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OpenAI豪赌7万亿 或引世界经济末日?能买4个英伟达!奥特曼芯片帝国占全球GDP10%

Meta Space DAO 2024-03-03

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据《华尔街日报》报道 OpenAI CEO萨姆·阿尔特曼(Sam Altman)已经与包括阿联酋政府、软银CEO孙正义、台积电、美国商务部长吉娜·雷蒙多(Gina Raimondo)等商谈,计划筹集5-7万亿美元,用于扩大全球AI芯片制造能力。


OpenAI 发言人表示:OpenAI 就增加芯片、能源和数据中心的全球基础设施和供应链进行了富有成效的讨论,这对于人工智能和相关行业至关重要。鉴于国家优先事项的重要性,我们将继续向美国政府通报情况,并期待稍后分享更多细节。


7 万亿美元的融资数额,相当于整个西班牙所有房产的总和英国 2023 年的 GDP 为 3.14 万亿美元美国最大的上市公司微软和苹果市值相加刚刚超过 6 万亿美元

放眼芯片行业,去年全球的半导体芯片市场总规模也仅为5270 亿美元,如果没有奥特曼的项目,预计到2030年也不会达到1万亿美元(数据来自麦肯锡)。


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(TSMC)博通(Broadcom)ASML三星(Samsung)英特尔(Intel)高通(Qualcomm)Arm等公司,剩下的钱还能打包个Meta,再带回家3000亿美元。


网友总结 7 万亿美元的购买力


这项投资也让去年约1000亿美元的芯片制造设备市场相形见绌。由此可见,OpenAI对于发展AI芯片的决心之大。


英伟达CEO 黄仁勋表示,他将在未来四年内投资1万亿美元来升级AI数据中心。


与此同时,AMD的Lisa Su预测到2027年,AI芯片市场规模将达到4000亿美元。


芯片企业的想象力和奥特曼比起来确实有点差距,这样一笔投资将使目前全球半导体产业的规模相形见绌。


根据Gartner预测,2023年全球半导体行业的总收入是 5330亿美元7万亿美元是这个数字的14倍。

不愿再被英伟达GPU掣肘

奥特曼芯片计划的目的是解决制约OpenAI增长的因素,包括一些昂贵的AI芯片,这些芯片用于训练ChatGPT等AI系统背后的大型语言模型。


据OpenAI开发平台服务状态显示,1月29日ChatGPT平台的应用编程接口(API)出现断链,时长近20分钟,并且导致ChatGPT回答的错误率飙升。OpenAI表示 这主要是由于应用访问量激增,进而导致服务器“宕机”。 


有消息称,目前ChatGPT平台主要使用英伟达A100H100,训练一次大约需要2.5万块A100芯片

如果训练GPT-5,则还需要5万张H100

市场分析认为,随着GPT模型的不断迭代升级,未来GPT-5或将出现无“芯”可用的情况。


奥特曼经常抱怨说,没有足够的此类芯片(即GPU)来支持OpenAI对人工通用智能的探索,OpenAI将人工通用智能定义为比人类更聪明的系统。

除了需求之外,算力成本也是AI芯片采购的核心要素之一。


公开数据显示,英伟达H100的价格已经飙升至2.5万-3万美元,这意味着ChatGPT单次查询的成本将提高至约0.04美元。

英伟达H100在 ebay上售价已经超过 4 万美元


如果要把ChatGPT能力与谷歌搜索对抗的话,不仅约481亿美元的AI芯片投入,而且每年还需要约160亿美元的芯片才能维持运作。


作为大模型厂商OpenAI在成本和满足需求两个核心要素上都被“卡脖子”,受制于英伟达,也不难理解奥特曼要“自己造芯片”的原因:更安全和更长期可控的成本,减少对英伟达的依赖。

黄仁勋:这钱能买下全部GPU了

媒体访谈中被问及奥特曼的7万亿美元计划时,黄仁勋笑着说,“这是非常大的数字,可以买下所有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。”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。


不过老黄也没把话说死。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。


所有的大型芯片制造商都在斥资数以百亿美元计的资金建厂,想让扩张跟上预期,即到2030年全球芯片销售额将超过1万亿美元。


台积电年产能已从2016年的每年约1,000万片硅晶圆增加到去年的1,600万片。


据芯片业内人士表示,如果奥特曼的计划获得成功,很可能会导致市场供过于求,从而推动价格下跌,并导致芯片工厂的开工率严重不足,由于固定成本高昂,这将成为该行业的致命伤。


文章随后引述Bernstein Research的Rasgon解释了该行业间歇性迸发式增长方式,他说:“现在他们正在投资,而到新工厂投产的时候,需求又消失了。”


他表示:“这种情况一直在发生,因为很多时候,你进行前期建设所依据的需求原本就是不真实的。于是就出现了这种无休止的循环。”


据了解,半导体行业目前的这轮蓬勃发展得到了全球各国政府的帮助,这些政府现在涉足该行业是因为,它们认识到了芯片对自身技术、经济和军事优势的重要性。两年前,美国通过了《芯片法案》(Chips Act),将为新工厂的建设投入390亿美元,以期重建近几十年来流向亚洲的芯片产业。

想挑战英伟达?OpenAI不是第一个,也不是最后一个


除了OpenAI,还有一些公司也有自己做AI芯片的计划。

2月2日,科技巨头Meta Platforms对外证实,该公司计划今年在其数据中心部署最新的自研定制芯片,并将与其他GPU芯片协调工作,旨在支持其AI大模型发展。


研究机构SemiAnalysis创始人Dylan Patel表示,考虑到Meta的运营规模,一旦大规模成功部署自研芯片,有望将每年节省数亿美元能源成本,以及数十亿美元芯片采购成本。


据The Information统计,截至目前,全球有超过18家用于AI大模型训练和推理的芯片设计初创公司.


Tenstorrent、Cerebras、Graphcore、壁仞科技、摩尔线程、d-Matrix等,融资总额已超过60亿美元,企业整体估值共计超过250亿美元(约合1792.95亿元人民币)。


公司背后的投资方包括红杉资本、OpenAI、五源资本、字节跳动等。如果加上微软、英特尔、AMD等科技巨头和芯片龙头的“造芯”行动,对标英伟达的AI芯片企业数量最终就将超过20家。


如今,英伟达已经成为了AI大模型训练当中必不可少的关键合作方。


据富国银行统计显示,目前,英伟达在数据中心AI市场拥有98%的市场份额,而AMD的市场份额仅有1.2%英特尔不到1%


虽然这些初创AI芯片公司“杀不死”市值达1.63万亿美元的GPU龙头英伟达,但AMD、Meta、亚马逊、英特尔、微软也会对其形成“围剿”之势。

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