Altman 7万亿雄心计划新进展：淡马锡正在商谈投资OpenAI

Altman 7万亿雄心计划新进展：淡马锡正在商谈投资OpenAI 另一位知情人士表示，这家新加坡国有投资公司最初最初对投资Altman的风投基金Hydrazine Capital有兴趣，但最近讨论的焦点已转向OpenAI本身。淡马锡管理层曾表示，人工智能是投资的重点，其在AI领域的现有投资包括英国的法律技术公司Robin AI、韩国的晶圆厂AI芯片初创企业Rebellions以及位于硅谷的生成式AI芯片设计公司d-Matrix。知情人士补充说，谈判是初步的，但仍在进行中，尚未就任何投资规模达成一致。此次谈判正值Altman寻求雄心勃勃芯片计划的资助，目标是启动一项半导体业务，以减少OpenAI对英伟达尖端芯片的依赖。尽管自2022年11月推出ChatGPT以来，OpenAI收入大幅增长，但因建设和训练其模型的庞大成本，Altman表示OpenAI依然处于亏损状态。Altman估计，未来几年开展AI基础设施的成本将从数千亿美元到高达7万亿美元不等，这一数字远远超出了传统技术领域风险投资家的财力范围。据知情人士透露，Altman还与中东和亚洲的一些重金投资者进行了筹资讨论，包括阿布扎比副酋长Sheikh Tahnoon bin Zayed al-Nahyan和软银创始人孙正义等。12 月，OpenAI 的年收入超过 20 亿美元，成为历史上增长最快的科技公司之一。 只有少数硅谷公司，包括谷歌和 Meta，在成立后10年内营收达到10亿美元。去年12月，OpenAI的年收入突破了20亿美元，成为历史上增长最快的科技企业之一。只有极少数的硅谷企业，如Google和Meta，在成立十年内就实现了10亿美元的收入。最近几个月，这家ChatGPT开发商的员工参与了一轮股票出售，OpenAI的估值达到860亿美元，大约是去年四月份的三倍。 ... PC版： 手机版：

OpenAI CEO拟募集百亿级美元 建立AI芯片工厂网络以满足需求

OpenAI CEO拟募集百亿级美元 建立AI芯片工厂网络以满足需求 多位知情人士称，OpenAI首席执行官Sam Altman的目标是，募资资金建立一个工厂网络来生产半导体。Altman一直致力于向全球投资者筹集百亿级美元以建立芯片合资企业。 了解其计划的知情人士称，Altman已与几家大型潜在投资者进行了讨论，希望能筹集到芯片制造厂建设所需的巨额资金。由于讨论非公开，知情人士要求匿名。 标签: #OpenAI #AI 频道: @GodlyNews1 投稿: @GodlyNewsBot

OpenAI 首席执行官寻求数万亿美元以重塑芯片和人工智能产业

OpenAI 首席执行官寻求数万亿美元以重塑芯片和人工智能产业 据知情人士透露，OpenAI 首席执行官阿尔特曼正在与包括阿联酋政府在内的投资者洽谈，为一项科技计划筹集资金，该计划的目标将提升全球芯片产能，扩大其为 AI 提供动力的能力。其中一位知情人士称，该项目可能需要筹集多达5万亿至7万亿美元的资金。其目的是解决制约 OpenAI 增长的因素，包括一些昂贵AI芯片的稀缺性。其中一些知情人士表示，作为相关谈判的一部分，阿尔特曼正提议在 OpenAI、多个投资人、芯片制造商和电力供应商之间建立合作关系，这些合作伙伴将共同出资建造芯片代工厂，然后由现有的芯片制造商运营。

奥特曼的芯片计划 7万亿美元融资反而是最容易的部分

奥特曼的芯片计划 7万亿美元融资反而是最容易的部分 但就像《华尔街日报》一篇报道的标题，筹集数万亿美元可能是 Altman 芯片计划里最容易的部分。毋庸置疑，芯片制造是比金钱复杂得多的挑战，作为资本密集型产业，历来经历过剧烈的周期性波动，芯片制造厂对激进扩张也持谨慎态度。目前，世界上只有三家公司能够大批量生产最尖端的芯片：台积电、三星电子和英特尔。Sam Altman 到底看到了什么，决定如此重押算力？如果把大模型厂商划分为两种，一种是在落地场景中探索大模型。其中的“显眼包”代表包括英伟达、微软、Databricks，三者都强调算力瓶颈会随着模型尺寸变小、下一代芯片架构创新等取得突破来进一步破除，就像互联网带宽限制在 2000 年基本消失一样，“GPU 也会发生同样的情况”。另一种大模型厂商的典型代表则是 OpenAI，对于大模型技术，要不计成本地做标本、数典范、探索边界。对于 OpenAI 率先看到的未来，Q*、GPT-5 的消息让外界对 Transformer 能否实现 AGI 充满想象。这可能也是 Sam Altman 芯片制造野心的起点。据报道，除了投资方，Altman 还与芯片制造商比如台积电进行了讨论，讨论与他们合作并使用数万亿美元建设和运营新工厂，以及对能源和其他人工智能基础设施的投资。建设一家尖端芯片工厂通常至少需要 100 亿美元，相比之下，Altman 所讨论的 7 万亿美元规模是极端的。对于 Sam 的 7 万亿美元，黄仁勋预判，到 2029 年全球建设人工智能数据中心的成本将达到 2 万亿美元，他表示，“你不能假设你会购买更多电脑，你还必须假设计算机会变得更快，因此你需要的总量不会那么多。”在 OpenAI 内部，Sam Altman 看到了什么？对于这个问题，The information 跟踪 AI 和云计算的两位记者在《The Most Exciting Thing About Altman's Chip Dream》一文作出探讨，由极客公园编译整理：01OpenAI 唯一的障碍，算力短缺？上周，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 抢尽风头。他正试图筹集数万亿美元的资金来开发和制造 AI 芯片。尽管这一数字多少有点骇人听闻，但姑且先把集体怀疑放在一边，尝试理解 Altman 融资的意义无限的计算能力将导致全能的人工智能。社交媒体 X 平台，网友总结 7 万亿美元的购买力｜来源：twitter.com换句话说，他认为唯一阻碍超级人工智能的是服务器短缺，而实现超级人工智能，甚至可以帮助我们移民火星或解决全球变暖问题。Altman 并不是唯一持这种观点的人，但这远非共识。四年前，OpenAI 发表了一篇关于大型语言模型领域的“缩放定律”（Scaling Law）的论文。“缩放定律”表明，对大语言模型进行更多计算能力和数据方面的训练，可以提高其预测下一个单词的准确性，从而提高大模型的能力。在这个信念下，OpenAI 等大模型厂商花了 1 亿多美元来训练一个模型。然而，更多 AI 从业者认为，在今天的 AI 模型上投入更多芯片和数据并不是实现超级人工智能的途径。当我们用完高质量的、人类生成的数据来训练 AI 模型时，基于相对较少的数据，开发出能够像人类一样学习和推理的软件可能会更容易。毕竟，OpenAI 的 GPT-4 和Google的 Gemini 已经接受了世界上大多数公共文本信息的训练，它们还没有达到超级人工智能的水平。利用“缩放定律”训练大模型还隐含着一个副作用：强行使用更大、更耗电的模型可能会对环境产生灾难性的影响，因为服务器和数据中心的电力消耗会产生温室气体。Altman 本人也承认，开发前沿大模型可能需要在能源方面取得重大突破。数据中心公司的管理者也已经开始担心，今年所有以人工智能为重点的新数据中心，是否有足够的电力供应。02OpenAI 必须保持算力领先目前，我们只能假设 Altman 和他聪明的同事们知道一些我们不知道的大模型“缩放定律”。显然，他们相信，有了更多的服务器，他们可以利用现有的人工智能和最近的技术突破，比如 Q*一个可以推理以前没有训练过的数学问题的模型来创建正确的“合成”(非人类生成的) 数据。当用完人类生成的数据后，合成数据可以接着被用来训练更好的模型。或者，这些模型可以找出现有模型 (如 GPT-4) 的缺陷，并提出技术改进建议换句话说，就是自我改进的人工智能。(此前，Google资深工程师卢一峰独家向极客公园解读了 OpenAI Q*可能代表的技术路径。)Altman 已经明确表示，他的团队根本没有从其独家服务器供应商微软那里获得足够的计算能力来发挥其潜力。私下里，他曾表示，明年Google将拥有比 OpenAI 更强大的计算能力来开发人工智能。这在某种程度上可以理解他想改变现状的紧迫性。被爆出 7 万亿美元筹资建芯片时，Altman 在 X 社交平台发表观点｜来源：twitter.comAltman 到底需要多少钱才能到达计算的“应许之地”？据报道，他与阿拉伯联合酋长国盛产石油的酋长们提出了 7 万亿美元的数字，他希望这些酋长能资助新的芯片和服务器。一位头部 AI 芯片厂商的 CEO 称，建造数据中心、发电厂和芯片代工厂，以产生 10 倍于微软现有计算能力的计算能力，将耗资 1000 亿至 2000 亿美元。这位 CEO 和该领域的其他人士表示，由于劳动力和供应链的限制，资金在加速芯片制造厂、数据中心和发电厂的建设方面所能做的只有这么多。就连英伟达 CEO 黄仁勋也对 7 万亿美元的数字表示怀疑。如果 Altman 的计划包括 OpenAI 开发自己的服务器芯片，那将需要数年时间，而且不能保证成功。这就提出了一个问题，为什么他首先要寻找数万亿美元?如果 Altman 与英特尔、AMD、阿联酋和一长串其他公司达成一笔大交易，打造新的人工智能芯片，这将很容易成为这十年来最重要的技术努力之一。但即使什么都没发生，Altman 不得不在更小的算力规模上，测试他对自我改进的人工智能假设，这也足以让人感到兴奋。 ... PC版： 手机版：

如何用不到 1 万亿美元解决 Sam Altman（OpenAI CEO）打算用 7 万亿美元解决的问题？

如何用不到 1 万亿美元解决 Sam Altman（OpenAI CEO）打算用 7 万亿美元解决的问题？ Jim Keller：让芯片变得更快。 网友 UshakF：你这话说的就想让人“多赚点钱”或者“改进产品”这种废话一样 Jim Keller：我正在让芯片变得更快，你在干嘛 这差不多算是用文雅的说法说：“你寄吧谁啊？” 至于 Jim Keller，如果你不知道他是谁，他曾经操刀了 Alpha 21164/21264，AMD K8，x86-64，苹果 A4，A5，以及近一点的，AMD Zen，特斯拉移动驾驶领域的芯片。 外号“硅仙人”，不是吹的。

黄仁勋点评奥特曼芯片梦：算力成本早已下降 数万亿美元有点烧得慌

黄仁勋点评奥特曼芯片梦：算力成本早已下降 数万亿美元有点烧得慌 作为人工智能芯片领域最权威的人物，英伟达的首席执行官黄仁勋回应称，过去十年中，算力成本已经下降了100万倍。而他估计未来该领域的芯片厂建设成本将远低于7万亿美元。另一名资深的芯片架构师Jim Keller也在X上回应称，他用不到1万亿美元的资金就能够做到Altman所计划的事情。Keller还尖锐地指出，扩大芯片供应第一步就是消除利润堆积，即简化芯片的供应链；其次就是让芯片变革速度加快，并让硬件和软件相匹配。这也是黄仁勋所呼吁的内容。在他看来，芯片业的扩张并不是指人工智能芯片数量的爆发，那样只会带来供需失衡并冲击芯片的价值。他和Keller一同强调应让处理器变得更复杂，而不在于让处理器变得更多。万亿美元的大计划Altman对未来芯片行业的融资构想远远超过该行业目前的估值，事实上，半导体行业去年的销售额在5270亿美元左右，预计到2030年才会突破1万亿美元大关。与此同时，芯片制造商在2022年累计设备投资995亿美元，预计今年的基础设施投资也不过为970亿美元。全球最大的芯片制造商台积电在2023年资本支出也仅有320亿美元。Altman的构想不仅对芯片制造业来说有点夸张，无论放在哪一个行业都足以令人咋舌。遥想当年美国孤注一掷的曼哈顿核计划，按照通胀调整之后花费的成本，也不过是7万亿美元的两百分之一罢了。有人则嘲讽称，Altman是被繁花迷了眼，看多了富人扎堆向OpenAI投钱，已经失去了对价值的判断，正在效仿其前辈马斯克，开始画一个和“火星移民”类似的大饼。回到芯片行业，钱的问题还只是一方面。据一些科技人士称，人才短缺远比资金问题更加严重。目前来看，能够建设高规格芯片工厂的合格人员已经极度短缺，且合格的技术人员比芯片还要难得，因为前者无法在装配线上大规模量产。当然，人们也可以将Altman的话理解为对芯片业的强势看好，代表着该行业仍需要大量资金的投入。不过，7万亿美元的大饼属实让人有点吃撑，现实与理想之间的差距也需要进一步被认清。 ... PC版： 手机版：