OpenAI豪赌7万亿,能买4个英伟达!奥特曼芯片帝国占全球GDP 10%,或引世界经济末日?
2024-06-22 【 字体:大 中 小 】
来源:新智元
Altman的7万亿美元计划一出,全球哗然。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。
昨天,Sam Altman筹资7万亿美元建芯片帝国的新闻一出,舆论哗然。
7万亿美元,是全球GDP的10%,大约是美国GDP的1/4,或者2/5个中国的GDP。
这个数字实在令人难以理解,除非OpenAI确信,自己的技术就从根本上重塑整个世界。否则,人工智能就是处于极大的泡沫之中。
7万亿美元,可以买到2.5个微软,3.75个谷歌,4个英伟达,7个Meta,11.5个特斯拉。
或者干脆把英伟达、英特尔、微软、谷歌整个打包买下来。
拿这个钱,Altman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,剩下的钱还能再打包个Meta,再带回家3000亿美元。
这个钱,基本是半导体生态的全部江山了。
美国的总国民产值,是23.36万亿;美国为二战的花费,是4万亿;而拿出3300亿美元,就可以在2030年解决全世界的饥饿难题。
难怪大家惊呼:Altman的野心之大简直前无古人,超乎想象!
对此,Altman表示,只是‘混乱善良’罢了。
Altman要当全球霸主,推翻人类政权?
知友们也对Sam Altman的野心展开锐评:第四次工业革命之父,来割第二波韭菜了。
知友‘深空’表示,如果报导没有曲解Altman的话,那他要么就是疯了,要么就是搞AI政变。
全球各国的GDP里,破万亿就能排到第18位了,如果真能筹到全球GDP总值1%的这笔钱,OpenAI就已经富可敌国。
这么大一笔钱投入到半导体行业中,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,而是国家政治行为。而这笔钱如果由AI来控制,AI真是要推翻人类政权了。
来源:知友‘深空’
或许,他是要当马斯克‘第二’,在集成电路领域完成‘移民火星’大计?
知友‘九乡河龙牙’表示,可以看出,Altman也在像马斯克一样曲线救国,被董事会针对时求助中东资本。
然而,除非他的设想搞出人类目前芯片天花板1到2个挡,才能看到超额收益。
知友‘PENG Bo’表示,美国现在的战略思想,就是把全世界的钱吸过来,如果这些钱都用来投AI项目,美国就可以锁死这些地域的AI发展。
好在,现在大家都知道本土AI公司的战略意义,DeepMind坚持在英国,Mistral坚持在法国。
可以看出,Altman在下一盘大棋,AI、核聚变、世界币都是配套设施,要重塑半导体AI算法的产业链。
来源:知友‘超投必投’
知友‘来自星星的我’表示,自己已经看穿了Altman的野心:他要做的,是把各个突破联系起来,重新安排这个世界。
如果真的有人掌控了AGI,那将改变人类命运共同体的生活方式。
算力就是未来的核武器,得算力者得天下。如今,全世界AI公司的算法、预料、软件都拼到了白热化阶段,算力就是杀手锏。
算力,是未来的核武器
事实上,Altman力图解决当前GPU短缺并改变半导体行业的格局,并不是什么新鲜事。
GPU早已成为硅谷AI领域的核心竞争力。
去年,英伟达价格高昂但依然一卡难求的高性能GPU H100,长期霸占着LLM领域的热门话题。
谷歌、亚马逊、Meta、OpenAI和微软,都在使用英伟达的GPU,可以说,英伟达垄断了目前的AI算力市场,并且直接手持定价权,因此收入飞涨。
H100变得如此昂贵,马斯克甚至大呼:GPU现在比drug还紧俏。
然而已经有报道称,英伟达H100将在2024年之前售罄。
至于OpenAI的GPU短缺有多严重呢?Altman已经被逼着呼吁:大家都先别用ChatGPT了!
我们的GPU非常短缺,使用我们产品的人越少越好。
如果人们用的越少,我们会很开心,因为我们没有足够的GPU。
Sam Altman表示,OpenAI已经严重受到GPU限制,因此不得不推迟了众多短期计划(微调、专用容量、32k上下文窗口、多模态)。
而GPU的短缺,也让许多用户抱怨API太慢了。
更严重的是,训练GPT-5需要5万块H100。
可以看出,Altman觉得与其花钱从英伟达买,不如干脆自己造。
早在去年12月,Altman就被曝出正在进行‘芯片交易’,而这也疑似成为OpenAI宫斗的导火索。
当时有外媒曝出,OpenAI在2019与AI芯片初创公司Rain AI签订了一份价值5100万美元的意向书,会在Rain AI的芯片上市后购买芯片。
Rain AI正在研发一种‘类脑’NPU芯片,能大幅降低AI算力的成本,预计将在12月流片,并于2024年10月开始供货。
值得注意的是,Sam Altman作为Rain AI的股东,本人也亲自斥资,投入了100万美元。
根据一位不愿意公开身份的人士透露,Sam Altman之前被OpenAI前董事会解雇,部分原因就是他的其他投资与OpenAI纠葛的关系。
除了OpenAI,各大科技公司也都已经开始布局。
最近,Meta CEO小扎再次表示,构建‘通用人工智能’需要的首要条件是‘世界级的计算基础设施’。
到今年年底,Meta将拥有约35万块H100,而如果包括其他GPU的话,总计将有等效60万块H100的计算能力。
不仅如此,Meta同时还在自研专用的AI芯片。其中,经过全新升级的第二代自研AI芯片Artemis,即将在今年正式投产。
无独有偶,微软也在去年11月发布了两款定制芯片——Azure Maia 100和Azure Cobalt 100。
其中,采用台积电5nm工艺并拥有1050亿个晶体管的Maia 100 GPU,在算力方面将能与英伟达(H100)和AMD(MI300X)一战,在网络IO方面遥遥领先,而在显存带宽方面则稍显落后。
此外,它还将支持微软首次实现的8位以下数据类型,即MX数据类型。在MXInt8格式下,Maia的算力可以达到1600 TFLOPS,在MXFP4格式下则为3200 TFLOPS。
同时,谷歌和亚马逊,也分别研发TPU和Trainium芯片多年。
但他们比起Sam Altman的宏大布局,显然还是小巫见大巫了。
NYU教授‘六’大原因分析为什么必须反对
对此,纽约大学教授马库斯发文表示,当Sam Altman提出惊人的7万亿美元要求时,他似乎就已经到了事业巅峰之后,开始走下坡路的那一刻。
更进一步地,马库斯列出了‘六’个理由来阐述为什么人们应该团结起来,向这位雄心勃勃的年轻CEO明确指出,世界不应该、也不会只围绕着他转:
- 能源气候
若将价值7万亿美元的AI基础设施发挥到极致,它将消耗掉海量的能源。而我们不应该自欺欺人,幻想所有这些能源都来自‘可再生’资源。
有人在X上将GenAI的能源需求与德国整个国家的能耗相提并论。对此,马库斯认为,鉴于模型趋向于变得更大、训练成本更高,这个估计实际上可能还偏保守。
显然,消耗如此巨量的能源绝非小事。尤其是到目前为止,GenAI更多地呈现出的是潜力而非实际成果,还没有充分的理由证明它值得我们为此牺牲地球。
- 自然资源
根据《财富》杂志在2023年9月报道,AI工具使得微软的用水量激增34%;Meta的Llama 2模型的用水量据说是Llama 1的两倍;另一项2023年的研究发现,OpenAI的GPT-3在训练时消耗了700,000升水。
然而,OpenAI从未公开过GPT-4的相关数据,因此更加不敢想象GPT-5的数据会是怎样的。
- 经济资源
7万亿美元几乎是美国一年在教育上支出的10倍,是终结全球饥饿成本的21倍。
资金并非取之不尽,每一笔开支都伴随着机会成本。
虽然人们梦想着生成式AI能极大增加经济总量,但目前的情况是——由于运营成本极高,OpenAI至今尚未实现盈利。
况且,就凭一个人的承诺就把钱全给他,也有些过于儿戏了。
- 财务风险
一个耗资7万亿美元的项目,不可避免地会被看作是不容有失的巨无霸。任何形式的财政援助都可能轻易地引发全球经济的崩溃。
即便AI不像某些人担心的那样直接对我们构成威胁,7万亿美元项目的失败也可能导致一场比2007-2008年次贷危机还要严重的全球金融衰退。
- 人类知识
OpenAI声称,如果没有版权豁免,他们根本无法构建他们目前的项目,这将对艺术家、音乐家、作家及其他创作者造成巨大压力。
- 负面效应
OpenAI几乎没有承担任何相关成本,这包括虚假信息和误导信息的传播、网络犯罪,以及最近出现的假书骗局,后者在过去两个月里至少已对我所知的三位作者造成了伤害。
最近的一次来自知名音乐作家Ted Gioia,他昨天提到了一本以‘Frank’ Gioia为名的假冒作品:
LLM让这类事情变得轻而易举,就已经够糟糕了;更加令人担忧的是,像OpenAI这样的公司似乎完全不介意将所有的社会成本转嫁给社会,就像那些过去不顾后果地排放有害化学物质的工厂一样。
而且,我们还必须面对一个事实:所谓的‘对齐问题’(即AI的目标与人类利益的一致性问题),远远没有得到解决。
所需的自然资源将是天文数字
具体在资源方面,根据Hugging Face的气候领域负责人兼研究员Sasha Luccioni的分析,Altman的野心对环境的影响是确定无疑的。
她在接受VentureBeat采访时表示:‘如果这个计划真的实施了,那么所需的自然资源量将是难以想象的。
即便是使用可再生能源(而这并非是必然的),所需的水资源和稀有矿产的量也是极其庞大的。’
OpenAI提供更多透明度的可能性不大
Luccioni表示,当前AI领域在环境影响的透明度方面存在不足,而且随着Altman启动新一轮筹资,这一状况短期内难以见改善。
对比谷歌的PaLM 1(2022年)及其继任者PaLM 2(2023年5月)可以发现,论文中提供的信息量显著减少。其中,首篇论文有足够的信息让外界可以对能耗进行估算。
‘如今,这些公司连训练模型所需时间、使用的芯片数量都不再公开,信息披露几乎为零。’
Altman很忙:Vision Pro第二好,要用AI找外星人
这个周末,Sam Altman在X上各种语出惊人,甚至一度被网友怀疑是不是被盗号了。
编辑/Corrine
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