奥特曼否认7万亿美元建AI芯片工厂：AI投资远超想象

奥特曼否认7万亿美元建AI芯片工厂：AI投资远超想象 此举也正值英伟达刚刚发布了强劲的2024财年第四季度财报。在活动中，基辛格问：“7万亿美元是怎么回事？”近日有报道称，奥特曼正与潜在投资者谈判，目标是最多融资7万亿美元来建立一家AI芯片工厂。而奥特曼回答说：“我还能说什么呢？任何人都可以写文章。我们也经常能看到这样一些文章，援引匿名人士的消息。我的主要工作不是到处修改这些错误的文章。”虽然如此，奥特曼还是承认，AI的发展需要“天文数字”的资金。他说：“仅就AI芯片组而言，我们需要的全球基础设施投资，远比我们想象的要多得多。具体的成本，我也不知道是多少。”奥特曼还强调了加速AI技术的重要性。他说：“在加速AI技术的过程中，可能会有不利因素，但它将引领人类走向更美好的未来。我们将走向一个AI创造的内容比人类更多的世界，总体来说，这将是一个有益的变化。”此外，奥特曼还重申，有必要让政府参与建立AI监管框架，以防范AI风险。他说：“我们确实有一些事情要弄清楚，有很多新发现摆在我们面前。令人欣慰的是，相关对话已经展开。”英特尔是硅谷的先驱，但近年来一直在苦苦挣扎。在此次会议上，英特尔公布了追赶英伟达的计划。基辛格概述了AI芯片的狂热需求将如何重振英特尔，他说：“这些微小的芯片使我们今天所处的现代经济周期成为可能，这真是一种魔力。” ... PC版： 手机版：

奥特曼积极给OpenAI 7万亿芯片大计找“金主” 头号拦路虎可能是美国政府

奥特曼积极给OpenAI 7万亿芯片大计找“金主” 头号拦路虎可能是美国政府 美东时间2月16日周五，媒体援引知情者消息称，奥特曼正在努力争取美国政府批准成立一家庞大的合资企业，促进全球人工智能（AI）芯片制造。过去几周，奥特曼一直在与美国和中东等亚洲地区的潜在投资者及合作伙伴会面，但他告诉其中一些人，如果美国政府不批准，他就无法推进上述AI芯片计划。目前全球只有台积电、三星和英特尔三家公司能大批量生产适用于强大AI系统的最先进芯片。之前有媒体称，上月奥特曼和三星的高管会面，另有媒体称，他还去找了台积电。据媒体所说，奥特曼和这些芯片制造商讨论的事宜包括，合作生产芯片、斥资数万亿美元建设并运营新工厂，以及对能源和其他AI基础设施的投资。本周五媒体称，奥特曼的芯片计划将有部分融资来自中东，他和阿联酋等中东地区的主权财富基金磋商是否可能投资，他现在试图让美国官员参与这个推动半导体生产的计划，认为在合资企业的时间和结构方面，和美国政府进行合作至关重要。两年前美国通过芯片法Chips Act后，美国政府寻求重塑本土芯片产业，要为国内新建芯片厂资助390亿美元。本周稍早有媒体称，奥特曼和商务部长雷蒙多等美国官员会面，讨论他的芯片大计。雷蒙多就是主管政府根据Chips Act为芯片行业提供前述拨款的官员。周五媒体称，奥特曼还在努力安排同其他官员会面。不过，媒体指出，奥特曼的庞大融资活动可能引发美国财政部下属委员会对他进行有关海外投资的国家安全审查，他的融资还可能违反美国商务部向中东输出芯片的出口限制。此外，奥特曼据悉考虑是否成立独立于OpenAI的公司并让新公司募股，此举可能引起监管方的反垄断担忧。这也是7万亿芯片计划要先得到美国政府批准的部分原因。美国的法律禁止个人在直接竞争的两家公司同时担任董事会董事或高管，拜登上台后，政府加强了对这类所谓连锁董事的审查。目前尚不清楚 OpenAI 会不会为新公司提供资金或与新公司建立正式关系，但如果新公司寻求制造专供 OpenAI 使用的芯片，美国联邦贸易委员会（FTC）或司法部的反垄断执法人员可能会对奥特曼的参与感到担忧。上月，FTC已经启动对科技巨头投资OpenAI和Anthropic两家AI明星初创的反垄断调查。据称调查的重点是微软投资OpenAI、亚马逊投资Anthropic，以及谷歌投资Anthropic，这三项投资的总额超过190亿美元。上周爆出奥特曼要砸下7万亿美元重塑半导体产业的消息后，全球哗然，主要是因为7万亿这个规模超乎想象。这个金额占全球GDP的10% ，相当于2.5个微软、3.75个谷歌、4个英伟达、7个Meta，或者11.5个特斯拉，这笔资金相当于半导体生态的全部江山，可以买下英伟达、AMD、台积电、博通、ASML、三星、英特尔、高通、Arm等公司，剩下的钱还能打包个Meta，再带回家3000亿美元。有评论称，这种规模的资金一旦投入到半导体行业，单个国家根本无法消化，只能在全球铺开。这种行为已经超出商业范畴，是国家政治行为。而这笔钱如果由AI来控制，AI真是要推翻人类政权了。此后在访谈中被问及奥特曼的7万亿美元计划时，英伟达CEO黄仁勋笑着说，这是非常大的数字，可以买下所有GPU。他认为，更高效、更低成本的芯片会持续出现，奥特曼的这种大规模投资将因此变得不那么必要。本周五的消息称，奥特曼的计划仍在变动，他在通过市场寻找行动方向的信号，考虑是集中精力开发低级的芯片和软件，还是对芯片制造能力进行大规模改革，最近还考虑是否应该找到方法提升用于AI芯片制造的绿色能源供应，而那么做就会让芯片的成本增加。 ... PC版： 手机版：

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：

OpenAI Altman的野心：筹资七万亿美元直指AI“芯片痛点”

OpenAI Altman的野心：筹资七万亿美元直指AI“芯片痛点” 其中一位知情人士表示，该项目可能需要筹集多达5万亿至7万亿美元的资金。这一规模甚至令全球半导体产业规模相形见绌，去年全球芯片销售额为5270亿美元，预计到2030年将增至每年1万亿美元。根据行业组织SEMI的估算，去年全球半导体制造设备销售额为1000亿美元。从企业筹资标准来看，Altman所讨论的金额也是非常巨大的，较一些主要经济体的国债、大型主权财富基金还要大，去年美国企业债务发行总额约为1.44万亿美元。知情人士指出，Altman建议OpenAI、各种投资者、芯片制造商和电力供应商建立合作关系，他们将共同出资建立芯片代工厂，然后由现有的芯片制造商运营，OpenAI将成为新工厂的重要客户。在人工智能需求激增的背景下，人们对芯片供应和运行芯片所需电力的担忧与日俱增，AI芯片领导者英伟达的芯片一直供不应求。Altman的其目就是解决制约OpenAI发展的各类因素，包括训练ChatGPT大模型的AI芯片的稀缺性。Altman经常抱怨称，没有足够的GPU芯片，支持OpenAI对通用人工智能的追求。 ... PC版： 手机版：

（7万亿美元）显然能买下所有GPU。

（7万亿美元）显然能买下所有GPU。 如果你假设计算机不会变得更快，可能就会得出这样的结论：我们需要14颗行星、3个星系和4个太阳来为这一切提供燃料。但计算机架构仍在不断进步。 原话："If you just assume computers aren't going to get any faster," Huang said, "you might come to the conclusion that we need 14 planets, three galaxies and four more suns to fuel all this, but computer architecture continues to advance." 简而言之，黄仁勋认为更高效、更低成本的芯片会持续出现，而这将使得奥特曼的这种“7万亿美元”大规模投资变得不那么必要。 但老黄也没把话说死。他也强调，AI领域的投资增长不会在短期内停止，还预测：AI数据中心的规模会在五年内翻番。 标签: #英伟达 #黄仁勋 频道: @GodlyNews1 投稿: @GodlyNewsBot

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：