上月，OpenAI与美国国防部签署了一份价值2亿美元为期一年的合同订单。根据该合同，OpenAI将为其提供AI工具，以应对作战和企业领域的关键国家安全挑战。美国国防部表示：“根据该合同，履约方将开发原型前沿AI能力，以应对作战和企业领域的关键国家安全挑战。”

近年来，美国白宫及五角大楼与硅谷多家巨头科技公司签订合同协议，从颇有争议的百亿美元云计算大单，到聚焦生成式AI在军事领域的应用拓展，市场潜力虽巨大，但诸多政策、原则、合作策略上的转变，致使政府订单采购市场的争夺，变得愈发激烈。

拉近政府关系的，不止有老牌巨头

最先吃上政府铁饭碗的是大数据厂商Palantir。20年前成立之初，Palantir就服务于CIA等情报机关，为其提供辅助分析服务，随后多年将其服务机构扩展到多个美国政府机关、军方，以及商业领域。

得益于这一点，Palantir近些年持续实现业务收入强劲增长，2024年至今，该公司股价实现飙升，最高涨幅超过7倍。其收入60%来自于政府业务，作为ProjectMaven项目的主要承接单位，Palantir在2024年与美国国防部签署了更大的合同，以扩展该项目。

另一家云数仓厂商Snowflake也在渗透到该领域。今年4月，Snowflake以10亿美元拿下美国国防部“ImpactLevelS临时授权”，凭借此项授权，国防部内所有机构和军种将能够使用增强的数据能力，包括但不限于：财务管理、企业业务运营、物流供应链、网络安全等，这些都将基于Snowflake实现数据云迁移的现代化并加速其数据迁移。

相较之下，亚马逊AWS、微软Azure、谷歌等云厂商在国防云领域的项目争抢更为激烈，动辄百亿美金大单，致使云厂商之间的投标诉讼屡见不鲜。

2019年至2022年期间，美国国防部（DoD）有两个著名百亿美元云计算合同——国防飞地服务（DES，DefenceEnclaveServices）和联合作战云能力（JWCC，JointWarfightingCloudCapability）计划。2019年，美国国防部曾计划单一供应商模式，但由于该竞标一直存在不少外部争议，继而被搁置。2022年，美国国防部将价值90亿美元的JWCC合同授予到亚马逊、谷歌、微软和Oracle等四家云供应商，项目期限为5年。

微软一直是美国政府的重要合作伙伴。除了提供云服务，微软也在为其提供AI解决方案。2023年6月，微软宣布计划将OpenAIGPT-4大模型引入美国国防部、NASA等政府机构。2025年4月，宣布其支持OpenAI的Azure产品将通过国防信息系统局（DISA）的新授权提供给更多的联邦工作人员，这标志着该服务已获得所有政府分类级别的批准。

目前来看，OpenAI作为大模型提供商除了通过微软分销外，也与美国政府建立直接合作关系。除了上述最新2亿美元合同订单外，OpenAI的Sora模型已经被美国陆军选择，用于战场模拟训练，该模型可快速构建用于演习和作战复盘的虚拟环境。

去年年底，OpenAI宣布与国防技术初创公司AndurilIndustries合作，为“国家安全任务”部署先进的AI系统。两家公司表示，合作将专注于提高美国的反无人机系统（CUAS）及其实时检测、评估和应对潜在致命空中威胁的能力。这标志着OpenAI首次与一家商业武器制造商合作。当时，Anduril还获得了一份价值1亿美元的国防合同，OpenAI、Meta等公司参与其中。

同一时间段内，OpenAI的竞争对手Anthropic表示，将与Palantir和亚马逊合作，向美国国防和情报机构提供其AI模型Claude3。而马斯克xAI同样增加了与政府机构的合作，包括与微软合作分销其Grok大模型。

今年1月，OpenAI、甲骨文、日本软银三家公司则共同出现在白宫，并宣布出资投建，计划在美国建设数据中心，一项耗资5000亿美元的“星际之门”项目，以支持人工智能技术发展。

刚被Meta收购近半股权的数据标注初创公司ScaleAI，同样与美国政府关系密切。

2020年9月，成立仅4年首次和军方达成合作，一举拿下美国国防部的9100万美元大单，协助美国军方试验、开发、更新用于机器学习和AI的标注数据集。2024年，与美国国防部合作开发“大语言模型评估测试方法”，以便在AI技术安全标准和政策尚未成型的背景下，确定特定模型的基准性能，解决AI技术应用中出现的各类问题。今年3月，ScaleAI还与国防部签署了数百万美元的合同。

政府市场潜力巨大，巨头向AI要营收

为何如今硅谷科技公司纷纷与政府部门展开旗帜鲜明的商业合作？

CBSNews访谈中，GeoffreyHinton指出，目前几乎所有AI巨头都和特朗普关系密切。这些巨头正积极游说，希望放宽对AI的监管，只为了追求短期利润。

外媒Quartz发表言论认为，核心原因在于AI的经济效益正变得难以为继，训练和运行大模型成本巨大，仅靠消费者端的收益根本无法弥补该成本。对于许多企业而言，与政府合作不仅是机会，还可能是生存的必要条件。

事实情况来看也确实如此，伴随AI融入政府机构尤其是军事领域的过程中，谷歌、微软、亚马逊、Palantir、OpenAI、Oracle等科技公司也获得了与美国国防部更深层次的绑定，以及利润丰厚的国防订单。

实际上，业内对AI带来的经济效益存在一直存在不确定性。高盛研究部曾预测，未来10年，生成式AI或将推动全球GDP增长7万亿美元，增幅达7%。

悲观人士认为，至少未来10年，AI对经济的影响不会有那么夸张。2024经济学奖获得者、麻省理工学院教授达龙·阿西莫格鲁（DaronAcemoglu）指出，以美国劳动力市场为参考，市场上只有约四分之一的任务能够盈利，仅20%的任务可以被AI取代或增强，而其余75%任务的实施成本可能会超过收益。比如电工、护士、教育工作者等职业通常是“解决问题的任务，这些任务需要实时、基于情景且可靠的信息。”

另一种解释是，想要发挥技术的全部经济价值，需要配套以一系列互补性创新浪潮。比如即便技术已经可用，许多企业也无法立即或有效部署，而是需要数据库、数据管理系统和IT专家。同时，还要进行重大组织和流程变革，才能与AI实现协同运作。在这种调整中产生的成本，也会在中短期内抵消掉AI带来的经济效益。

因而也可以认为，科技公司在加大对AI资本开支的同时，为降低过度投资带来的风险，必然需要通过与政府合作扩大未来竞争优势局面。

另一方面，美国国防部是这场AI科技竞赛中的强有力推手，而AI也成为其顶层战略。据2024年美国海军陆战队发布《人工智能战略》，旨在指导部队在全工作流程中整合AI技术，随后在2025年《人工智能实施计划》，明确2025-2027年数字化改革时间表，旨在通过人工智能技术夺取现代战争决策优势，构建全域智能化作战体系。

根据美国国防部官员于6月最新披露的2026财年国防预算背景简报，预算中18亿美元用于审计相关活动，其中包括2亿美元用于自动化和AI的重大新投资，以及1.5亿美元用于业务系统更新，以加快财务报表审计。

与此同时，特朗普政府已在推动2026财年1万亿美元的国防预算，这也将成为美国历史上最高的一笔国防预算。有个细节点值得注意的是，这笔预算提高，是以其他各政府部门预算以及一些非必要支出的缩减为前提。例如上半年，在马斯克牵头的政府效率部（DOGE）推动下，埃森哲、德勤等管理咨询公司与美政府部门此前签署的业务咨询类公司相继被终止。

此外，美国政府层面还有一种声音是：削减和控制成本。去年，美国陆军推行生成式AI试点项目，但随着越来越多AI项目和服务的使用，云计算成本开始飙升。为此美国陆军计划简化其云合同，将同一供应商的服务整合到同一份合同中。

今年4月，Oracle通过美国国防部（DoD）联合作战云能力（JWCC）合同签订了一份固定价格任务订单，为美国陆军企业云管理局（ECMA）提供云计算和存储服务。这些服务将通过Oracle美国国防云交付。此举旨在简化云管理、增强安全性并降低成本。

不过，美国政府及军方强调AI军事化，也在引发美国媒体和相关专业人士的担忧。

2018年，4000名谷歌员工联名抗议为美国国防部五角大楼提供服务。这种抵制起了作用，谷歌高层被迫做出决定，没有续签与五角大楼的军用AI项目合同ProjectMaven，并制定了限制军事应用的AI原则。此后多年，以谷歌等科技公司高举“科技向善”大旗，至少在反对AI武器化这一方面有所行动。但如今，随着AI技术的发展与国家间军事竞争的推进，这种氛围墙已经被打破。

2024年1月，OpenAI删除了“禁止其技术被用于军事用途”的条款。2025年3月，OpenAI再度对其核心价值观调整，删除了“影响驱动”等强调员工“深切关注现实世界影响”的价值观，代之以“关注通用人工智能（AGI）”。

2025年2月，谷歌同样删除了“限制其AI技术用于军事用途”的原则，并且修改安全框架，表明只有在竞争对手采取类似措施的情况下才会遵循相关准则。谷歌强调，公司和政府应携手打造能够“支持国家安全”的AI系统。

结合近来OpenAI与美国国防部签署的2亿美元合同，Meta、OpenAI和Palantir高管宣誓就任陆军预备役军官，Meta与国防初创公司Anduril合作为作战士兵打造增强现实版头戴设备……等一系列动作来看，这一重大原则上的转变，也预示着美国科技公司公然放弃了过去多年限制为军事工作的安全政策，转而深度参与到军事化领域。

突发！9连板“大牛股”明起停牌核查　　炒股就看金麒麟分析师研报，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！　　每经编辑|黄胜    　　9月3日，天普股份（605255.SH）公告称，公司股票自8月22日至9月3日期间多次触及股票交易异常波动及严重异常波动情形，公司将就股票交易波动情况进行停牌核查