微软和OpenAI CEO对谈：算力终将过剩，电力面临短缺
近期，微软CEO萨提亚·纳德拉与OpenAI CEO山姆·奥特曼共同参加了一次线上对谈。这是他们自OpenAI内部重组以来首次同台对话。短短一小时，却吸引了整个AI圈的注意力。
从算力焦虑到电力瓶颈，从API接口独占到AI盈利模式的迷雾，两位AI行业的前沿领军者的对话更像是一次行业关键问题的梳理——折射出AI革命进入深水区后的复杂、激烈与不确定。
算力终将过剩，电力短缺更值得关注
在AI行业的版图上，微软与OpenAI的关系始终特殊。一个是全球最大的云计算巨头，一个是引领生成式AI潮流的风向标。两者的合作，是“AI大航海”最关键的联姻之一。
奥特曼在现场承认，我们与微软的关系并没有改变。无状态API仍将是微软独家至2030年。所谓“无状态API”，是OpenAI向企业开放的一种接口模式，不储存用户上下文数据，适合高频、低延迟的调用。微软对这项技术的独家访问权，意味着它在Azure云上将长期占据“AI应用的高速通道”。
但纳德拉的回应更显现实主义。他坦言，算力不再是唯一瓶颈，电力才是新的限制边界。“我们现在面临的最大问题不是算力过剩，而是电力问题，以及能否在靠近电源的地方足够快地完成基础设施建设。如果做不到这一点，你可能会有一堆芯片积压在库存里却无法使用。”
这不是危言耸听。微软正在与多家能源公司洽谈新的电力合作方案，包括核能和可再生能源项目。
AI训练的能耗惊人。以大型模型为例，训练一次模型可能消耗巨量电力。
同样，奥特曼也提到一个关于算力的关键数据——“算力已经扩大了约10倍”。如果对应当前AI模型的训练需求，这意味着过去一年中，全球AI基础设施的规模正以爆炸性增长。
“过去一年OpenAI的算力扩大了约10倍，如果再增加10倍算力，收入也差不多会同步增长10倍。”奥特曼说道。“我们终将 进入了算力过剩的时代。”对于未来的算力情况，奥特曼给出了自己的预言，“算力过剩肯定会出现。至于是在两到三年内还是五到六年内，我说不准，但这肯定会在某个时候发生，可能还会发生好几次。”
他的语气并不夸张。随着GPT、Claude、Gemini等模型的持续迭代，AI公司对GPU的需求呈指数级上升。即便是微软Azure，也在竭力扩建数据中心，试图支撑这场爆炸式增长。
从技术到资本，算力正在成为新的货币形态。谁能掌握更多算力，谁就能决定AI进化的速度。
电力成为AI产业的新瓶颈，也让“AI能源革命”成为硅谷的新叙事。从核能重启、液冷散热到绿色算力基金，产业链的重心正在悄然偏移。
API的主权：谁在掌控AI入口
在谈到“无状态API”的独占问题时，奥特曼显得相当谨慎。他多次强调，OpenAI仍然是一个“多渠道生态系统”，但微软在其中的地位不可替代。
目前，Azure深度参与了承载OpenAI的商业流量。从ChatGPT企业版到Copilot、Office AI助手，许多产品都运行在Azure的云基础设施之上。
奥特曼表示，微软不仅提供云资源，也帮助我们将技术转化为产品。
这种绑定关系，也让外界再次关注AI生态的集中化趋势。无状态API确实提升了安全与稳定性，但也使数据流动更多依赖少数平台。
当被问及OpenAI的盈利模式时，奥特曼说道，我们并不急于追求利润，但我们确实希望实现可持续增长。
他解释说，OpenAI的主要收入来源仍是企业级API调用和ChatGPT订阅服务。虽然公司营收快速增长，但算力成本也在同步上升。
纳德拉则把焦点放在“AI带来的生产率红利”上。“AI最终会改变每个行业的利润结构。”他举例，微软内部开发团队通过Copilot的代码自动化，效率提升显著，这部分增益将在未来转化为更高的企业利润率。
从商业角度看，AI的盈利模式正在从“技术订阅”转向“效率分成”。而这，也将重新定义企业与AI供应商的关系——不再是简单的买卖，而是一种“收益共创”的机制。
对于未来愿景，Altman则提到AI应用的问题，”未来几年会出现新型计算机，这些都很重要。但从我个人来说，如果我们真能让AI做科学研究，那在某种意义上就是超级智能了。明年Codex能完成需要几天的编程任务，将以前所未有的速度改变软件开发。虽然2026年可能只是很小的科学发现，但如果实现，未来几年就能取得更大突破。”
OpenAI和微软的关系
过去一年，OpenAI经历了剧烈的组织震荡，和微软的关系也有过波折，直到近日双方又重新签订了合作协议，OpenAI获得了更大的独立权，微软则确保了自己的一部分业绩。但这次合作却让很多人对于这两个公司的关系，产生了很大的疑虑。
奥特曼在这次公开对话中首次系统回应：“我认为这真是一段了不起的合作关系（指OpenAI和微软的合作），如果没有微软，我们根本做不到今天这样。我觉得当时愿意下这种赌注的人不多，那时候我们完全不知道技术会怎么发展。我喜欢现在的这个公司架构，从我们开始合作到现在已经超过六年了。这六年时间取得了相当惊人的成就。”
新的治理架构让OpenAI在非营利和商业目标之间更平衡——既保持科研的独立性，也能更快推动市场化合作。
在外界看来，这场重组是OpenAI走向“企业化”的关键一步。它不再是一个纯粹的科研实验室，而是一个商业与技术共生的混合体。
不过，也有人担心，随着微软持股比例上升、算力合作深化，OpenAI的“独立性”正在被稀释。
对此，奥特曼则认为，独立不是隔绝，合作才是力量。
在被问到“外界对于OpenAI公司估值的质疑”时，奥特曼则认为，公司虽然只有130亿美元的年收入，但绝对能支撑起几千亿美元的估值，以及未来几年上万亿美元的支出。
“我们确实计划让收入大幅增长。而且收入正在快速增长。我们在提前下注，赌它会持续增长。不仅ChatGPT会继续增长，我们还会成为重要的AI云服务提供商之一，我们的消费者设备业务会变得举足轻重，能够自动化科学研究的AI将创造巨大价值。”他指出，AI行业目前的资本投入集中在基础设施和模型研发，这与互联网泡沫时期的“概念投机”不同。
纳德拉也补充道：“我看到的OpenAI的每一个商业计划，他们不仅完成了，而且都超额完成了。所以从某种意义上说，这是唯一一个地方——在增长和业务方面，他们的执行力简直令人难以置信。”
他们的回答冷静却务实——AI不是神话，也不是泡影，而是一场需要持续投入、长期验证的产业革命。
从“共赢”到“共生”：AI格局的下一幕
这场对话并没有宏大的宣言，却给行业留下了更深刻的问题。
当算力、能源、资本同时被巨头掌控时，小型创新公司还能否突围？当API入口被少数平台垄断，AI的开放精神还能否延续？
微软与OpenAI的同台，既是一种象征，也是一种信号。AI产业的竞争正在从“模型之争”转向“生态之争”，从“算法红利”转向“资源红利”。
在这场新的博弈中，技术天才与商业巨头，开始彼此依存。