因供应链成本更高，在美国建AI数据中心的成本是在中国的3倍—4倍
文｜《财经》记者 刘以秦 研究员 周源
编辑｜刘以秦
当地时间11月20日 ，美国AI（人工智能）公司OpenAI宣布与全球最大的电子产品代工制造商鸿海科技集团（富士康）达成合作。
据OpenAI官方信息 ，此次合作重点在于下一代AI基础设施硬件的设计工作以及在美国的生产准备 。作为合作的一部分，OpenAI将分享其对人工智能行业新兴硬件需求的洞察 ，以帮助富士康更好地设计和开发将在其美国工厂生产的硬件 。这项初步协议不包含任何购买承诺或财务义务 ，但OpenAI将有机会提前评估这些系统，并拥有购买选择权。
此次合作有三个核心点 ，一是双方将合作设计、研发多代AI数据中心机架 ，以满足快速发展的AI大模型需求 。二是加强美国的AI供应链，扩大采购范围 ，纳入更多的美国供应商 。三是富士康将在美国生产AI数据中心的关键设备。
一位互联网公司数据中心负责人告诉《财经》 ，富士康在数据中心服务器产品方面的ODM（原始设计）能力很强，是英伟达GB200 、GB300芯片主要代工厂 。该负责人同时表示，美国AI数据中心建设成本是中国3倍-4倍 ，因为供应链成本高很多 。
据富士康官网 ，该公司目前在美国的工厂分布在威斯康星州 、俄亥俄州、得克萨斯州 、弗吉尼亚州和印第安纳州。
近期，OpenAI承诺了约1.4亿美元的基础设施投资 ，合作方包括AMD 、伯通、英伟达和甲骨文等 。OpenAI首席执行官山姆·奥特曼表示 ，这些投资只是起点，OpenAI希望建立一套技术和财务体系 ，能够以每周1GW（吉瓦）的速度新增产能 ，每GW成本约200亿美元 。他提到，这意味着OpenAI需要实现数千亿美元的年收入。
今年11月 ，山姆·奥特曼透露 ，今年OpenAI预期年收入约200亿美元 。OpenAI最新估值已经超过5000亿美元，估值较今年年初翻了两倍 。
近年来 ，富士康一直在加大转型力度 ，在电子代工业务之外，持续加大在云与AI方面的投入。投资银行摩根士丹利的数据显示，2024年 ，英伟达近三成的AI服务器订单流向了富士康。
今年10月 ，富士康公开一项总额不超过13.7亿美元的设备采购计划，用于自建人工智能计算集群及超级计算中心 。该项目建设周期定为2025年12月至2026年12月 ，资金来源全部为自有资金 。但富士康并未公布建设地点。
今年8月 ，富士康宣布在墨西哥投资1.68亿美元，以扩大人工智能服务器生产规模 。富士康表示 ，“此次投资旨在通过提升富士康工业互联网工厂的生产能力来满足需求 。”
今年5月 ，英伟达宣布将与台积电 、富士康合作，在中国台湾建立AI超级计算机。英伟达提供核心技术和GPU（图形处理器） ，台积电负责芯片制造 ，富士康则负责机房的建设与系统集成，并参与后续的硬件运营维护 。
也就是说 ，富士康在这项合作项目中 ，不只是担任代工商，还参与了AI基础设施的运营 。
同样在今年5月，富士康获批投入自有资金7.35亿美元 ，在美国设立ProjectETA(DE)LLC ，该实体用于数据中心设备制造及AI服务器组装业务。
根据富士康财报，该公司今年三季度净利润约18.9亿美元 ，同比增长约17% ，公司表示这主要得益于AI服务器需求的持续增长，且富士康的云和网络业务的营收已经连续两个季度超过消费电子业务 ，是目前富士康最大的收入来源 。
AI数据中心正在持续扩张 。据市场研究机构Precedence Research的预测 ，全球AI数据中心的市场规模将由2025年的175.4亿美元，增加至2034年的1657.3亿美元 ，年复合增长率28.34%。
AI数据中心投资规模庞大 ，包括建设成本和硬件设备成本 。摩根士丹利估算，全球在2029年前 ，将投资约3万亿美元用于建设AI数据中心 。这个数字相当于美国五大科技公司（苹果 、微软、谷歌 、亚马逊 、Meta）2024年收入总和（约1.8万亿美元）的1.7倍。
科技巨头们大举投资数据中心已经引发广泛讨论。业内人士认为 ，要争夺AI发展的高地，必须增加数据中心的投资，算力不足会严重制约AI模型的优化速度 。
但行业外的人们开始担忧数据中心的投资会带来电力负担、水资源紧张和噪音污染等问题 。今年11月 ，美国行业监管机构北美电力可靠性公司发布报告表示 ，今年冬天的电力消耗量较去年同期大幅增长，如果出现强冬季风暴 ，可能会导致美国西北部 、得克萨斯州 、卡罗来纳州等地出现能源短缺。该公司还提到 ，“这些地区用电负载需求大幅增长的主要原因是数据中心 ” 。
据本地媒体报道，美国科技巨头们建设的算力中心有约一半在水资源紧缺的地区 ，因为这些地区通常电费较便宜 。
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