此前，Sam Altman被曝出正在筹集高达7万亿美元的资金，目标是为了大幅提升全球半导体芯片产能，尤其在OpenAI追求AGI（通用人工智能）的关键阶段，算力瓶颈似乎成为其突破的焦点。然而，《华尔街日报》一篇报道标题揭示了问题的本质：对于Altman而言，筹集巨额资金可能是芯片计划中最不具挑战性的环节。
芯片制造业是一个远比金钱复杂得多的领域，作为资本密集型产业，它历来经历着剧烈的周期性波动，且芯片制造商对大规模扩张持审慎态度。当前，仅有台积电、三星电子和英特尔这三家公司在尖端芯片的大批量生产上占据主导地位。
Sam Altman为何如此坚定地押注算力资源？这要从大模型厂商的两种不同战略说起。一方面，以英伟达、微软、Databricks为代表的厂商在实际应用场景中积极探索大模型潜力，它们坚信随着模型规模缩小、下一代芯片架构创新等技术进步，算力瓶颈将如同2000年互联网带宽限制般逐渐消失，“GPU也将迎来同样的变革”。
另一方面，OpenAI则是另一种大模型厂商的典型代表，它对大模型技术采取了不惜成本的标本式探索、典范式开发和边界拓展策略。OpenAI所预见的未来中，关于Q*和GPT-5的消息引发了外界对Transformer架构能否实现AGI的无限遐想，而这很可能就是Altman芯片制造雄心的起源点。
据报道，除了投资方，Altman还与诸如台积电等芯片制造商展开了讨论，探讨如何合作使用这笔巨资建设并运营新的芯片工厂，并投入能源和其他人工智能基础设施。要知道，建造一座顶尖芯片工厂通常需要至少100亿美元的投资，相比之下，Altman所提及的7万亿美元规模显得极为惊人。对此，黄仁勋做出预测，到2029年，全球建立人工智能数据中心的成本可能达到2万亿美元。他表示：“我们不能简单假设会购买更多电脑，而必须预计计算机性能将会更快提升，因此所需的总量不会那么多。”
那么，在OpenAI内部，Sam Altman究竟看到了什么？
两位专注于AI和云计算的记者，在《The Most Exciting Thing About Altman's Chip Dream》一文中深入探讨了这一问题，由极客公园进行了编译整理：
首先聚焦于OpenAI面临的唯一障碍——算力短缺。上周，OpenAI首席执行官Sam Altman凭借其筹集数万亿美元开发和制造AI芯片的计划吸引了众人目光。尽管这一数字令人咋舌，但暂且放下集体质疑，理解Altman融资背后的深意——即无尽的计算能力将引领人类走向全能的人工智能。他认为，阻碍超级人工智能发展的唯一短板在于服务器短缺，而一旦实现超级人工智能，甚至有可能助力解决火星移民或全球变暖等重大问题。
虽然Altman并非唯一持有此观点的人，但这并未形成行业共识。四年前，OpenAI发布了一篇关于大型语言模型领域“缩放定律”的论文，表明对大语言模型进行更大量计算能力和数据训练可以提高模型准确度，从而增强其功能。在此信念驱使下，OpenAI等厂商耗费超过1亿美元训练单个模型。然而，众多AI从业者认为，在现有AI模型上单纯增加芯片和数据投入并非通向超级人工智能的必经之路。当优质的人类生成数据耗尽时，基于相对较少的数据开发能够像人类一样学习和推理的软件或许更为可行。目前，即使经过全球大部分公共文本信息训练的OpenAI GPT-4和谷歌Gemini，仍未触及超级人工智能水平。
与此同时，“缩放定律”训练大模型的过程中，可能会产生一个严重的副作用，即依赖更大、能耗更高的模型会对环境带来灾难性影响，因为服务器和数据中心消耗的电力会产生温室气体。Altman本人也承认，发展前沿大模型可能需要在能源方面取得重大突破。数据中心管理者已经开始担忧，今年新建的以人工智能为重点的数据中心是否有足够的电力供应。
其次，OpenAI必须保持在算力上的绝对领先。目前，我们只能假设Altman及其团队掌握了一些尚未公开的大模型“缩放定律”。他们坚信，通过获取更多的服务器，结合现有的人工智能技术和近期的技术突破（如能够处理未曾训练过的数学问题的Q*模型），能够创造出恰当的合成数据来继续训练更好的模型。或者，这些模型能够识别现有模型（如GPT-4）的缺陷，并提出技术改进意见，也就是所谓的自我改进人工智能。
Altman已经明确表示，OpenAI无法从独家服务器供应商微软那里获得满足其潜能所需的足够计算能力。他私下透露，明年谷歌可能将在人工智能开发方面超越OpenAI，这在一定程度上解释了他急于改变现状的紧迫感。
据称，Altman向阿联酋产油酋长提出了7万亿美元的筹资计划，希望借助他们的资助打造全新的芯片和服务器。有头部AI芯片厂商CEO估计，建设数据中心、发电厂及芯片代工厂，以提供超出微软当前计算能力10倍以上的算力，预计将花费1000亿至2000亿美元。
然而，多位业内人士指出，由于劳动力和供应链的限制，巨额资金并不能完全解决加速芯片制造厂、数据中心和发电厂建设的所有问题。连英伟达CEO黄仁勋也对7万亿美元的庞大数字表达了怀疑。
如果Altman的计划包含自主研发服务器芯片，那将是一项耗时多年且结果难料的任务。这就引出了一个问题：他为何首先要寻求数万亿美元级别的资金？
倘若Altman成功与英特尔、AMD、阿联酋及其他一系列公司达成协议，共同打造新一代人工智能芯片，那么这无疑将成为本世纪最重要的技术努力之一。即便未能如愿，Altman在有限算力条件下验证他对自我改进人工智能的假设，也足以让人兴奋不已。
