OpenAI获1100亿美元融资，联手英伟达AWS布局下一代算力

2026年2月27日，OpenAI宣布完成1100亿美元巨额融资，同时深化与英伟达、亚马逊AWS的算力合作——将原7年期380亿美元合同升级为8年期1000亿美元大单，涉及2GW Trainium算力容量。此外，OpenAI计划采用AWS下一代Trainium4芯片，该芯片预计2027年交付，原生支持增强型FP4计算，有望大幅提升其大模型训练效率与行业竞争力。

当地时间2026年2月27日，OpenAI在旧金山举行的年度技术沟通会上抛出两颗“重磅炸弹”：一是完成总额高达1100亿美元的新一轮融资，创下AI领域单笔融资的历史纪录；二是宣布与英伟达、亚马逊AWS达成深度绑定的算力合作框架，全面升级其下一代大模型的算力基础设施。

此次1100亿美元融资的资金去向，OpenAI方面明确表示将优先投入三个领域：下一代通用大模型的研发迭代、全球算力集群的扩建升级，以及跨领域AI人才的招募与培养。而与亚马逊AWS的合作升级，则是此次布局的核心——双方将原本签署的7年期380亿美元算力服务合同，直接延长至8年并扩容至1000亿美元，协议覆盖约2GW的Trainium算力容量。这意味着在未来8年，OpenAI将获得AWS专属的大规模、稳定算力支持，为其超万亿参数大模型的持续训练与推理优化提供坚实基础。

同时，OpenAI强调将与英伟达形成深度技术捆绑，整合英伟达的高端GPU算力与AWS的云服务调度能力，构建一套针对大模型训练定制的专属算力集群。这种“芯片厂商+云服务商+AI厂商”的三方协同模式，被业内认为是当前AI算力布局的最优解，既能保证短期算力供应的充足性，也能为长期技术迭代预留灵活的调整空间。

在技术细节层面，OpenAI首次对外披露，其下一代大模型将全面采用AWS自研的Trainium4芯片，该芯片预计于2027年正式交付。相较于目前主力使用的Trainium3，Trainium4针对超大规模参数大模型的实时吞吐需求进行了全方位定制。

原生支持增强型FP4计算性能是Trainium4的核心突破。当前主流大模型多采用FP16或BF16精度进行训练，而增强型FP4能在通过算法优化控制精度损失的前提下，将单条指令处理的数据量提升数倍，直接降低大模型训练的时间成本与算力消耗；同时，Trainium4配备了更宽的内存带宽与更大的显存容量，可有效缓解超大模型训练过程中频繁的数据传输瓶颈，进一步提升整体训练效率。

业内AI算力专家分析称，Trainium4的定制化设计，本质上是OpenAI与AWS针对自身大模型需求的深度协同，这种专属芯片的应用，将帮助OpenAI在大模型参数竞赛中拉开与竞争对手的差距，强化其在通用AI领域的头部地位。

随着大模型技术从“普及化”进入“深水区”，算力已经成为决定AI厂商核心竞争力的关键壁垒。此前谷歌、Meta等厂商均在自建算力集群或定制化芯片上投入重金，而OpenAI此次通过百亿级融资与深度绑定上下游厂商的模式，进一步拉高了AI行业的算力门槛。

对于整个AI行业而言，OpenAI的布局释放出明确信号：未来大模型的竞争将不再局限于算法创新与数据积累，算力基础设施的专属化、定制化程度将成为新的胜负手。中小AI厂商可能将面临算力成本高企、技术迭代受限的困境，而头部厂商则通过构建“资本+算力+技术”的闭环生态，不断巩固自身的市场话语权。从此次融资与算力布局来看，OpenAI正在为下一个5年的AI竞赛提前“备弹”，而这场围绕算力的军备竞赛，也将推动全球AI技术向更高精度、更广应用场景加速演进。