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2025 年 10 月 13 日，OpenAI 官宣：將與 Broadcom （博通）深度合作，啟動一項戰略性系統工程：自研定製晶片。並於 2026 至 2029 年之間，部署一整套覆蓋 10 吉瓦（GW）規模的推理基礎設施。
在當天發佈的 OpenAI 官方播客中，CEO Sam Altman 直言：
“我們不是在等晶片，而是在打造全鏈條系統，從電晶體到 ChatGPT輸出Token。這是我所知的，人類歷史上規模最大的聯合工業項目。”
這不再是我們熟悉的“AI 公司買卡訓練模型”的舊故事。
而是一場圍繞基礎設施主權的重新洗牌，OpenAI正積極建構能夠服務全球數十億使用者的智能計算基座。
他們選中的合作對象 Broadcom，也不是傳統意義上的晶片代工廠。
而與博通合作，是 OpenAI 建構未來智能底座的第一步。
這一次，我們不能只看“發佈了什麼”，而要讀懂背後的判斷：
為什麼是現在？為什麼是 Broadcom？為什麼是 10 吉瓦？
這不是新聞，而是節奏訊號。
過去幾年，OpenAI 的發展節奏有目共睹：ChatGPT、DallE、Sora……幾乎每隔幾個月就有新產品出現。 但真正讓這家公司感到壓力的，不是競爭對手，而是一個越來越難解決的問題：
用來支撐這些智能的算力已經嚴重不夠用了。
OpenAI CEO Sam Altman 在播客中說：
“我們最初的叢集只有 2 兆瓦，今年是 2 吉瓦。但我們希望達到 30 吉瓦，甚至更多。”
這相當於過去15 倍以上的增長，背後反映的是一件事： AI 越聰明，大家用得越多，需求膨脹得比基礎設施擴容快得多。
原本以為：
“只要最佳化 10 倍，大家就夠用了。”
結果發現：
“最佳化 10 倍後，需求漲了 20 倍。”
GPU已不再是即買即用的普通資源，其長期短缺的特性，使其成為一種需要持續供應的新型電力。
這就是 Altman 決定不再等待產業鏈的原因：我們開始自己動手，從最底層做起，連電晶體怎麼排布都要參與進來
但這不僅僅是為了省錢，而是為了掌握生產智能的能力。
正如他所說：
“我們不是買一塊卡、接上伺服器就完了，而是要控制從硬體、電力、網路、模型，到最後 ChatGPT 輸出每個詞的全過程。”
這個判斷背後，還有一個更深的趨勢：
OpenAI正在從一家運用智能的公司，轉型為打造智能底座的公司。
其路徑不再是等待他人建構基礎設施，而是親手建造智能發電廠；
而這一切的起點，正是從打破對晶片的被動依賴開始。
在已與 AMD 及輝達建立合作之後，OpenAI 此次與Broadcom 的聯手，標誌了雙方第一次成為關鍵合作夥伴。
為什麼是這家公司？
OpenAI 聯合創始人 Greg Brockman 在播客裡解釋：
“我們不是在市場上買一塊現成的晶片，而是從零開始，為自己的模型量身定做一塊。”
在他們看來，未來的智能並非依靠堆砌計算卡，而是依賴於一條高度精密的智能生產線，其中晶片設計、網路連線與軟體調度等環節必須實現無縫對接。
這正是 Broadcom 能做、別人做不到的地方。
Greg 說，他們甚至在嘗試：
用自己的 AI 模型去幫忙設計晶片。
聽起來反常：本該工程師畫圖，卻讓AI 最佳化方案。結果，AI 的建議竟讓團隊震驚：“模型給出的最佳化建議，很多本來是我們晶片專家‘待辦清單裡一個月以後要做的事’”。
這意味著，AI 不只是用晶片的機器，它已經開始“設計晶片的人”了。
而 Broadcom，正是願意讓出底層架構設計權、與 OpenAI 一起重新搭建這套智能流水線的夥伴。
博通總裁 Charlie Kawwas 強調：
“我們並非簡單地銷售晶片，而是從底層開始，與OpenAI共同建構一個覆蓋晶片製造、電力分配、網路互聯、模型運行直至ChatGPT穩定輸出每一句回應的全球頂級平台。
最後 ChatGPT 怎麼快速穩定地把一句話發給你。
OpenAI 要的不是一個外包工廠，而是一個能一起從頭到尾設計智能產能的工程拍檔。
所以，選博通，不為省錢，而是攜手將“智能怎麼造”從頭梳理一遍。
OpenAI 不只是為了訓練模型才造晶片。
他們的目標是讓每個人都擁有一個專屬的 AI 助手，它能24小時待命，隨時協助完成複雜任務。
但這類智能助理，不可能靠幾張卡、幾個伺服器就能跑得動。
Greg Brockman在播客中指出：ChatGPT 正從對話工具，轉型為後台搭檔，幫你自動完成任務。他舉例：未來，Agent 無需逐條指令，就能懂你的偏好、目標，主動幹活。
但問題是：
“要服務全球幾十億人，每人一個 Agent，現有的基礎條件遠遠不夠。”
所以，OpenAI 想做的，是一條真正能大規模產出“智能助理”的工廠線：
而這條產線，必須實現全鏈路的精準對齊。避免模型快而硬體滯後、網路卡殼、調度慢成本高、任務排隊半小時的斷層。
最終目標非單純提速降價，而是鑄就持續產出智能的生產體系。
OpenAI 正在往“AI 工廠”這條路走：
為此，他們以自身模型最佳化晶片，使其理解模型運行邏輯，以此確保整條產線從設計之初，就服務於生成可用 AI 助手的終極目標。
所以，OpenAI 不是在追一個更強的模型，而是在搭一個能規模化輸出智能的生產邏輯。
他們要做的，是下一代“智能工廠”。
OpenAI 在這次播客和 CNBC 採訪裡，反覆提到一個數字：10 吉瓦（Gigawatts）。
這不是一個普通的技術指標，而是一個能源等級的單位。
你可以簡單理解為：OpenAI 計畫在 2026 到 2029 年之間，打造一套“相當於小國家電網”的智能基礎設施。
Sam Altman 說：
那怕我們今天就有 30 吉瓦的計算能力，依然會被快速用光。
他不是在誇張，而是在描述一個真實、且持續擴大的智能消耗現象：
換句話說，智能也像電一樣，一旦可用，便會被飛速消耗。
Oracle 聯席 CEO Mike Zaccaria 在 CNBC 說：這不是傳統意義上的客戶合作，這是一次對 AI 成功的兆美元等級集體押注。
他說得沒錯。
因為當 OpenAI 要造的，不再是一台模型，而是 一整片智能的“發電網路” 時：投入的就不只是算力，而是整個產業鏈、能源、製造資源的重新配置；跟隨它的也不只是技術公司，而是包括晶片、軟體、雲服務、甚至電力行業。
Greg Brockman 明確表示：
我們現在做的事情，從規模上來說，已經超過了阿波羅登月計畫。
如果說，前幾十年，企業建的是資料中心、伺服器叢集，那 OpenAI 現在建的，是一張能持續輸出智能的能源網路。
它不只是支援 ChatGPT 回答你一個問題，或者幫你寫一篇文案， 而是支撐整個 AI 經濟的“新電力中心”。
而這 10 吉瓦，只是整個計畫的第一步。
從外部看，OpenAI 和 Broadcom 的合作像是一項技術投資項目。 但深入理解其播客內容後，便會發現他們傳遞出的核心資訊高度一致：不能等。
Greg Brockman 說：
“我們不是等晶片造好了再訓練模型，而是先把基礎準備好，然後逼近那個智能峰值。”
過去，許多科技公司都習慣於等待市場準備就緒、技術發展成熟、供應鏈完善跟進之後，才採取行動。
但 OpenAI 不是這樣想的。 他們看到的是 AI 智能的增長節奏，已經快得讓人來不及應對。
他們的經驗告訴：
其核心並非按部就班的精準執行，而是為應對一個已然加速的未來進行動態建構。
這句話的意思是：
如果現在不開始部署，三年後智能爆發時，基礎還沒搭好，只能眼看別人跑在前面。
這就是為什麼他們要選在 2025 年做這件事：
不是等待價格下降，而是要確保未來的可用性； 不是等待他人驗證路徑，而是要親手鋪就智能通路。
OpenAI 不是在追趕，而是在引領整個行業的發展周期。
此刻，正是這一處理程序的關鍵拐點。
通過兩年來的觀察，OpenAI 看到了一個非常清晰的趨勢：智能的使用方式變了，產出方式也要跟著變。
過去十年，智能靠租； 現在開始，智能要造。
Sam Altman 說：
“我們希望這個合作過程能教會我們：怎麼從每一瓦電力裡，榨出儘可能多的智能。”
這句話背後的意思是：
智能，不再是雲端模型單純計算生成的回答；
它將像電一樣，被使用、被消耗、被調度，成為企業營運、個人工作與國家基礎設施建設的一部分。
而誰能提前建構這個平台，誰就有可能掌握未來的智能入口。
OpenAI 的理念並非等待產業成熟，而是立即開闢道路。他們相信，在智能時代，方向本身比確切的終點坐標更為重要。 (AI 深度研究員)