7月22日消息，OpenAI 首席執行官山姆·奧爾特曼 （Sam Altman）近日在社交媒體平臺“X”上表示，OpenAI 有望在今年年底前“將超過 100 萬個 GPU 上線”。這一數數字將達到了埃隆·馬斯克 （Elon Musk） 的“xAI”訓練Grok 4 所用的20萬個Nvidia H100 GPU的五倍。

早在今年 2 月，Altman就承認 OpenAI 不得不放慢 GPT-4.5 的推出速度，因為它們實際上“沒有足夠的GPU”。此后，Altman 將硬件計算資源擴展作為重中之重，除了尋求與微軟、軟銀等巨頭深度合作之外，還尋求與國家級規模的基礎設施運營商合作。當 OpenAI 在今年年底達到 100 萬個 GPU 的里程碑時，它還將鞏固自己作為全球最大的 AI 計算資源擁有者的地位。

值得注意的是，Altman還在“X”上表示，現在他們還想弄清楚如何將這個數字提高100倍。這確實是一個非常瘋狂的想法，因為按照目前的市場價格，1億個GPU的成本將達到約3萬億美元，這不包括其所需要的其他配套基礎設施的費用，而且英偉達和其芯片生產伙伴臺積電短時間內也不可能生產出這么多的GPU，更不用說這1億個GPU所需要消耗的巨大能源，目前美國也缺乏強大的能源基礎設施。

OpenAI 的德克薩斯州數據中心就是一個例子，該數據中心現在是世界上最大的單一數據中心，其消耗電能約為 300 MW，這足以為一個中型城市供電，而且預計到2026年中期，能耗可能將達到1吉瓦。如此龐大的能源需求，已經引起了德克薩斯州電網運營商的審查。他們警告說，為這種規模的站點穩定電壓和頻率需要昂貴、快速的基礎設施升級，即使是州公用事業公司也難以與之匹配的。無論如何，創新必須占上風，泡沫不應該破裂。

不過，“100倍”可能并不是一個確切的數字上的目標，而是關于達到 AGI（通用人工智能）所需要的算力，這意味著不論是GPU、定制芯片、還是其他新架構的芯片，甚至是目前還沒的東西，OpenAI想找出答案。

目前，OpenAI也并不僅僅是采用英偉達的GPU，雖然目前微軟的Azure云仍然是其主要的云骨干網，但 OpenAI 已與甲骨文合作建立自己的數據中心，并有傳言稱正在探索谷歌的 TPU 加速器以使其計算堆棧多樣化。

這是一場更大的軍備競賽的一部分，從 Meta 到亞馬遜，每個巨頭都在構建自研的人工智能芯片，并在高帶寬內存（HBM）上下大賭注，以維持這些龐大AI模型的需求。Altman也暗示了 OpenAI 自研AI芯片計劃，考慮到該公司對于AI芯片需求的規模不斷擴大，這是很有必要的。

Altma的最新評論也同時提醒人們，AI領域競爭有多激烈。一年前，一家擁有 10,000 個 GPU 的公司聽起來像是一個重量級競爭者，現在即使是 100 萬個GPU，也感覺只是邁向更大目標的又一墊腳石。OpenAI 的基礎設施的持續擴張，不僅能夠更快的訓練，獲得更好的模型，并使其模型在云端被更多人使用時能夠更流暢的運行，以確保長期優勢。

這對于AI模型或AI云服務的競爭者來說，并不是一件好事，因為這將使得他們不得不持續在AI基礎設施當中投入巨量的資金，并且短期內恐怕難以收回成本。但是對英偉達等AI硬件廠商來說，這是一個好消息。