一条路径则必须同时推进研究，并在全球范围内大规模运营AI产品。

NVIDIA在两线并行中布局对冲

综合来看，这两条故事线像是一种投资组合策略。

赌注一：规模扩张依然重要

如果前沿AI通过更多训练、更多推理、更多智能体以及更多用户持续改进，OpenAI和其他超大规模客户将需要非凡的基础设施。

这样的未来对NVIDIA有利。

拟建的俄亥俄项目正是这一论点的纯粹体现：巨大的电力、巨额的资金以及庞大的加速器需求。

赌注二：新范式出现

如果传统的规模扩张最终触及更硬的瓶颈，下一个重大飞跃可能来自一种新的学习方法。

SSI明确在寻找这种转变。

如果Sutskever的新研究方向成功，NVIDIA希望其硬件成为规模化这一方向的平台。

这样的未来同样对NVIDIA有利。

共同点是算力

两条路径在理念上看似不同，但两者仍然需要计算基础设施。

OpenAI需要算力来运营和扩展当前的前沿系统。

SSI需要算力来验证新的研究方向。

如果两条路径都继续依赖其平台，NVIDIA的地位将最为稳固。

已确认与仍在报道中的信息

信息	状态
SSI与NVIDIA签署长期战略合作伙伴关系	已官方确认
NVIDIA投资SSI	已官方确认
投资金额为50亿美元	据路透/彭博消息源报道
SSI将获得Vera Rubin的访问权限	已官方确认
SSI算力将提升一个数量级	已官方确认
SSI宣称可在12个月内将算力提升10倍

SSI公开表示 |
| SSI有新的研究方向 | 已官方大致确认 |
| SSI发明了后Transformer架构 | 尚未证实 |
| 英伟达考虑2500亿美元OpenAI融资担保 | 华尔街日报/路透社报道 |
| OpenAI俄亥俄项目或达10吉瓦 | 华尔街日报/路透社报道 |
| 项目成本（含芯片）或超5000亿美元 | 华尔街日报/路透社报道 |
| 英伟达或为OpenAI芯片采购提供高达3500亿美元融资 | 华尔街日报报道 |
| OpenAI融资协议已签署 | 尚未证实；谈判仍在进行 |

这一区分至关重要，因为原始信息源混杂了官方公告、财经报道、解读与猜测。

后续关注要点

SSI研究成果披露

最大的未知因素是技术层面。

SSI表示其研究已具备规模化条件，但公众尚不清楚该研究的具体内容。

若能公开论文、模型、基准测试或演示，将极大便于评估合作价值。

Vera Rubin部署进展

SSI部署Vera Rubin基础设施的速度，将决定承诺的计算能力提升能否如期实现。

OpenAI融资条款

报道中提及的2500亿美元担保尚未最终敲定。

最终条款将揭示英伟达实际愿意承担的风险水平。

电力与基建

10吉瓦级数据中心方案取决于发电、输电、土地、许可、建设及政府支持。

这些制约因素可能比获取GPU更为棘手。

收入与基础设施承诺的平衡

人工智能基础设施繁荣能否持续，关键在于AI公司能否创造足够经济价值，支撑当前讨论的巨额资本承诺。

常见问题

英伟达对安全超级智能公司投资了多少？

英伟达官方确认对SSI进行了重大投资，但未在新闻稿中披露具体金额。路透社援引知情人士消息称，股权投资额为500亿美元。

英伟达的合作给SSI带来什么？

SSI将获得英伟达Vera Rubin平台的使用权，预计可用算力将提升约一个数量级。双方还将在英伟达现有及未来计算平台的技术开发层面展开合作。

什么是安全超级智能公司？

SSI是2024年由伊利亚·苏茨克弗等人创立的人工智能研究公司。其使命定位极为专注：不受传统产品周期的干扰，构建安全的超级智能。

SSI是否透露了其新型AI架构？

未透露。SSI与英伟达表示该公司已开发出值得规模化的新研究方向，但未公开背后的架构、算法、模型或训练方法。

英伟达是否向OpenAI提供2500亿美元？

尚未宣布任何经确认的2500亿美元直接投资。华尔街日报报道称，英伟达正讨论约2500亿美元的融资担保，以支持OpenAI在俄亥俄州大规模数据中心项目的租赁义务。

OpenAI俄亥俄州数据中心规模有多大？

项目最终可能达到约1000万千瓦的装机容量，总成本（含内置芯片）将超过5000亿美元。该计划仍在讨论中，内容可能存在变动。

独立的3500亿美元英伟达—OpenAI数字指什么？

《华尔街日报》报道称，英伟达正与OpenAI商讨可能为其购买英伟达芯片提供融资，金额或达3500亿美元。这与拟议的2500亿美元融资担保计划相互独立。

英伟达已销售GPU，为何还要投资AI实验室？

战略性投资既能锁定长期客户，又能提前洞察未来AI工作负载需求，还可强化催生英伟达基础设施需求的生态系统。此举同时让英伟达能接触可能引领下一代计算变革的研究突破。

相关工具

• 英伟达Vera Rubin：英伟达新一代机架级与集群级平台，用于训练、推理、智能体和大型AI基础设施。
• 英伟达DGX Cloud：英伟达面向大规模模型开发与运营的AI云及基础设施环境。
• 安全超级智能：SSI官网，阐述其开发安全超级智能这一单一产品使命。
• 英伟达数据中心平台：英伟达当前AI数据中心硬件与网络产品组合的官方信息。
• 英伟达Vera Rubin NVL72：围绕Rubin GPU、Vera CPU、NVLink及高速网络构建的机架级Vera Rubin系统。

相关链接

• 英伟达—SSI官方合作公告：英伟达官方通告，涵盖投资、Vera Rubin访问权及数量级计算扩展计划。
• SSI官方网站：公司使命陈述及其以研究为先的结构描述。
• 《华尔街日报》关于2500亿美元OpenAI担保提案的报道](https://www.wsj.com/tech/ai/nvidia-in-talks-with-openai-to-guarantee-250-billion-financing-for-data-center-3dd6eae3)：原始报道涉及俄亥俄州项目、融资担保及独立的芯片融资谈判。
• 路透社关于OpenAI数据中心融资提案的报道：对上述谈判及1000万千瓦项目的独立总结。
• Ilya Sutskever谈回归研究时代：长篇访谈，涵盖泛化、持续学习及SSI研究理念。
• 英伟达Vera Rubin量产公告：Vera Rubin平台及其在大型AI工厂作用的官方详解。

摘要

英伟达已与Ilya Sutskever创立的Safe

超级智能实验室将接入薇拉·鲁宾望远镜，并新增约一个数量级的算力基础设施。英伟达已确认投资，而路透社报道其股权金额为50亿美元。

与此同时，据传英伟达正考虑在OpenAI的基础设施扩建中扮演更重要的财务角色。一项拟议的2500亿美元担保可能为俄亥俄州10吉瓦数据中心项目提供融资支持，而另一项独立谈判可能涉及高达3500亿美元的英伟达芯片采购融资。不过这些与OpenAI的合作协议仍处于谈判阶段，尚未最终达成。

这两笔押注覆盖了人工智能未来的不同走向：一种方向延续大规模扩张，另一种方向则通过全新研究范式实现突破。

英伟达的战略并非在规模扩张与新研究之间二选一，而是确保两条路径都能继续基于其基础设施运行。