【导读】炸裂消息！据外媒透露，微软和OpenAI正豪掷超千亿美元，欲打造一台「星际之门」超算。最快在2028年，「星际之门」就要启动了。而它对电力的需求，将达到前所未有的程度。
就在刚刚，又有大消息曝出。
据外媒The Information报道，微软和OpenAI正计划建设一个名为「星际之门」（Stargate）的特殊数据中心，为后者提供强大的计算支持。
具体来说：
微软高层计划最快在2028年启动该项目
这台超算对电力的需求将前所未有地高
OpenAI将在明年初发布下一次重大升级
这个「星际之门」超算，会配备数百万专用的服务器芯片！项目的成本，预计高达1150亿美元。
而如此庞大的资金支出，将由微软买单。
据悉，「星际之门」推出的时间预计在2028年，并且2030年之前会进一步扩建。
最终，它所需要的电力，很可能高达5千兆瓦。
就在本周三，我们刚刚报道过OpenAI把微软电网搞崩的消息。当时微软工程师曝出，为GPT-6部署10万个H100训练集群时，整个电网发生了崩溃。
如今看来，这个十万卡集群，很可能就是「星际之门」的早期雏形。
GPT-5不断延期，微软能回本吗？
与当今一些最大规模的数据中心相比，「星际之门」的成本直接高出100倍！
在微软和OpenAI未来六年计划建设的一系列超算设施中，它是最大的一个。
而敢砸这么多钱，也反应出微软和OpenAI对AI前景的巨大信心。
在十年内，这将是双方最关键、最重大的合作。
不过话说回来，毕竟是1000亿美元的巨额投资，微软确定能「回本」吗？
此前，微软已经向OpenAI投资超过130亿美元，让OpenAI能用微软的数据中心跑ChatGPT。
而作为回报，微软得到的是对OpenAI技术核心的访问权限，并且可以将该技术独家提供给摩根士丹利之类的云计算客户。另外，Office、Teams、Bing的AI Copilot中，也可以整合OpenAI的技术。
接下来，「星际大门」能否如期推进，就看GPT-5的性能究竟能有多大的提升了。
传说中的GPT-4.5、GPT-5，多次被传要来，最终却还是一场空。
这也让OpenAI对微软「如期交付新模型」的承诺，打了水漂。
部分人士表示灰心：看来AI的发展前景难以预测。
然而Sam Altman坚决否认：绝非如此！在他看来，制约GPT-5发展的主要障碍，就是缺乏足够的服务器。
电力+芯片，耗资惊人
如果「星际之门」成真，那它提供的算力，将远超现在的微软凤凰城数据中心。
而电力和芯片上的投入，也都将是一笔巨资。
经初步计算，「星际之门」要想运转，需要的是至少数千兆瓦的电力，相当于目前几个大型数据中心所需的电力。
另外，芯片的采购也是一个大成本。
开弓没有回头箭，如此耗费巨大的投入，能得到什么样的结果？
当然是AGI。
Digital Realty的首席技术官Chris Sharp指出，如果是为了实现AGI，这种投资规模的项目绝对是必要的。
虽然项目的规模令人咋舌，闻所未闻，但一旦这种超算建成，人们就会接受它的巨额成本。
AI超算第五阶段：「星际之门」
Altman与微软的员工们把AI超算的发展划分为五个阶段，而最终阶段就是星际之门。
这个名字灵感来自于一部科幻电影，其中科学家发明了一台能够实现星系间旅行的装置。
当然了，这个代号虽然是由OpenAI提出的，但它并不会被微软正式采用。
在「星际之门」之前，需要的资金相对较少，但依然远超当前数据中心的建设成本。
目前来说，微软和OpenAI还处于第三阶段。
但第四阶段的超算已经破土动工，并且预计将在2026年左右推出。
据报道，微软光扩建数据中心就要耗资10亿美元，而最终造价可能将高达100亿美元。
其中，计划采用的英伟达AI芯片，将会是开销的大头。
对此业内人士分析称，当前正在建设的以AI为重点的数据中心，其芯片成本通常要占到总投资的一半。
总体而言，想要最终完成「星际之门」计划，可能会需要消耗超过1150亿美元——这一数字是微软去年在服务器等设备上支出的3倍还多。
而基于2023年下半年公布的资本支出速度，微软2024年的支出预计将达到约500亿美元。
Altman：芯片不够用，谷歌算力都比我们多
之所以如此下本，是因为Altman对于自己手里的算力，非常不满。
他不仅公开表示现有的AI服务器芯片数量严重不足，而且还在私下里表示，作为主要竞争对手之一的谷歌，将会在短期内拥有比OpenAI更多的算力。
随着对英伟达GPU的需求急剧上升，像微软和OpenAI这样的客户，都不得不面临成本上涨的问题。
而这也是Altman为什么想要创办公司，并开发出能媲美英伟达GPU的芯片的的原因之一。
除了控制成本外，微软支持Altman开发替代芯片还有其他潜在的考虑。
GPU市场的繁荣让英伟达成为了一个关键的决策者，它不仅可以决定哪些客户能够获得更多的芯片，并且还会支持一些与微软竞争的小型云服务供应商。甚至，连英伟达自己也开始向客户卖云服务了。
而「星际之门」的提出，便是让微软和OpenAI有了除英伟达之外的选择，比如AMD的GPU，或者微软最近推出的自研AI芯片。
技术难题：芯片过热、网络电缆，还有能源
「星际之门」的设想虽然宏大，但要真的实现，还得攻克多项技术难题。
比如，其中一个设计方案，是在单个机架中安装比微软以往更多的GPU，来提升芯片的工作效率和性能。
然而，这无疑会增加GPU的密集度，因此微软就需要设计出有效的冷却方案，来避免芯片过热。
另外，如何连接数以百万计的GPU也是个难题。
这就涉及到选择合适的网络电缆，它对迅速传输大量数据至关重要。
目前，微软在超算中使用的是英伟达专有的InfiniBand。但我们都知道，OpenAI一直在努力摆脱对英伟达依赖。
因此，OpenAI希望「星际之门」能采用更通用的以太网电缆。
另外，在能源这块，据项目内部人士透露，公司们考虑过采用替代能源，比如核能，来满足其能源需求。
值得一提的是，亚马逊近期购入了一个位于宾夕法尼亚州、能够接入核能源的数据中心地块。据了解，微软也对这一地块表现出了兴趣，并曾参与过相关竞标。
Altman个人认为，要实现超级智能的开发，很可能需要在能源领域取得重大突破。
显然，在追求高级人工智能的道路上，能源创新将扮演关键角色，而核能，很可能会成为实现这一目标的重要一环。
总之，跟传统计算相比，AI计算的成本和复杂度都不是一个量级的。
这就是为什么，各大公司对AI数据中心的细节抠得无比严格。GPU如何连接和冷却，一个细节的差异就可能导致巨大的成本损耗。
老黄也早就预测说，为了应对未来对AI计算的需求，在未来四到五年内，全球需要投资1万亿美元来建设新的数据中心！
而芯片过热、网络电缆和能源的问题，在短时间内都没有解决的可能性。
此外，「星际之门」会建在一个数据中心内，还是由多个数据中心紧密相连呢？
它会具体建在什么位置？
目前这些问题也都没有答案。
不过有从业者表示，当GPU集群位于同一个数据中心时，效率会更高。
其实，OpenAI早已逼着微软突破了自己的极限。
自2019年向OpenAI投资以来，微软的数据中心在一直不停地惊人进化。
为了满足OpenAI日益增长的算力需求，微软咬牙造了第一台GPU超算，其中包含数千个英伟达GPU。
才几年时间，这台超算就让微软烧掉了12亿美元。
而在今年和明年，微软即将为OpenAI提供的新服务器，将包含数十万个GPU！
下一个里程碑：GPT-5
微软和OpenAI的雄心壮志，几乎完全取决于OpenAI是否能在「超级智能」上取得重大进展。
如果OpenAI能解决癌症、核聚变、全球变暖或火星殖民这种级别的问题，金主当然愿意源源不断地投钱。
然而，这样的成就，目前还遥不可及。
尽管ChatGPT和Sora在全球拥有了无数用户，但如何用它们带来显著收入，OpenAI目前还都没有解决。变现所需的时间，可能比预期的更长。
也正因如此，亚马逊和谷歌已经降低了对AI产品的销售预期。
部分原因就是，成本实在太高了！而且，在大型企业中部署百万级用户的应用，需要耗费大量的工作。
Altman在上个月曾表示，当研究人员投入更多的算力时，AI模型会变得「可预见地更好」。对此，OpenAI称之为对话式AI的「缩放定律」（scaling law）。
据知情人士透露，OpenAI计划在明年初之前发布其下一代LLM。
而在那之前，可能会推出一些小幅改进版本。
而拥有更多的服务器，无疑会增加OpenAI的底气，坚信AI模型会取得下一层级的突破。
例如传闻中的Q*，据说能解决之前未经训练的数学问题。而且，它是用合成数据训练的。在人类数据即将耗尽之际，这一点至关重要。
此外，传闻这些模型还能识别出现有模型，如GPT-4的缺陷，并提出技术改进，换句话说，就是自我完善的AI。
听起来，OpenAI离AGI是越来越近了。
参考资料：
https://www.theinformation.com/articles/microsoft-and-openai-plot-100-billion-stargate-ai-supercomputer?rc=epv9gi
人工智能产业链联盟高端社区
相关阅读
【碳中和】珍藏版！22个国内外“碳中和”相关报告合集！
【工业机器人】全球工业机器人详细产业链梳理！
【智能制造】智能制造50大产业链全景图
【智能工厂】智能工厂如何快速落地
【工业技术】航空制造推动新概念机器人发展（上）
【工业技术】航空制造推动新概念机器人发展（下）
【新基建+人工智能生态】全网最火“新基建”生态图谱—人工智能篇（含40个细分领域厂商）
【AI】一文读懂人脸识别技术
【AI】解析 | 人工智能发展及技术架构
【报告】中国人工智能厂商全景报告（附PDF下载）
【AI】（收藏）从 A-Z 全面盘点人工智能专业术语梳理！
【AI】计算机视觉入门大全：基础概念、运行原理、应用案例详解
【AI】一文读懂机器学习、数据科学、人工智能、深度学习和统计学之间的区别
【智能仓储】一文带你彻底搞懂智能仓储！
【深度学习】12张高清思维导图，总结深度学习
【神经网络】给初学者们讲解人工神经网络（ANN）
人工智能的基础--知识分类
【AI产业链】120图勾勒全球AI产业完整图谱!
【AI】一文读懂人工智能产业链
【AI】中国人脸识别产业链全景图！
【AI】史上最全的人工智能（AI）产业链地图！
【芯片】国产芯片大全：70个细分领域代表企业
人工智能产业链深度透析—基础层
人工智能产业链深度透析-技术层
人工智能全产业链深度透析--（综合）
人工智能产业链深度透析—产业应用医疗篇
朱松纯 | 人工智能的现状、任务、构架与统一（上）
朱松纯 | 人工智能的现状、任务、构架与统一（中）
朱松纯 | 人工智能的现状、任务、构架与统一（下）
【AI】美国国家人工智能研发战略规划2019
【智慧农业】2018中国农牧家禽行业智慧养殖白皮书
【智慧农业】2019年智慧农业市场调研及前景研究报告（附PDF下载）
【智能家居】我国智能锁产业现状及未来发展趋势分析
【知识图谱】详解知识图谱关键技术与应用、AI图谱技术在知乎的应用实践、如何构建多快好省的“知识图谱即服务”
荐：
【中国风动漫】《姜子牙》刷屏背后，藏着中国动画100年内幕
【中国风动漫】除了《哪吒》，这些良心国产动画也应该被更多人知道！
【中国风动漫】《雾山五行》大火，却很少人知道它的前身《岁城璃心》一个拿着十米大刀的男主夭折！
声明
免责声明：部分文章和信息来源于互联网，不代表本订阅号赞同其观点和对其真实性负责。如转载内容涉及版权等问题，请立即与小编联系（微信号：913572853），我们将迅速采取适当的措施。本订阅号原创内容，转载需授权，并注明作者和出处。如需投稿请与小助理联系（微信号：AI480908961）
编辑：Zero