OpenAI 計劃到 2033 年建成 250GW 數據中心。CEO Altman 將此視為通往通用人工智能的&#34;暴力工業化&#34;路徑，但仍面臨電力供應、萬億美元資金需求和供應鏈瓶頸等巨大挑戰。
上週華爾街見聞提及，德克薩斯州阿比林市的旗艦數據中心站點正式投運，作為 OpenAI 和甲骨文推進 5000 億美元星際之門項目，OpenAI CEO Altman 向媒體展示了這一雄心勃勃項目的初步成果。
<img title="" src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/4d1b9985-4ea8-4fcd-8d03-d47aaab6b417.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" width="852" height="633" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/4d1b9985-4ea8-4fcd-8d03-d47aaab6b417.png"/>（OpenAI CEO Sam Altman 在德克薩斯州阿比林星際之門數據中心）
這個佔地 800 英畝的建設工地上，6400 名工人正在緊張施工，僅光纖電纜的鋪設長度就足以繞地球 16 圈。Altman 表示：
<blockquote>
這個龐大的工地只是未來規模的一小部分，甚至不足以滿足 ChatGPT 的需求。
</blockquote>
而據 OpenAI 內部披露的信息，公司預計 2025 年底建造數據中心容量超過 2GW，並計劃在 2033 年達到 250GW 的驚人規模，這一目標規模約佔目前美國全國總髮電裝機容量（約 1200GW）的四分之一。
Altman 的策略核心是&#34;規模化計算&#34;。這並非指算法突破，而是指通過數百萬芯片、大型數據中心園區、千兆瓦級電力以及大量冷卻用水的&#34;暴力工業化&#34;方式，推動人工智能向通用人工智能 (AGI) 和超級人工智能 (ASI) 發展。
在這種邏輯下，衡量 AI 能力的標準已發生根本性轉變。Altman 解釋説：
<blockquote>
在如此規模下，GPU 的數量已無意義，取而代之的是整個芯片集羣所消耗的電力——吉瓦（GW）。GW 數成了衡量一家公司能維持多少有效算力的唯一標準。
</blockquote>
但這一計劃的實現面臨巨大挑戰，包括電力供應、資金需求和供應鏈瓶頸。業內人士質疑如此龐大的基礎設施投資是否現實，以及是否值得為人工智能發展付出如此高昂的代價。
<h2 style="text-align: left">電力需求相當於 250 座核電站</h2>
OpenAI 的 250GW 目標意味着對電力系統的巨大需求。
一座典型的核電站發電量約為 1GW，這意味着僅為支持 OpenAI 一家的 AI 發展，就需要新建相當於 250 座核電站的發電能力。
作為對比，微軟旗下排名第二的 Azure 雲業務，到 2023 年底為所有客户服務的總運營功耗也僅為 5GW 左右。
據報道，過去一座大型數據中心的功耗通常在 10 到 50 兆瓦之間，而現在開發商們正在規劃單個園區就達到數千兆瓦的規模，堪比整個城市的能耗。
然而，Altman 所指的算力遠不止電力。該數字是整個工業系統的代名詞，包括：數據中心、芯片、冷卻和水系統、網絡光纖以及將數百萬處理器連接成超級計算機的高速互連設備。
報道援引知情人士透露，OpenAI 快速增長的服務器需求甚至讓其關鍵供應商英偉達的高管都感到驚訝。
為應對電力挑戰，OpenAI 及其合作伙伴正採用非常規方式，包括自建發電廠而非等待公用事業公司提供電網電力，或將設施建在更容易獲得能源的偏遠地區。
原因在於公用事業公司在新增發電能力方面本質上是保守的，它們不會因為單一公司的需求而冒險建設可能導致產能過剩的發電廠。
而據報道，OpenAI 已在得州規劃使用天然氣、風能和太陽能的混合能源方案，但這依然無法輕易填補數百 GW 的巨大鴻溝。
<h2 style="text-align: left">萬億投資與供應鏈瓶頸</h2>
除了電力，資金和供應鏈是另外兩大制約因素。
Altman 在內部信中坦言，OpenAI&#34;已經投資了數千億美元，要做好這件事還需要數萬億美元&#34;。同時還需要 “激活全球的全部工業基礎——能源、製造、物流、勞動力、供應鏈”。
目前，OpenAI 早已為此投入巨資。據報道，在 250GW 目標公佈前，公司已簽約在 2028 年前獲得約 8GW 的算力，這本身就需要向微軟等雲服務商支付數千億美元。
此外，若按目前建造一座 1GW 核電站約 500 億美元的成本估算，僅電力設施的投資就可能高達 12.5 萬億美元。
供應鏈瓶頸同樣嚴峻。要支撐如此規模的算力擴張，意味着需要芯片代工巨頭台積電提供更多產能來生產英偉達的 GPU，以及光刻機制造商阿斯麥提供更多設備。
這些環節的產能擴張並非一蹴而就，需要整個上游產業鏈進行風險投資與協同。即使英偉達承諾為 OpenAI 的數據中心提供資金支持，新增產能依然會是一個艱鉅的過程。
<h2 style="text-align: left">OpenAI 的 “野心” 實際是豪賭</h2>
歸根結底，OpenAI 的驚人計劃是一場基於信念的豪賭。
Altman 及其競爭對手堅信，更大規模的 GPU 集羣是通往更強大 AI 模型的唯一路徑，是解鎖 AGI 和 ASI 的關鍵。正如歷史上胡佛大壩、阿波羅計劃等宏大工程一樣，其背後是對未來技術變革的堅定信仰。
分析認為，對於投資者和市場而言，如何看待這一賭注取決於對 AI 未來的判斷。
如果相信超級 AI 能解決癌症等人類難題，那麼萬億投資就是必要的。反之，它可能成為類似加州高鐵項目一樣被載入史冊的 “巨大工程災難”。
無論 250GW 的目標最終能否實現，這場由 AI 驅動的、近乎瘋狂的基礎設施建設熱潮已經開始。它正在以前所未有的方式重塑能源、土地和資本市場，而整個社會似乎還未充分意識到其背後的巨大成本與深遠影響。
正如 Altman 自己承認的那樣，當人們使用 ChatGPT 時，很少有人會想到背後塵土飛揚的龐大建築工地和它所代表的工業力量。

英偉達

OpenAI

微軟

一座典型的核電站發電量約為 1 吉瓦。OpenAI 的目標意味着，僅僅為了支持他自己公司的人工智能，就需要建造相當於 250 座核電站的發電量。而按照目前建造一座 1 吉瓦核電站的成本（約 500 億美元）來計算，建造 250 座核電站的成本將達到 12.5 萬億美元。

- OpenAI 計劃到 2033 年建成 250GW 數據中心，面臨電力和資金挑戰。  
- CEO Altman 稱此為通往通用人工智能的 “暴力工業化” 路徑。  
- 該計劃需新建相當於 250 座核電站的發電能力，投資可能高達 12.5 萬億美元。  

到 2033 年建成 250GW 數據中心！OpenAI 的 “野心” 現實嗎？