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2026年4月，全球AI巨头OpenAI正式调整其重量级算力基础设施项目“星际之门”的落地路径，将此前规划的大规模自建数据中心模式转为依托合作方的算力租赁模式，核心供应链条涉及核心合作伙伴微软、挪威原有站点及Crusoe得州阿比林园区，此举将大幅降低OpenAI资本投入，更快匹配大模型迭代的算力需求。
过去三年，OpenAI旗下GPT系列模型的训练算力需求增长了超过20倍，仅2025年推出的GPT-4o多模态大模型单次训练就消耗了超过10万张H100显卡的算力，原有自建数据中心的投产速度已经完全跟不上模型迭代的节奏。
按照OpenAI2024年首次公布的“星际之门”计划，原本拟在未来5年投入超过1000亿美元，在全球范围内建设8-10个专属超算中心，全部用于支撑下一代大模型的训练和推理需求。但此次调整后，OpenAI将大幅削减自建投入，转而通过大型双边长期协议向合作伙伴租赁算力。
原规划中位于挪威的首个星际之门站点资源仍将保留，但不再由OpenAI直接运营，而是通过“Nscale→微软→OpenAI”的供应链条间接获取算力支持。这种模式下，OpenAI无需承担数据中心土建、运维、硬件迭代的相关成本，算力扩容的周期也从原有自建模式的12-18个月压缩至3个月以内。
作为OpenAI的第一大投资方和技术合作伙伴，微软此次承接了星际之门计划调整后的大部分基础设施落地工作。原定为星际之门首个扩建站点的Crusoe公司得州阿比林园区，已经正式由微软接手运营，该园区全部采用风电、太阳能等清洁能源供电，符合OpenAI此前提出的2030年实现算力运营100%使用绿电的目标。
微软Azure云团队还将负责整体算力的调度优化，除了优先满足OpenAI的专属算力需求外，冗余容量还将对外开放给其他企业级客户，进一步摊薄运营成本。
事实上，OpenAI的此次调整并非个例，近两年包括Anthropic、DeepSeek在内的多家头部AI企业都在大幅提升算力租赁的采购占比，减少自建数据中心的投入。据IDC发布的2026年第一季度AI算力报告显示，头部AI企业采用长期租赁模式的综合算力使用成本，可比自建模式低22%-31%，同时硬件迭代效率可提升40%以上。
对于技术迭代速度极快的AI行业而言，租赁模式可以避免3-5年就面临硬件过时的沉没成本风险，灵活匹配不同阶段的算力需求。OpenAI内部人士透露，此次战略调整并不意味着放弃自有算力布局的长期规划，只是在当前大模型迭代的关键期，优先保障算力供给的及时性。如果后续算力租赁的供需缺口进一步拉大、采购成本持续上升，不排除在2028年后重启自建超算中心的计划。
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