近期，英伟达、甲骨文与OpenAI三方在人工智能基础设施领域的协同动作引发业界广泛关注。虽然三方并未正式宣布成立联盟，但一系列具体事件表明，它们正通过技术整合与资源互补，共同加速大模型训练和部署的效率。
2025年第四季度，甲骨文宣布其OCI（Oracle Cloud Infrastructure）云平台已完成对英伟达H100 Tensor Core GPU的大规模部署。这一升级使得甲骨文成为少数能提供千卡级H100集群的云服务商之一。值得注意的是，该平台特别优化了NVLink和InfiniBand互联架构，大幅降低分布式训练中的通信延迟，为训练千亿参数模型提供了坚实底座。
据多家科技媒体报道，OpenAI已将部分GPT-5训练任务迁移至甲骨文云平台，并利用其部署的英伟达H100集群进行模型微调。这一决策背后，是甲骨文在数据安全和低延迟网络方面的独特优势。例如，甲骨文在美国亚利桑那州新建的数据中心专为AI负载设计，采用液冷技术，PUE（电源使用效率）低于1.1，显著优于行业平均水平。
除了硬件支持，英伟达的CUDA和AI Enterprise软件栈也成为三方协作的技术桥梁。OpenAI在其内部工具链中深度集成NVIDIA NeMo和TensorRT-LLM，而甲骨文则在其云服务中预装这些组件，实现“开箱即用”的AI开发体验。这种软硬一体的协同模式，不仅缩短了模型从研发到上线的周期，也降低了企业客户的使用门槛。
这波合作反映出一个清晰趋势：超大规模AI模型的训练正越来越依赖高度定制化的算力基础设施。英伟达提供核心芯片、甲骨文构建高效云平台、OpenAI专注算法创新，三者各司其职又紧密耦合。这种分工模式或将成为未来AI产业发展的主流范式，推动整个行业从“通用云计算”迈向“AI原生基础设施”时代。