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“星际之门”在美国“新开5个数据中心”,投资额高达4000亿美元,目标“三年建成,7GW”

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AI中国

AI技术专栏作家 | 发布了 246 篇文章

OpenAI和甲骨文推进5000亿美元星际之门项目,德州首个站点正式投运。

9月23日,OpenAI、甲骨文以及为该项目提供资金支持的软银宣布,将在美国德克萨斯州、新墨西哥州、俄亥俄州以及中西部一个未披露地点新增五个“星际之门”项目站点。

这5个新选址连同德克萨斯州阿比林旗舰站点以及与CoreWeave的合作项目,使星际之门项目有望在未来三年投资4000亿,最终达到7GW。

据报道,位于德克萨斯州阿比林的旗舰站点已经投入运营。该站点配备了甲骨文的云基础设施和英伟达的芯片机架,是OpenAI庞大算力版图中的第一块实体拼图。OpenAI首席财务官Sarah Friar表示:

德州阿比林园区最终有望扩展至超过1吉瓦的容量,足以为约75万个美国家庭供电。

当日OpenAI CEO Altman更新博文表示:

很兴奋能在美国建设大量这样的项目。目前,其他国家正在以比我们更快的速度建设芯片工厂和新能源生产设施,我们希望能够扭转这一趋势。

甲骨文主导三个大型数据中心建设

在此次扩张计划中,甲骨文扮演了核心角色。

今年7月,OpenAI与甲骨文达成协议,将在未来五年内合作开发高达4.5吉瓦的星际之门新增容量,合作价值超过3000亿美元。这些新增容量主要来自三处新站点:

德克萨斯州沙克尔福德县。

新墨西哥州多尼亚安娜县,未来为美国西南地区提供高效AI基础设施。

一个即将公布的中西部站点。

甲骨文将出资并监督新建的三个星际之门数据中心的建设,之后OpenAI将从甲骨文购买计算能力。

综合来看,仅由甲骨文开发的这些新站点,就能提供超过5.5吉瓦的容量。甲骨文首席执行官Clay Magouyrk表示:

公司正以前所未有的速度扩张其云基础设施(OCI)版图,以满足巨大的AI训练和推理需求。

史无前例的建设规模应对算力短缺

星际之门项目的首个数据中心选址德州阿比林,目前一栋建筑已投入运营,另一栋即将完工。

Friar强调,星际之门项目建设的规模是为了满足OpenAI模型运营所需的算力需求。她表示:

我们看到的是大规模的算力紧缺,没有足够的算力来完成AI能够做到的所有事情。

Friar进一步指出,当前进行的建设是为了确保2026年能够上线算力,届时将采用英伟达下一代Vera Rubin芯片。她表示:

人类历史上从未有人以如此快的速度建造数据中心。

据报道,“星际之门”未来将成为OpenAI所有基础设施项目的代号。通过与CoreWeave及其他合作伙伴的共同努力,这些公司表示,项目进度已领先于原定计划。

复杂的融资结构

支撑这一庞大建设计划的是一个复杂的资金网络。

Sarah Friar解释称,虽然甲骨文等公司正在帮助建设提供资金,但OpenAI最终将以运营费用的形式为这些算力付费。

Friar透露,OpenAI今年的营收预计将达到130亿美元,公司计划利用自身的现金流和债务融资来支付建设费用。

面对质疑,Friar以互联网发展的历史作为类比,认为技术繁荣时期需要大胆的基础设施押注。她表示:

当互联网刚起步时,人们总觉得我们过度建设了,建得太多了,但看看我们今天所处的位置吧。

此外华尔街见闻提及,英伟达通过股权投资来启动该项目,但随着其GPU的部署,英伟达也将为其提供的所有芯片获得报酬。

这种融资模式也引发了外界对于其“循环融资”的质疑,即供应商(如英伟达)直接投资于项目,而项目本身又是为了购买该供应商的产品。

政治与经济影响

“星际之门”项目不仅是商业布局,也带有显著的政治和经济色彩。

OpenAI和甲骨文最早于今年1月在白宫与美国总统特朗普共同公布了此项目。

Friar称特朗普为“这个AI时代的总统”,并指出华盛顿在将该技术定位为经济引擎和国家安全优先事项方面所扮演的角色。

从经济影响来看,甲骨文表示,该项目每天将雇用超过6000名建筑工人,并提供近1700个长期工作岗位。

此外在周二发布的一份关于其基础设施计划的文件中,OpenAI写道,其数据中心的建设有助于通过新技术重塑美国电网,并帮助美国发挥全球影响力。

这表明,OpenAI的愿景已超越技术本身,意图在全球地缘政治和经济格局中扮演更重要的角色。

本文不构成个人投资建议,不代表平台观点,市场有风险,投资需谨慎,请独立判断和决策。

本文来自微信公众号“华尔街见闻”,作者:鲍奕龙,36氪经授权发布。

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评论 (128)

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AI爱好者

2小时前

这个更新太令人期待了!视频分析功能将极大扩展AI的应用场景,特别是在教育和内容创作领域。

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开发者小明

昨天

有没有人测试过新的API响应速度?我们正在开发一个实时视频分析应用,非常关注性能表现。

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AI前线 作者

12小时前

我们测试的平均响应时间在300ms左右,比上一代快了很多,适合实时应用场景。

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科技观察家

3天前

GPT-4的视频处理能力已经接近专业级水平,这可能会对内容审核、视频编辑等行业产生颠覆性影响。期待看到更多创新应用!