"5年烧掉3万亿美元",越来越喂不饱的AI

“当前一年的巨头们的AI基建开支，已超过建设信息高速公路20年总开支的一半。”

文 / 巴九灵

“（原本）或许借助10GW的计算能力，AI能够攻克癌症的治疗方法。但若受限于计算资源，我们将被迫做出优先级选择——谁都不愿面临这种抉择。”

GW是一个功率单位，1GW相当于10亿瓦特，与一次强闪电的瞬时功率相当，能点燃1亿盏LED节能灯泡，可供一个百万人口的中型城市提供日常所用的电力。

当它被用于衡量算力时，指代的是该计算所消耗的能量。

在OpenAI创始人奥特曼看来，10倍这样的能量，还有机会还能为人类攻克癌症，前提是，让这股能量成为AI的食材。

人工智能领域总是充斥着“如果……我们就不能……”般奥特曼式的恐慌，与股票市场FOMO（Fear Of Missing Out）错失恐惧症类似，尽管他们已经走在了时代前沿，却依然害怕被时代所抛弃。

而能让他们安心的，唯有利用钞能力不断投入再投入，一场由全球巨头公司掀起的算力基建大战就此拉开帷幕。

奥特曼发表博文的前一天，英伟达宣布将向OpenAI投资1000亿美元，用于部署大规模算力中心，训练下一代模型。

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图源：NVIDIA英伟达

1000亿美元相当于7100亿人民币，A股5400家上市公司里，只有15家的市值高于这个数字。

这还仅仅是个开始。摩根士丹利预测，未来5年全球用于支持人工智能的数据中心的支出将达到约3万亿美元，这个数字和法国2024全年的GDP相当。

在奥特曼的计划里：“我们的愿景很简单：建造一座每周都能生产1GW算力的工厂。这将是史上最酷且最重要的基础设施项目。”对此他给出的解释是：“算力永远不够用，只希望未来不会像现在这么捉襟见肘。”

全球陷入算力饥渴症

算力即计算能力，每一次下达指令、调用模型，都要进行大量计算。过去，所有的计算在一台机器上完成，直到云计算出现。其本质，是把大量零散的算力资源打包成一个资源池，实现动态分配。

于是，承载算力的实体从单一设备里的芯片，变成了一个个安装了大量机柜、机柜里接满芯片和服务器的数据中心。

这些日夜不休运作的机房里，可能处理着着千百里之外一次次DeepSeek等大模型的调用，它们是AI时代的水和电，是新型的基础设施。