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Op1xbetenAI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?

发布时间:2024-02-12 04:42浏览次数: 来源于:网络

  1xbetAltman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1xbet,7个Meta,11.5个特斯拉。

  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。

  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。

  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,如果线%的这笔钱,OpenAI就已经富可敌国1xbet。

  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。

  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。

  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1xbet,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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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!

  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)。

  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。

  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的线的计算能力。

  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。

  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。

  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:

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。’

  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。’

  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。

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