OpenAI 於 2025 年 11 月 2 日宣布與 Amazon AWS 達成一項為期 7 年、價值高達 380 億美元（約港幣 2,964 億元）雲端運算協議，正式終結與 Microsoft 長達 5 年的獨家合作關係。這標誌著人工智能產業史上最大規模運算資源採購案之一，Amazon 股價應聲上漲 5%，突顯市場對這筆交易的高度期待。此協議除了重塑 OpenAI 多雲端策略，也反映出 AI 巨頭為搶奪運算資源展開激烈競爭，以及對未來 AI 發展所需基礎設施的龐大需求。本文將深入分析此協議的三大關鍵影響：OpenAI 如何透過多元化供應鏈應對算力瓶頸、AWS 在雲端 AI 競賽中的戰略突圍，以及整個產業面臨的財務可持續性挑戰。
算力荒驅動戰略轉向
OpenAI 執行長 Sam Altman 在協議宣布時明確指出：「擴展前沿 AI 需要大規模、可靠的運算資源」。這句話背後是 OpenAI 面臨的嚴峻現實——雖然公司已開發出性能更強模型，但因基礎設施不足而無法推出市場。根據 AWS 提供資訊，所有運算容量預計在 2026 年底前全部部署完成，OpenAI 將可立即使用位於美國各地 AWS 資料中心內數十萬顆 NVIDIA GPU，包括最新 GB200 和 GB300 晶片。AWS 計算與機器學習服務副總裁 Dave Brown 接受訪問時強調，這是專為 OpenAI 建立「全新運算容量」，而非從現有資源中調撥。這項協議讓 OpenAI 能夠訓練新一代 AI 模型，同時處理 ChatGPT 服務每日數億次推論請求，並利用 Amazon 自研 Graviton CPU 來驅動「代理式 AI」應用，讓 AI 系統能自主完成更複雜任務。
值得注意是 OpenAI 在 2025 年 10 月才剛與 Microsoft 重新調整合作協議，正式結束自 2019 年以來的獨家雲端合作關係。此前 Microsoft 已對 OpenAI 投資總額達 130 億美元（約港幣 1,014 億元），並提供價值 2,500 億美元（約港幣 1.95 萬億元）AI 算力採購協議。然而單一供應商模式已無法滿足 OpenAI 擴張需求。除了 AWS OpenAI 還與 Oracle 簽署為期 5 年、價值 3,000 億美元（約港幣 2.34 萬億元）資料中心協議，預計從 2027 年開始提供 4.5 吉瓦運算容量。加上與 Google Cloud 合作 (金額未公開)，OpenAI 雲端承諾總額已接近 6,000 億美元（約港幣 4.68 萬億元）。Altman 在今年 7 月曾透露，公司計畫在 2025 年底前部署「遠超過 100 萬顆 GPU」，但隨即補充團隊現在必須找出方法將這數字擴大 100 倍。
AWS 的反擊：從 Anthropic 失守到 OpenAI 突圍
對 Amazon 而言這筆交易具有重大戰略防禦意義。雖然 AWS 仍是全球最大雲端供應商，2025 年第二季營收達 309 億美元（約港幣 2,410.2 億元），市場佔有率維持在 30%，但其增長速度已明顯落後競爭對手——AWS 同比增長僅 17.5%，而 Microsoft Azure 和 Google Cloud 分別達到 39% 和 32%。更令 Amazon 擔憂是其重金押注的 AI 合作夥伴 Anthropic 在 2025 年 10 月突然宣布與 Google 達成一項數百億美元合作協議，將採用多達 100 萬顆 Google TPU。這筆交易價值預估達 350 億美元（約港幣 2,730 億元），涉及超過 1 吉瓦運算容量，將於 2026 年在網上推出。
Anthropic 財務長 Krishna Rao 表示，此次與 Google 合作擴張將幫助公司持續獲得定義 AI 前沿所需運算資源。對 AWS 來說這無異於警訊——Amazon 除了已對 Anthropic 投資 80 億美元（約港幣 624 億元），更在印第安納州為其啟用了價值 110 億美元（約港幣 858 億元）資料中心園區。Anthropic 同時也是 Amazon 自研 AI 晶片 Trainium 最大客戶，雙方關係原本被視為 AWS 在 AI 競賽中的核心籌碼。市場分析師因此猜測，Anthropic 可能計劃將部分工作負載從 AWS 轉移至 Google Cloud，這對 AWS 雲端業務構成潛在威脅。
在此背景下，成功拿下 OpenAI 這筆 380 億美元訂單，被業界視為 AWS 確保其雲端業務能在 AI 浪潮中持續受益「關鍵第一步」。AWS 執行長 Matt Garman 在聲明中強調：「AWS 在 AI 基礎設施方面兼具規模與成熟度，這項協議證明了為何 AWS 能獨特支援 OpenAI 高要求的 AI 工作負 workload」。此交易也有助於 AWS 展示其在大規模 AI 叢集運營方面實力——AWS 聲稱擁有運行超過 50 萬顆晶片規模叢集豐富經驗。對於投資人關切 AWS 資本開支回報問題，這筆訂單提供具體營收增長動能，有助於證明其積極擴建資料中心策略正在奏效。
燒錢競賽背後的財務可持續性危機
然而整個 AI 產業正面臨一個關鍵問題：這場運算資源軍備競賽在財務上是否可持續？OpenAI 財務數據揭示令人擔憂現實。根據提交給股東的財務披露，OpenAI 在 2025 年上半年創造約 43 億美元（約港幣 335.4 億元）營收，較 2024 年全年增長 16%。公司預計 2025 年全年營收將達 130 億美元（約港幣 1,014 億元）規模。但與此同時，OpenAI 上半年虧損達 25 億美元（約港幣 195 億元），主要源於 AI 研發成本及 ChatGPT 營運開支。更有分析指出，OpenAI 營運虧損可能高達 78 億美元（約港幣 608.4 億元）。根據 Microsoft 近期財報透露數據，OpenAI 上一季淨虧損可能高達 115 億美元（約港幣 897 億元）。這意味著即使 OpenAI 在 2025 年實現 130 億美元營收目標，整體財務狀況仍將維持深度虧損。
分析師 J. Gold Associates 創辦人 Jack Gold 在評論 OpenAI 與 Oracle 的 3,000 億美元協議時表示：「毫無疑問 AI 營收在未來幾年將大幅增長，AI 應用也必須託管在某處。假設市場和創投/資助者不崩潰，他們似乎願意幾乎給 OpenAI 開空白支票」。但這種樂觀情緒正面臨考驗。據路透社報導，Microsoft、Google、Amazon 和 Meta 四大科技巨頭預計在 2025 年將在 AI 基礎設施上投入超過 4,000 億美元（約港幣 3.12 萬億元）。這一數字超過了 2020 年全球半導體產業總投資規模。然而麻省理工學院斯隆管理學院研究警告，目前僅有 5% AI 專案能創造實質價值。
市場分析師開始將當前 AI 投資熱潮與歷史上的鐵路泡沫和網絡泡沫相提並論，質疑長期經濟可持續性。OpenAI 面臨挑戰是多方面的：訓練成本持續飆升，未來模型訓練成本預計將達數十億美元；產品市場契合度尚未在足以證明當前成本規模上得到驗證；OpenAI 在 AI 開發上領先優勢正在縮小，其他團隊使用類似架構開發出性能相當模型。此外 AI 模型運作和訓練所需能源消耗巨大，對可擴展性和環境影響產生擔憂，而對 NVIDIA GPU 等特殊硬件高度依賴，也使 AI 專案面臨供應鏈中斷和價格波動風險。
多雲策略成為產業新常態
OpenAI 與 AWS 合作標誌著 AI 產業正式進入「多雲時代」。這種策略轉變並非 OpenAI 獨有——Anthropic 同樣採取多雲架構，其 Claude 系列語言模型跨 Google TPU、Amazon Trainium 晶片和 NVIDIA GPU 運行，每個平台專門處理訓練、推論和研究等特定任務。這種分散風險做法讓 AI 公司能避免單一供應商鎖定，在談判中獲得更大籌碼，並根據不同工作負載選擇最佳化硬件配置。對雲端供應商而言，AI 客戶龐大需求正重塑競爭格局——不再是誰的市場佔有率最大，而是誰能提供最大規模、最可靠 AI 專用基礎設施。
能源供應和晶片可用性正成為 AI 發展關鍵瓶頸。Altman 曾表示，即使 OpenAI 擁有更強大模型，但因缺乏足夠運算容量而無法提供服務。AWS、Microsoft 和 Google 都面臨需求超過供應情況——AWS 目前擁有 1,950 億美元（約港幣 1.52 萬億元）積壓訂單，代表客戶已承諾在未來幾年內支付這筆金額，但公司無法以客戶期望速度交付所有需求。這種供需失衡驅使 OpenAI 積極與多家供應商簽約，總計承諾支出近 1.4 兆美元（約港幣 10.92 兆元），涵蓋資料中心專案、半導體供應協議等。Altman 預測 OpenAI 未來將投入數兆美元建設資料中心，規模可與全球能源網絡相媲美。
決定 AI 未來的基礎設施競賽
這場運算資源爭奪戰最終結果，將決定哪些企業能在 AI 時代佔據主導地位。對 OpenAI 而言，多元化雲端供應鏈策略除了是技術需求，更是生存必需——公司必須確保在算力供應上不受單一廠商制約，才能維持技術領先優勢並支撐其指數級增長營收目標。對 AWS、Microsoft 和 Google 等雲端巨頭來說，能否贏得頂尖 AI 公司的青睞，將直接影響其在未來 10 年市場地位和盈利能力。然而整個產業面臨根本問題依然存在：當前大規模投資能否轉化為可持續商業模式和實質生產力提升？答案可能要等到 2026 年底這些承諾運算容量陸續在網上推出、新一代 AI 應用開始規模化啟用後，才能逐漸明朗。在此之前，這場 AI 基礎設施軍備競賽只會愈演愈烈，持續考驗著參與者資本實力和戰略定力。
資料來源： Business Insider CNBC Amazon News New York Times CNBC Tech