在海外媒体早前披露OpenAI CEO山姆·奥尔特曼有意筹集数十亿美元建设晶圆厂，自主研发人工智能（AI）芯片之后，近日，《华尔街日报》引述多个匿名知情人士透露的爆炸性消息，称奥尔特曼的这个宏伟计划远比预期疯狂：筹资目标飙升至7万亿美元。
然而，面对这一惊人的数字，我们不禁要对其逻辑性进行审视。根据Gartner的数据，2023年全球半导体市场规模仅为5330亿美元，而7万亿美元则相当于其13倍以上，即便在全球半导体市场遭遇低谷的今年，分析师预测市场规模也只能增长17%，达到6240亿美元。换言之，7万亿美元的资金规模已经占据去年全球GDP的10%，约等于2.3个微软、3.8个谷歌、3.8个英伟达、5.8个Meta或者10.4个台积电的市值（截至2月14日）。即使将英伟达、英特尔、AMD、高通、博通、台积电、三星、ASML等关键芯片设计、制造及设备厂商全部收入囊中，7万亿美元仍绰绰有余。那么，在这种情况下，为何还要耗费巨资自建晶圆厂呢？
即使假设奥尔特曼真的筹得7万亿美元资金来建造晶圆厂，以目前数据来看，新建一座尖端制程晶圆厂的成本大约在200亿至300亿美元之间，具体数额取决于工厂产能和地理位置等因素。如果按300亿美元计算，7万亿美元足以打造233座尖端晶圆厂，这将是当前全球最尖端制程晶圆厂总量的十倍多。但问题在于，如此庞大的晶圆厂建设规模，无论是所需设备与材料，还是安装、维护和操作人员的数量，都远远超出现有供应链和人才市场的承载能力。例如，光刻机巨头ASML目前的产能就已经无法满足现有客户的需求，截至2023年底，其未交付订单总额高达390亿欧元。此外，美国半导体行业协会(SIA)和英国牛津经济研究院联合报告警告，到2030年，美国半导体行业将面临67,000名技术人员、工程师和计算机科学家的短缺。
因此，人们开始猜测，奥尔特曼所筹7万亿美元是否不仅用于建设晶圆厂？或许他还计划同步建立大量的AI数据中心以应对未来全球对AI算力的庞大需求，而这同样需要天文数字般的投资。
以OpenAI可能采购500万个英伟达H100加速卡为例，若单卡价格约为2万美元，则总共只需花费1000亿美元。而英伟达2023年的全年营收仅303亿美元，即使今年翻倍也仅有600亿美元左右。1000亿美元只占传闻中的7万亿美元的1.4%左右。
综上所述，无论从哪个角度分析，关于奥尔特曼欲筹集7万亿美元建设晶圆厂的报道似乎是一个完全不切实际的谣言。
值得注意的是，2月12日，英伟达创始人兼CEO黄仁勋在迪拜世界政府峰会上接受采访时，当被问及7万亿美元能购买多少GPU时，他戏谑地回答：“所有的GPU。”他表示，目前全球数据中心总价值约为1万亿美元，并预计在未来4-5年内将达到2万亿美元。他认为，业界应当聚焦于GPU架构的持续创新，而非构建替代半导体供应链。
黄仁勋强调，通过GPU架构创新提升性能，才是解决之道。事实上，过去十年间，英伟达已成功将AI芯片性能提升了100万倍。他还打趣说，若真要斥资7万亿美元建设晶圆厂，假定芯片计算速度不变，要支撑这样的生产规模，恐怕“我们需要14颗行星、3个星系和4个太阳的能量供给”。
即使投入如此巨额资金建立AI芯片供应链，或许可以暂时缓解未来三到五年内的芯片供应短缺问题，但这只是创造了一个替代供应链，却可能导致未来芯片生产过剩。明智之举是致力于GPU架构的创新，提高计算速度，使得企业无需购置大量设备或建造价值数十亿美元的数据中心就能实现本地AI应用。
黄仁勋进一步指出，英伟达在AI和高性能计算（HPC）领域的GPU发展迅猛。从2018年V100数据中心GPU的125 TFLOPS运算性能，到如今H200数据中心GPU提供的1,979 FP16 TFLOPS，英伟达在过去十年间实现了计算和人工智能性能提升百万倍的伟大壮举。这意味着，通过不断的技术革新，英伟达有能力为各种需求提供强大的动力支持。而且，预计在未来十年内，计算速度还将再提升100万倍。
：芯智讯-浪客剑
