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OpenAI洽談由Nvidia提供高達2500億美元融資擔保，在俄亥俄推動可能逾5000億美元的10GW超級AI機房。華爾街同時警告，美科技巨頭AI資本支出失控風險升溫，硬體投資降溫、軟體與安全仍維持成長，投資人開始追問「燒錢何時變現」。
人工智慧資本支出狂潮正進入新一輪加速期。OpenAI與Nvidia(NVDA)被曝出正在洽談高達2500億美元的「融資後盾」，用來支撐在美國俄亥俄州Pike County打造一座10GW級的超大型AI資料中心園區，總投資規模可能超過5000億美元。這個計畫不僅將重塑全球運算版圖，也讓市場對「AI燒錢能否轉化為可持續回報」的疑慮急速升溫。
據知情人士向CNBC透露，OpenAI希望透過Nvidia的信用作為擔保，讓其能較低成本舉債租用並興建這座超級機房。這項保證僅涵蓋場地租賃與建設相關債務，至於未來採購的Nvidia晶片，則是分開談判。園區的電力規模達10GW，相當於約800萬戶美國家庭年用電量，選址於過去作為濃縮鈾工廠的大型基地，顯示其電力與基礎設施需求遠超一般資料中心。
OpenAI自2022年推出ChatGPT後，引爆全球生成式AI競賽，並在2024年後加速爭奪算力資源，希望在面對Anthropic、Google(GOOGL)(GOOG)、Amazon與Meta等競爭對手時維持領先。這些科技巨頭已集體投入數千億美元資本支出部署AI基礎設施，而OpenAI本身在私人市場估值已逼近1兆美元，投資人賭的是其能建立長期穩固的商業模式，不被新一代以「開放權重」為號召的競品侵蝕定價權。
然而，AI基礎設施投資的「燒錢速度」也開始引來專業資金的戒心。DCLA管理合夥人Sarat Sethi在接受CNBC訪問時坦言，對於一眾科技公司在AI資本支出上「大撒幣」感到憂心，尤其是Alphabet(GOOGL)(GOOG)以外的企業。他指出，當前市場形成強大競爭壓力，迫使科技公司不斷砸錢建構AI雲端與資料中心，但他更希望看到企業在投資節奏與紀律上的調整，而非僅追逐規模。
在Sethi的投資組合中，Alphabet仍是核心持股。他認為Alphabet相較多數同業具備「多重槓桿」可調整，旗下YouTube、Cloud與Gemini等多元事業線，讓公司在投資回報不如預期時，仍能透過不同業務的現金流與成長動能微調支出強度，降低單一賭注失敗的風險。
近期財報亦反映AI週期中的一個關鍵分化：硬體支出轉弱、軟體與資安支出持續穩健。Sethi引述IBM(IBM)與SAP(SAP)管理層談話指出，企業客戶在伺服器與設備上的採購愈加謹慎，但對軟體與安全方案的投資仍在延續，顯示即便硬體更新暫緩，企業仍優先確保資料與應用層面的效率與防護。與此同時，Salesforce(CRM)股價在道瓊工業指數中領漲約5%，ServiceNow(NOW)也因展現強勁執行力而大漲9%，凸顯雲端軟體與流程自動化服務仍獲資金青睞。
在AI資本支出壓力最大的一線科技巨頭中，Microsoft(MSFT)尤其受到市場放大檢視。Sethi指出，Microsoft今年股價已出現兩位數跌幅，公司研發投入比重極高，是少數「必須比同業更快證明投資回報」的玩家。在新一輪AI基礎設施與模型開發投資下，市場不再單純接受「長期願景」敘事，而是開始要求更具體的營收與獲利貢獻時程。
對科技股資金流向的改變，也反映在板塊輪動上。Sethi提到，資金正從高估值、高動能的題材股回流到醫療保健(XLV)等「現金流品質」較佳的傳統防禦板塊。他舉例持有Stryker(SYK)、Thermo Fisher(TMO)與Johnson & Johnson(JNJ)等企業，強調這些公司具備穩健資產負債表與實質盈餘成長。值得注意的是，醫療保健板塊在標普500（SP500）中的權重已降至史上最低，對追求穩定與質量而非短線題材的投資人而言，反而形成中長期布局機會。
回到OpenAI與Nvidia的超級機房計畫，資金結構同樣牽動市場情緒。去年9月，Nvidia曾表示將在與OpenAI的策略合作中最多投資1000億美元，部署至少10GW的Nvidia系統，但該投資最終並未落實；其後Nvidia改以在今年3月OpenAI史上最大融資案中出資300億美元。Nvidia執行長Jensen Huang甚至表示，這可能是公司在OpenAI上市前「最後一次」投資。如今改以提供融資擔保的模式，顯示雙方在資本結構與風險分攤上尋求新平衡。
俄亥俄資料中心園區本身則由SoftBank與SB Energy聯手，並與美國能源部合作開發。SoftBank是OpenAI重要股東，今年稍早OpenAI與SoftBank宣布將共同向SB Energy投資10億美元，為園區提供能源與基礎設施支持。在美國政府能源政策，以及區域電網承受能力的前提下，這座超級機房若成形，將成為全球AI運算版圖的關鍵樞紐，也可能成為未來政策監管與環境爭議焦點。
市場上也不乏對這類巨額AI硬體投資抱持保留態度的聲音。部分分析師憂心，在開源與「開放權重」模型競爭加劇下，付費商業模型的定價空間恐被壓縮，AI服務的單位利潤難以支撐如此龐大且長週期的基礎設施投入。此外，以電力與資源密集度來看，10GW的資料中心意味著地方電網與環境承擔巨大壓力，也可能引發政策與社會層面的反彈，進一步影響項目時程與成本。
整體而言，AI基礎設施正快速從矽谷概念，走向實體世界的「巨型工程」。在OpenAI與Nvidia推動千億美元級超級機房的同時，華爾街開始更嚴格計算，這些投入何時能在財報上轉化為可衡量的現金流與獲利。未來幾年，Microsoft、Alphabet等超級科技股將面臨雙重壓力：一邊要維持技術與市佔領先，一邊要向股東證明，AI不只是燒錢的夢想工程，而是能在可見時間內創造實質回報的商業基礎建設。對投資人而言，如何在「AI成長故事」與「財務紀律」之間取得平衡，將是左右資金版圖的關鍵課題。
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