【行情快報】一文看懂「AI 永動機」！

我們想讓你知道的是：
今年 AI 領域的主要參與者之間陸續簽訂了許多合作協議，形成錯綜複雜的利益共同體，並被市場戲稱為「 AI 永動機」。企業間循環交易是否有資金斷鏈的風險？後續又該關注什麼指標？這是本文想要分享的。

本文重點：

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自 9 月以來，AI 產業鏈的利多消息接連不斷，先是 Oracle 取得來自 OpenAI 高達 3,000 億美元的採購大單，隨後 Nvidia 、 CoreWeave 、 AMD 等廠商也陸續宣佈與 OpenAI 達成投資與其他合作協議。如今的 AI 產業似乎逐漸形成為一個錯綜複雜的利益共同體，並被市場戲稱為「 AI 永動機」，這也反映出外界對企業間循環交易風險的關注正在升高。究竟 AI 永動機的架構為何？資金是否有斷鏈的風險？後續又該關注什麼指標？本文將帶你一次解析。

一、何謂「 AI 永動機」？真正的關鍵節點在哪？

今年以來，AI 領域的主要參與者之間陸續簽訂了許多合作協議，大體上以 OpenAI 、 Nvidia 、以及幾大 CSP 廠為核心，形成彼此利益高度綁定的生態圈。上述科技公司透過相互承諾購買、投資計畫，彼此形成利益共享的命運共同體，而這樣的「 AI 永動機」存在著什麼風險？我們首先用一張圖看懂「 AI 永動機」的各個節點，可以大致將 AI 相關企業分為三個階層：

算力供應商（燃料）：最底層是提供 CPU 、 GPU 等 AI 晶片的上游廠商，例如 Nvidia 、 AMD 等。這些廠商提供的晶片相當於整座 AI 系統的「燃料」，是支撐整個 AI 發展的基礎。
雲端服務供應商（齒輪）：第二層是提供雲端基礎設施與運算服務的中游廠商，也就是所謂的雲端服務供應商（Cloud Service Provider，以下簡稱 CSP 廠），包含 Microsoft 、 Amazon 、 Meta 、 Alphabet 等。這些企業搭建的雲端基礎設施相當於 AI 系統的「齒輪」，齒輪順利運轉之下，便能將燃料順利轉換為算力。
終端應用供應商（引擎）：最後一層是直面終端需求，提供終端應用的下游廠商，以開發出 ChatGPT 的 OpenAI 為主要代表。而 OpenAI 也相當於 AI 系統最終驅動的「引擎」，負責將中上游的算力資源落地為具體的生產力與商業價值，進而推動整個產業鏈的運轉與成長。

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接著，我們再將企業間琳瑯滿目的合約、承諾整理後，可以歸類為三大主要類別：

晶片購買協議：中游 CSP 廠直接向晶片供應商約定，購買特定金額或數量的晶片，以進行算力的佈建。
算力購買 / 租賃協議：中、下游廠商在特定期間內，再向上層廠商購買或租賃算力的合約，其中特別值得留意的是，由於承諾採購金額多在未來發生，因此當下尚未完成的合約義務便會反映在財報中的剩餘履約義務（Remaining performance obligations，RPO），例如 Oralce 拿下 OpenAI 3,000 億採購大單後，2025 Q3 剩餘履約義務年增率飆高超過 350% 。
投資 / 分潤協議：最後是企業之間的互相投資、分潤，例如 Nvidia 於 9/22 宣佈向 OpenAI 投資 1,000 億美元、 Microsoft 與 OpenAI 達成的分潤計畫、又或是 10/6 OpenAI 向 AMD 部署 GPU 、換取 10% 的股權的戰略協議。

經過這樣的梳理後，便能看出目前 AI 產業的運作生態：下游直接面臨終端需求的 AI 軟體公司，透過一層一層的算力交易，取得運算資源生產 AI 產品（獲得燃料及齒輪，以打造引擎），中游的 CSP 廠以及上游的半導體晶片公司將獲取的資金，重新投資到下游廠商，期待隨著 AI 應用擴大，能夠一同分享其成長帶來的收益。

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