“第一個問題是，7萬億美元到底是關(guān)于什么的？”在當(dāng)?shù)貢r間2月21日舉辦的Intel Foundry Direct Connect 2024上，英特爾CEO帕特·基辛格將這個問題拋給了OpenAI CEO山姆·奧特曼。

“首先，不要對媒體報(bào)道照單全收……事實(shí)的核心是，我們相信對于AI計(jì)算、能源、數(shù)據(jù)中心的大量投資是非常重要的……這需要全球性的投資，會幫助許多不同工作的開展，幫助許多人員。除了芯片，還有整個AI基礎(chǔ)設(shè)施?！眾W特曼說。

圖片基辛格對話奧特曼（來源：截取自英特爾新聞室發(fā)布的視頻）

“7萬億美元能購買多少GPU?”在當(dāng)?shù)貢r間2月12日開幕的2024年世界政府峰會期間，阿聯(lián)酋人工智能部長奧馬爾·阿爾·奧拉馬向英偉達(dá)CEO黃仁勛提問。

“所有GPU?！秉S仁勛說。

圖片奧拉馬對話黃仁勛（來源：截取自回放視頻）

上述兩段發(fā)生在今年2月的對話，都指向了近日圍繞奧特曼的媒體報(bào)道：他正在籌集巨額資金建設(shè)AI芯片工廠，重塑芯片產(chǎn)業(yè)鏈。對此，奧特曼表示AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)需要大量的全球性投資，但不要過于在意“7萬億”這個數(shù)字，他無法逐一糾正媒體的報(bào)道。

此前，奧特曼在社交平臺表示，世界需要的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施超過了人們的建設(shè)計(jì)劃，包括晶圓廠產(chǎn)能、能源、數(shù)據(jù)中心等。建設(shè)大規(guī)模的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施和具有彈性的供應(yīng)鏈，對于保持經(jīng)濟(jì)競爭力至關(guān)重要。OpenAI將盡力提供幫助。

山姆·奧特曼在社交平臺對芯片問題發(fā)表意見

自從ChatGPT引爆生成式人工智能的熱潮后，產(chǎn)業(yè)界就陷入了深深的算力和能源焦慮。AI芯片作為生成式人工智能的核心算力單元，也出現(xiàn)了巨大的缺口。

至于這個缺口會進(jìn)一步擴(kuò)大還是縮小，取決于芯片技術(shù)進(jìn)步與AI需求增長的競速，前者快則缺口有望縮小，后者快則缺口或?qū)⒃龃蟆?/p>

目前來看，黃仁勛更相信前者，而奧特曼更憂慮后者。

黃仁勛對于AI芯片缺口的計(jì)算方式，有著自己的理解。他認(rèn)為，計(jì)算架構(gòu)的性能正在持續(xù)提升。如果拋開計(jì)算速度的進(jìn)步，只看計(jì)算單元的總量，就很可能得出全球需要14個行星、3個星系和4個太陽才能覆蓋計(jì)算所需能源的結(jié)論。過去10年，英偉達(dá)等從業(yè)者做出的最大貢獻(xiàn)之一就是將計(jì)算和人工智能的效能提升了100萬倍。因此，無論面對什么樣的計(jì)算需求，都應(yīng)當(dāng)把計(jì)算架構(gòu)仍然具有百萬倍提升空間這一點(diǎn)納入考量。

AMD K8微架構(gòu)的首席架構(gòu)師吉姆·凱勒（Jim Keller）也在社交平臺表示，他可以用不到1萬億美元實(shí)現(xiàn)所謂的“7萬億美元目標(biāo)”。首先要消除2-3層的利潤堆疊（供應(yīng)鏈中每個參與者為將產(chǎn)品提供給最終用戶所付出的成本），接下來是提升芯片的運(yùn)行速度，使硬件與軟件相匹配。

黃仁勛和凱勒的觀點(diǎn)都趨向于一點(diǎn)：產(chǎn)業(yè)的算力和能源缺口，要通過芯片的性能提升來解決，核心在于技術(shù)的進(jìn)步和創(chuàng)新。

而奧特曼的顧慮，多少與積極自研AI芯片的大型云服務(wù)廠商們有共通之處：當(dāng)前的AI基礎(chǔ)設(shè)施難以支撐生成式人工智能的爆發(fā)。

早在2023年上半年，OpenAI就曾表示GPU供應(yīng)不足限制了ChatGPT能夠處理的信息量和功能優(yōu)化，部分初創(chuàng)AI企業(yè)表示不得不采用價格更加昂貴的GPU來填補(bǔ)算力缺口，云服務(wù)廠商面對客戶的算力池?cái)U(kuò)張需求也倍感壓力。尤其生成式人工智能的訓(xùn)練往往需要幾百張甚至上萬張GPU組成的集群才能發(fā)揮最佳效能，進(jìn)一步加劇了GPU的緊俏程度和產(chǎn)品溢價。

雖然英偉達(dá)等廠商持續(xù)縮短GPU的交付周期，但大模型性能進(jìn)步、數(shù)量提升、應(yīng)用擴(kuò)展三重因素的疊加，還是令下游市場憂心忡忡。以O(shè)penAI為例，從2022年11月ChatGPT上線，到2023年3月多模態(tài)大模型GPT-4上線，再到今年2月以文本描述生成視頻的人工智能模型Sora問世，不到2年的時間，大模型就實(shí)現(xiàn)了飛躍式發(fā)展。再比如百度研發(fā)的文心大模型，其3.5版本相比上一個版本，訓(xùn)練速度提升2倍，推理速度提升30倍。與此同時，大模型的數(shù)量也在飛速增長。2023年1-11月，國內(nèi)發(fā)布了238個大模型。這意味著，在這兩百多天的時間里，平均每天都有一個大模型在中國問世。另外，大模型的應(yīng)用范圍也在不斷拓展。

這或許是為什么以模型和工具開發(fā)為主營業(yè)務(wù)的OpenAI團(tuán)隊(duì)，打算發(fā)力AI基礎(chǔ)設(shè)施和供應(yīng)鏈,協(xié)助產(chǎn)業(yè)籌建更多晶圓廠、能源設(shè)施和算力設(shè)施的原因。

當(dāng)然，奧特曼本人是一位富有創(chuàng)新精神的企業(yè)家。OpenAI協(xié)助“建設(shè)大規(guī)模AI基礎(chǔ)設(shè)施和彈性供應(yīng)鏈”的計(jì)劃也暫未披露具體方式、有哪些機(jī)構(gòu)參與、各自有著怎樣的利益訴求。如果這項(xiàng)計(jì)劃只是聚焦購買設(shè)備、籌建晶圓廠等產(chǎn)業(yè)已有的重復(fù)性投入，實(shí)際的效益或許僅僅是增加AI芯片的產(chǎn)量和算力設(shè)施所需的能源供給。

但若這項(xiàng)計(jì)劃聚焦計(jì)算架構(gòu)和能源科技的創(chuàng)新，再圍繞創(chuàng)新成果進(jìn)行產(chǎn)業(yè)化部署，或許能給計(jì)算產(chǎn)業(yè)帶來不同的圖景。畢竟，計(jì)算產(chǎn)業(yè)已經(jīng)來到了后摩爾時代的十字路口，量子、硅光等新的技術(shù)路徑蓄勢待發(fā)。

信息顯示，奧特曼曾參與Rigetti Computing、PsiQuantum、 Quantinuum等量子計(jì)算公司的融資，并投資了核融合公司 Helion Energy。

圖片奧特曼出現(xiàn)在Helion Energy的投資者名單里（來源：Helion官網(wǎng)）

技術(shù)創(chuàng)新的躍進(jìn)，來自創(chuàng)新和實(shí)干。在計(jì)算產(chǎn)業(yè)的發(fā)展過程中，許多關(guān)鍵的技術(shù)節(jié)點(diǎn)，都少不了技術(shù)狂人的靈光一閃和實(shí)干團(tuán)隊(duì)的商業(yè)化推進(jìn)。我們期許如英偉達(dá)等企業(yè)研發(fā)團(tuán)隊(duì)、凱勒等技術(shù)專家的創(chuàng)新靈感，也需要馬斯克、奧特曼等愿意整合資源改進(jìn)供應(yīng)鏈的推動者——或許兩者相向而行，才能在計(jì)算產(chǎn)業(yè)觸發(fā)一場呈燎原之勢的變革。

責(zé)任編輯：張心怡