作者：周源/华尔街见闻
7月下旬，OpenAI与甲骨文宣布合作开发额外4.5GW的“星际之门”数据中心容量，叠加得州项目后总容量超5GW，可运行约200万颗芯片。
这一事件看似只是两家企业的商业合作，实则映射了人工智能行业底层运行逻辑发生了新的变化。
更重要的是，这不是一次单纯的商业合作。
算力供给模式范式转移美国科技思想家、未来学家凯文・凯利在《必然》中写道：“未来的技术会像水和电一样，成为无处不在的基础设施”。
此次合作正是这一判断的现实印证。
传统人工智能企业的算力供给多依赖自建数据中心或单一云厂商，受限于资本规模和地域资源，难以应对爆发式增长的算力需求。
OpenAI与甲骨文的合作，实际上是一种“技术公司+基础设施服务商”深度绑定模式。
甲骨文凭借其在全球20多个国家的44个云区域布局，可为“星际之门”提供跨地域的电力调配、网络冗余和灾备能力。
这次合作打破了算力供给的地域壁垒，使人工智能企业能将算力采购，从固定资产投入，转化为弹性服务，类似于工业时代从自建发电机，转向接入公共电网的变革。
据甲骨文官网数据，其数据中心PUE（能源使用效率）常年保持在1.2以下，远低于行业平均的1.5。
这样的技术优势，通过合作，直接转化为OpenAI的成本优势，比如降低单芯片运行成本。
当头部企业开始采用这种轻资产算力模式，中小人工智能公司将面临“不合作则成本劣势”的压力，进而推动全行业算力供给模式的重构。
“运行超过200万个芯片”的规模，意味着这场合作将提升双方在芯片产业链中的话语权。
以往人工智能芯片市场由英伟达主导，OpenAI此前也主要依赖其A100/H100系列产品。但甲骨文在数据中心建设中，长期采用“多供应商策略”，其云基础设施同时兼容AMD、英特尔等厂商的芯片方案。
在此次合作中，甲骨文位于弗吉尼亚州阿什本的数据中心已开始部署AMD MI300X芯片，该芯片在FP16精度计算上性价比优于同级别英伟达产品。
FP16（半精度浮点数）是一种二进制浮点数表示格式，占用16位存储空间（相比单精度FP32的32位更紧凑）。
在支持FP16的GPU（如英伟达A100、H100）中，FP16算力通常是FP32的2-4倍，尤其适合矩阵乘法（如深度学习中的卷积、全连接层计算），可大幅缩短模型训练和推理时间，故而在相同时间内可处理更多数据，适合大规模并行任务（如AI推理服务、图像/视频处理）。
FP16的核心价值在于通过减半存储占用、提升计算吞吐量、降低能耗，在保证AI任务精度的前提下，显著优化大规模算力的运行效率和成本，这也是其在现代AI芯片（如英伟达GPU、AMD MI系列）和数据中心中被广泛采用的关键原因。
多元化采购策略使甲骨文在芯片选择上获得更大议价权，更重要的是，甲骨文与多家芯片设计公司联合开发的OCI（光学计算互连：Optical Compute Interconnect）Compute定制化芯片方案，可通过合作向OpenAI开放接口，这为打破单一厂商垄断提供了技术基础。
当采购量达到百万级时，下游企业足以要求芯片厂商开放更多底层控制权限，甚至参与定制化设计。
这也是当前芯片行业的主流策略和通行做法，比如中国智能手机公司，都能与上游芯片设计公司实施SoC芯片联合定制共创和定向优化。
能源与算力的耦合重构4.5GW的IDC容量对电力的需求，相当于315万户家庭的年用电量（数据来源：综合2024年美国能源部发布的《2024年美国数据中心能源使用报告》和2020年美国能源信息署的美国住宅能源消耗调查（RECS）数据推算所得）。
另据施耐德电气在7月26日2025世界人工智能大会（WAIC 2025）期间发布的《算电协同——数据中心的能源挑战与应对》洞察报告称，传统能源使用方式：即主要依赖刚性的电力供应模式、较少考虑算力与电力之间动态协同的管理模式，已难以满足现代数据中心对高效、绿色、可靠运行的需求。
施耐德报告称，只有贯通供电、配电、计算、制冷等全链路，实现全要素灵活调配，才能推动电力系统与算力系统的深度协同，在能源利用、经济效益与碳排之间实现共赢。
为此，施耐德电气商业价值研究院在报告中提出“算电协同”三层架构，自下而上打通电力供给、算力负荷与协同机制，以推进算力资源与电力资源深度融合。
其中，“底层-电力供给基础设施”主要是针对智算负载突增突减的电能质量治理和多种能源（风光等）的接入、应用和管理，为数据中心提供稳定的电力基础。
“中层-算力负荷”挖掘IT负载的灵活性调节空间，并以IT负载的变化确定非IT负载，去匹配用电信号。
“上层-算电协同机制”建立算电双向调节的决策框架，通过数据、算法和激励机制的整合，构建电力-算力联合优化模型，实现能源与算力的高效协同优化。
这就迫使能源供给模式与算力布局实施深度绑定。
美国能源信息署（EIA）数据显示，2023年得克萨斯州的风电装机容量占全美的28%，而甲骨文在该州的敖德萨数据中心已实现100%可再生能源供电。
“星际之门”的选址策略明显向能源富集区倾斜：得州项目靠近风电基地，新增容量可能落地宾夕法尼亚州（页岩气资源丰富）或华盛顿州（水电占比80%）。
很明显，算力已开始跟着能源走，这打破了传统数据中心靠近用户的选址逻辑，形成“能源枢纽-算力枢纽-用户终端”的新型价值链。
值得注意的是，甲骨文正在测试的虚拟电厂系统，可将数据中心的备用电源与区域电网互联，在用电高峰时反向输出电力获取收益。
这样的“算力-能源”双向流动模式，使数据中心从单纯的能源消耗者，转变为电网调节者。当这种模式实现规模化后，人工智能基础设施将深度嵌入能源互联网，成为新型电力市场的重要参与者。
施耐德电气高级副总裁、战略与业务发展中国区负责人、商业价值研究院院长熊宜认为，“在AI产业高速发展与新型电力系统建设的双重背景下，以算电协同重塑能源范式，才能为AI浪潮提供坚实可靠的基础底座。”
在商业考量之外的隐图更重要的是，OpenAI和甲骨文的此次合作，并非简单的商业性质。
这与甲骨文在美国AI战略中的地位有关。
美国政府在今年1月和7月，先后启动“星际之门”项目和“人工智能（AI）行动计划”，都想要“确保美国在先进计算基础设施上的领导地位”。
美国的AI战略是一整套体系，其战略意义远超商业范畴，而OpenAI和甲骨文此次的合作内容——开发额外4.5GW的“星际之门”数据中心容量，加上此前在得克萨斯州阿比林市在建的首个“星际之门”基地（规划容量1.2GW），也不是个单纯的商业项目。
比如阿联酋也宣布将建设“星际之门阿联酋”项目：总规划包括5个数据中心，合计容量为5GW，远超美国得州“星际之门1号”的数据中心容量。
这个项目的规划和建设，均采用美国技术体系、标准和治理规则，这是美国塑造中东国家技术发展轨迹和数字生态战略——依赖美国技术体系的一部分。
甲骨文在犹他州的数据中心与美国国家安全局（NSA）的云计算项目共享物理安全架构，深具“军民两用”的基础设施特征，因而“星际之门”可能成为美国政府“可信AI”计划的硬件载体。
据美国媒体披露，美国国防部正评估将部分AI训练任务迁移至符合“安全认证”的数据中心，而甲骨文是少数通过FedRAMP High级认证的服务商。
FedRAMP（联邦风险与授权管理计划：Federal Risk and Authorization Management Program）是美国联邦政府推出的一套标准化框架，用于评估、授权和监控云服务提供商（CSP）的安全性，确保其符合联邦政府的数据安全要求。
其中，FedRAMP High级认证是该框架中安全级别最高的认证，针对处理“高影响级别”（High-Impact）数据的云服务。
这种商业合作与国家战略的交织，正在模糊技术基础设施的公私边界。
当算力成为关键战略资源，“星际之门”的扩容不仅是企业行为，更折射出全球AI算力竞争的地缘政治维度：美国通过企业合作的方式快速整合算力资源，实质上是在构建人工智能时代的“数字国土防御体系”。
这场合作的深层意义，在于它揭示了人工智能产业正从“算法驱动”转向“基础设施驱动”的新阶段。
当算力、能源、芯片和地缘政治在数据中心这一物理空间交汇，行业的底层逻辑已不再是单纯的技术突破，而是这些要素的系统协同能力。
OpenAI与甲骨文的每一步动作，都在为人工智能产业的“新基建”书写新规则，而这些规则将决定未来十年全球AI竞争的基本格局。
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