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OpenAI花的大钱，表面看是给模型、给算力，实际上一大笔都往地面和电网里塞。按一GW来算，一座AI数据中心的总造价接近516亿美元；要是把OpenAI的10GW计划算进来，账面上就是五千多亿美元——这钱能把好几个大公司买下，但主要都砸在了机器、供电、冷却和盖楼上。

这波投资不是一家公司的孤注一掷。xAI、Meta、亚马逊、微软都在上，大家都在赌未来是算力驱动的。现在先把大的开支项摆出来，再慢慢往里说细节。

先说最大的开销：IT类设备。这里面以服务器为王，一GW算力所需的服务器成本大约是375亿美元。服务器里有CPU、GPU、内存、主板这些零件，往往由ODM厂商按设计做成整机，客户是大型云厂和互联网公司。网络设备大约需要37.5亿美元，存储设备大约19亿美元，合起来IT设备每GW约431.5亿美元，占整套花销的绝大头，接近总成本的84%。换句话说，多数钱都进了芯片和整机里。

冷却这块看起来比例小，但作用关键。老式风冷应付不了现在密集的GPU阵列，液冷成了常态。把冷却塔、冷水机、冷却分配单元、机房空气处理等加起来，1GW的冷却系统约花14.75亿美元。这里也有安全考量：2018年亚特兰大一家数据中心被黑客入侵，攻击者控制了冷却系统，导致机房温度飙到接近38℃，不少芯片受损，攻击者还用控制权要挟支付赎金。冷却设备既要冷得足，又要防被远程操纵。

电力部分没那么便宜也很复杂。应急柴油发电机按每MW约80万美元算，1GW就要8亿美元；开关设备、UPS、配电设施合计又是十几亿美元，整套电力系统每GW大约27亿美元。问题不是设备值不值得买，而是美国的电网供给跟不上。一些公司直接投钱改造发电厂，甚至买发电厂以保证电力供应。谷歌花了约30亿美元改造两座水力发电厂，目标是换取约3000MW的电力；还有项目干脆收购整座厂。燃气轮机现在供不应求，订单排到几年后，燃料电池也开始被当作备选。

工程建设费用也不小，建筑、安装、总承包等每GW大约42.8亿美元。把IT、冷却、供电和施工合起来，1GW的账单大概是516亿美元。基于这个口径，OpenAI的10GW项目和外界流传的5000亿美元数字差不多。

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不过，不同机构算出来的结果差别挺大。几家投行的口径各不相同：有的算出每GW约350亿美元，有的说500到600亿美元，还有模型给出335亿美元。差这么多，主要有两点原因。一是基准芯片不同。按用的芯片型号和价格变动，整套IT设备的费用能拉出几百亿美元的差距。二是计算口径不同，有的把更多电力和基础设施算进去，有的偏重计算设备本身。还有一种说法把单座1GW的成本拉到600到800亿美元，认为英伟达那部分收入占到400到500亿美元。总之，芯片和口径决定了差距。

更麻烦的是一些隐形开支。购电合同、改造发电站、排队等待燃气轮机、资金占用成本，这些都不直接列在建造预算里，但会推高项目整体成本。再往极端的方向想，电力不够还催生了更大胆的方案：把数据中心送上天。谷歌有计划在2027年尝试太空数据中心，理由是太空太阳能发电效率高、散热容易。有人算过，把1MW送到太空的总成本（含发射）大约3550万美元，照此放大到1GW就是约355亿美元。看起来并非天文数字，但技术和运营挑战同样巨大。

把这些反常规的投入放在一起看，这轮AI基建热不是单纯买服务器。它牵涉到上游芯片厂、ODM、网络和存储厂商，还把发电厂、燃气轮机供应链、冷却设备商都牵扯进来。主要玩家有英伟达、AMD、Arista、Cisco、三星、美光、希捷等，ODM和OEM像工业富联、戴尔、惠普、超微在市场里分工，各自在供应链不同环节扮演角色。冷却和电气设备领域的传统大厂也在参与，像施耐德、维谛、江森等名字经常出现。

有意思的是，尽管市场上有人担心这是泡沫，但资本并没收手。原因之一是，缺席可能比错投代价更高。另一个更实在的点是，只要有算力，应用会想办法消化掉。投资者和企业在这条路上押注，愿意为先到位的能力买单。

事情的脉络是这样：从需要大量算力的目标出发，走到买GPU、买服务器，再到解决散热、保障供电，最后甚至要改造电厂或把设备送上太空。每一步都有具体的投入和现实的技术难题。1GW、516亿美元的数字在账上很直观，但钱分到了很多不同的口袋里。最后一条奇怪的数据是，如果真的把1MW放到太空，按现有估算成本大概是3550万美元，1GW就是355亿美元。

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