最近市场有人说，OpenAI 大幅下调资本开支，从 1.4万亿美金砍到 6000亿美金。
这个说法，本身就是把两个不同口径、不同时间周期的数字强行对比。
把事情讲清楚：

一、1.4万亿美金是什么？
这是 Sam 公开提到的 未来8年的基础设施相关 commitments（承诺投入规模）。
关键词是：
commitments（长期投入承诺，不等同于当期capex）
时间跨度约8年
涵盖更广义的基础设施相关投入
它不是“到2030年的累计资本开支”。

二、6000亿美金是什么？
这是到2030年的 compute spend（训练 + 推理算力支出） 规划。
关键词是：
compute spend（算力支出）
时间窗更短（到2030）
只覆盖算力部分，不等于全部基础设施承诺
时间更短，口径更窄。

三、为什么会被解读成“砍capex”？

因为很多人直接把：
“未来8年承诺1.4万亿美金”对比“到2030年算力支出6000亿美金”
然后得出“砍了8000亿美金”。
这在逻辑上是不成立的。
举个简单例子：
你说未来8年家庭总投资计划1.4万亿美金，
又说未来5年装修预算6000亿美金，
有人就说你削减了预算。
本质是口径错配。

四、真正值得关注的是什么？

比“有没有砍”更重要的是：
到2030年6000亿美金的算力支出意味着什么强度？
训练与推理算力的结构如何变化？
单位token成本下降是否快于需求增长？
长周期资本开支是否会呈现前高后稳？
这些才是影响GPU、光模块、存储、电力等AI基础设施链条的核心变量。

简单结论：

目前没有明确证据显示 OpenAI 大幅削减长期投入规划。
所谓“从1.4万亿美金砍到6000亿美金”，更多是数字口径被混用后的误读。
别被标题带节奏，先把时间周期和统计口径搞清楚。