黄仁勋提"LPS模式",英伟达开始搞"算力地产"

今天，彭博社报道称，OpenAI 已与软银旗下 SB Energy 签署一项总规模达 10吉瓦 的数据中心协议，地点位于美国俄亥俄州。

这一项目有望成为全球最大的人工智能基础设施中心之一。

而更值得关注的是，英伟达正为这个项目提供非常规的支持。

这种支持不是简单地替 OpenAI 支付数据中心建设成本，而是通过对数据中心资产价值提供一定程度的承诺，以让整个项目更容易、更便宜地获得融资。

其中的风险安排则更有意思。

如果未来 OpenAI 不再使用这个项目，SB Energy 首先会尝试以相同价格寻找新的租户；如果找不到合适的租户，则尝试出售园区。

如果最终出售价格低于一定价值，英伟达将承担其中的差额。

彭博社称，在项目第一阶段完工的情况下，这一承诺最高可达 105亿美元。

也就是说，英伟达真正“兜”的并不是 OpenAI 的租金，而是这座数据中心基础设施的部分资产价值。

而这看起来并不是个偶然事件。

就在同一天，英伟达 CEO 黄仁勋发表了一篇长文《确保智能基础设施的安全》，专门解释为什么 NVIDIA 开始介入 AI 数据中心背后的土地、电力和机房资源。

黄仁勋给出了一个新的概念：LPS——Land、Power、Shell，即土地、电力和数据中心机房。

在他看来，AI 工厂需要的已经不只是 GPU、CPU、内存、网络和软件。

随着 AI 训练和推理需求持续增长，他认为，真正稀缺的资源正在向更上游移动：有没有土地，有没有足够的电力，以及有没有能够承载这些计算设备的数据中心。

过去，NVIDIA 的生意很简单：客户需要算力，NVIDIA 卖 GPU、服务器、网络和软件。

但现在，问题开始变成：即使客户愿意买 GPU，他有没有地方放？有没有足够的电让这些 GPU 跑起来？

这对 OpenAI 这样的前沿 AI 公司尤其重要。

黄仁勋在文章中说，前沿 AI 实验室对训练和推理计算力有巨大需求，但它们的增长速度可能已经超过自身资产负债表和长期信用能力所能支持的水平。

它们可能拥有强劲的客户需求和快速增长的收入，却未必拥有几十年期基础设施合同以及投资级融资能力。

因此，这些公司的增长越来越可能不是受到算法或者客户需求限制，而是受到计算力供给限制。

这也解释了为什么 NVIDIA 开始往数据中心基础设施上游走。

这次 PORTS-Pike 项目就是一个典型案例。

黄仁勋透露，NVIDIA 将支持俄亥俄州 PORTS-Pike 约 4吉瓦的 LPS 基础设施，期限约20年，并确保这里部署 NVIDIA 计算力。

初始部署规模为 4.25吉瓦，未来 NVIDIA 还可能将安排扩大到剩余的3.75吉瓦。

黄仁勋甚至直接算了一笔账：按照 NVIDIA 的系统规模，每一代部署在 PORTS-Pike 的 AI 工厂系统，可能对应约 150万块 NVIDIA GPU，以及约 1500亿至2000亿美元的 NVIDIA 收入。

这意味着，NVIDIA 看中的已经不是一次性的 GPU 销售，而是一块能够承载多代 NVIDIA 计算设备、持续产生收入的基础设施资产。

这也是黄仁勋反复强调的一个关键逻辑：数据中心本身可以长期存在，但里面的计算设备可以不断升级。

第一代 GPU 用完之后，可以换第二代、第三代；如果 OpenAI 不用了，也可以把算力能力转给其他云服务商、企业、AI 实验室或者初创公司。

在 NVIDIA 看来，CUDA 和庞大的开发者生态，让 NVIDIA 计算力不只是硬件，而是一种具有广泛用途的生产性资产。它可以被租赁，也可以被融资。

于是，一个新的商业闭环开始出现。

AI 公司需要更多算力 → 需要更多数据中心 → 数据中心需要土地、电力和融资 → NVIDIA 提供 GPU 和系统，同时开始帮助锁定 LPS → 更多算力产生更多 AI 产品、用户和收入 → AI 公司继续需要更多算力。

黄仁勋把它称为 AI 的“增长飞轮”，估计也是他之前演讲中多次提出的 “AI 工厂”的内涵。

以下为黄仁勋文章全文——

《确保智能基础设施的安全》

土地、电力和机房：AI 工厂的下一项关键资源。

AI 工厂是 AI 时代的标志性基础设施——计算力在这里将能源和数据转化为智能，为每一家企业、每个行业和每个国家提供动力。

在 AI 经济中，计算力就是收入。

AI 工厂需要一整套关键资源：先进芯片、封装、内存和网络，以及土地、电力和机房（LPS）。

正如 NVIDIA 利用自身规模、长期可见性以及供应链合作伙伴关系来确保关键半导体资源一样，我们现在也正在采用同样的方式，专门为 NVIDIA AI 工厂确保 LPS 产能。

今天，我们与 SB Energy 达成合作，将确保位于俄亥俄州朴次茅斯、条件优越的 PORTS-Pike Technology Campus 的 LPS 产能，用于部署 NVIDIA 计算力。OpenAI 将作为租户入驻。

LPS：下一项战略资源

对于绝大多数 NVIDIA 客户而言，确保 LPS 长期以来一直是其基础设施战略的一部分。

全球最大的云服务提供商以及拥有投资级信用评级的大型企业，拥有足够的资产负债表实力、基础设施专业能力和长期合同，可以独立确保 LPS。他们利用 NVIDIA 的加速计算、网络、系统和软件，建设并运营 AI 工厂。

这种模式将继续占据 NVIDIA 业务的绝大多数。

但前沿 AI 实验室有所不同。

前沿 AI 实验室对训练和推理计算力有着巨大的需求，但其中许多公司的增长速度已经超过了其资产负债表和长期信用能力所能支持的水平。它们可能拥有强劲的客户需求和快速增长的收入，但仍然缺乏独立确保 AI 工厂基础设施所需的数十年期基础设施合同以及投资级融资能力。

这些公司的增长越来越不是受到算法或客户需求的限制，而是受到计算力供应的限制。

对于这些公司而言，更多计算力意味着更多智能、更多产品、更多用户和更多收入。NVIDIA 正在帮助提供推动这一增长飞轮所需的基础设施。

PORTS-Pike:承载多代 NVIDIA 计算力的基地

OpenAI 将在 PORTS-Pike 建设并运营一座世界一流的 AI 工厂。这座 AI 工厂将采用 NVIDIA 全栈 DSX AI 工厂平台，包括 GPU、CPU、网络以及基础设施软件。

初始部署预计将提供 4.25 吉瓦的 AI 工厂产能。部署在 PORTS-Pike 的每一代 NVIDIA AI 工厂系统，都可能对应约 150 万块 NVIDIA GPU，或者约 1500 亿至 2000 亿美元的 NVIDIA 收入。

在未来 20 年里，该基地可以支持多轮升级。

这里有一个关键的经济逻辑：LPS 的承诺确保了一个长期存在的 AI 工厂基地，而其中的 NVIDIA 计算设备则可以反复升级。每一代新系统都能带来更高的产出、更多智能以及更好的经济效益。

NVIDIA 也可能选择将 PORTS-Pike 的合作范围从最初的 4.25 吉瓦扩大到剩余的 3.75 吉瓦产能。

OpenAI 与 NVIDIA 扩大计算力机会

更广泛地说，OpenAI 已承诺到 2030 年部署大量 NVIDIA AI 基础设施。

OpenAI 现有和计划中的承诺合计约为 12 吉瓦的 NVIDIA 计算力。如果 NVIDIA 将 PORTS-Pike 的安排从最初的 4.25 吉瓦进一步扩大，这一规模还有机会增加至约 16 吉瓦。

按照这一规模计算，到 2030 年，这一机会大约对应 6000 亿美元的 NVIDIA 计算力。

重要问题

NVIDIA 到底在担保什么？期限多长？

NVIDIA 将为 PORTS-Pike 约 4 吉瓦的 LPS 基础设施提供支持，期限约为 20 年，并确保一个专门部署 NVIDIA 计算力的基地。

我们的支持仅限于租赁费用和电力费用中的特定部分，以及一项明确规定的剩余价值承诺——并不承担该基地的全部成本，也不承担租户的全部义务。

这项担保将随着数据中心在 2028 年至 2030 年间陆续投入运营而分阶段生效。随着 OpenAI 支付租金以及产能逐步上线，NVIDIA 所承担的剩余风险也会随之下降。

为什么 NVIDIA 要为 PORTS-Pike 提供担保？

LPS 已经成为部署 AI 工厂的关键瓶颈。

NVIDIA 正在有选择地确保那些条件优越的基地，在这些基地上，我们可以部署多代 NVIDIA 计算力，并满足长期稳定的客户需求。

这些基地的生产生命周期可以跨越多代 NVIDIA 系统，而每一代系统都有能力比上一代产生更多智能和更多收入。

这是不是循环融资？不是。OpenAI 将支付租金。

NVIDIA 利用自身规模和长期可见性，确保 PORTS-Pike 用于部署 NVIDIA 计算力。这与我们管理供应链时采用的方式相同：当我们能够看清客户需求，并且确保关键投入能够形成长期生产能力时，我们就会提前锁定这些关键投入。

如果 OpenAI 未来不再使用 PORTS-Pike，会发生什么？

NVIDIA 计算力具有通用性、可替代性，并得到广泛采用。

这些产能可以转售给 NVIDIA 全球生态系统中的其他合格租户，包括云服务提供商、企业、AI 实验室和初创公司。

CUDA 让 NVIDIA 计算力不只是硬件。它为开发者和 NVIDIA 工程师提供了一个共同的平台，使现有系统能够持续得到改进。

CUDA 让 NVIDIA 计算力具有通用性。通用性使其具备可替代性。可替代性带来利用率和持久性——让 NVIDIA 计算力成为一种生产性资产：既可以出租，也可以融资。

像 PORTS-Pike 这样的优质基地，其价值并不局限于某一个客户或某一代计算力。NVIDIA 的标准化平台、广泛的开发者生态以及庞大的潜在用户市场，都支持这些生产能力随着时间推移重新配置和部署。

NVIDIA 将确保多少 LPS？

这将是一项具有战略性且高度克制的行动。

大多数 NVIDIA 客户仍将继续自行确保 LPS。未来，绝大多数承载 NVIDIA 计算力的 LPS 产能，仍将由云服务提供商、企业、主权 AI 建设者以及其他客户直接获得。

NVIDIA 将有选择地关注那些条件优越的基地，在这些地方，明确且持久的需求能够支撑多代 NVIDIA 计算力。

智能的基础设施

PORTS-Pike 代表着 NVIDIA 发展历程中的下一步。

我们最初从制造加速计算芯片开始。随后扩展到系统、网络、CUDA 以及全栈 AI 工厂。如今，我们正在帮助确保建设这些 AI 工厂所必需的关键基础设施。

NVIDIA 是全栈 AI 基础设施平台。

我们正在投资于 AI 工厂长期存在的基础设施，让客户能够一代又一代地部署全球生产力最高的计算平台。

通过确保承载 NVIDIA 计算力所需的关键资源，我们可以帮助全球最具创新力的企业建设 AI 工厂，为智能时代提供动力。