今天凌晨，微軟和 OpenAI 的秘密計劃被 The Information 曝光，雙方準備花費 1000 億美元的巨資，打造一個一台 AI 超級電腦。
先給大家總結這份報道的關鍵資訊：
微軟高管計劃在 2028 年推出美國超級電腦 Stargate，投資高達 1000 億美元。
超級電腦將需要前所未有的大量電力，可能高達5千兆瓦。
OpenAI 的下一個重大 AI 升級預計將在明年年初發布
微軟與 OpenAI 的高層正籌劃一個宏大的數據中心項目，旨在打造一台配備數百萬專用伺服器晶片的超級電腦，以助力 OpenAI 人工智慧的運行。
根據幾位了解內情的人士透露，這一項目的預計投資高達 1000 億美元。其中一位曾與 OpenAI 首席執行官 Sam Altman 交流過，另一位看過微軟初步成本估算的人士提供了相關資訊。
項目的資金主要由微軟承擔，預計成本將是現今某些最大數據中心投資的百倍之多。這一巨額投資凸顯了在未來數年內構建人工智慧所需計算力的宏大規模。
高管們設想，這個被命名為 Stargate（星際之門）的美國超級電腦項目，將是接下來六年內計劃建設的一系列設施中最大的一個。
雖然該項目尚處在規劃階段且未獲正式批准，可能還會有所變動，但這一計劃體現了科技領域最重要的合作之一，及兩家公司的前瞻性。迄今為止，微軟已向 OpenAI 投資超過 130 億美元，使其能夠藉助微軟的數據中心支持 ChatGPT 及其其他對話型人工智慧模型。
作為回報，微軟獲得了 OpenAI 技術核心的使用權，並獨家獲准將該技術提供給其雲計算客戶，如摩根史坦利等。此外，微軟還將 OpenAI 的技術集成到了 Office、Teams 以及 Bing 的新 AI Copilot 功能中。
微軟是否會繼續推動 Stargate 項目的進展，部分取決於 OpenAI 能否有效提升其人工智慧技術。
去年，由於 OpenAI 未能如期向微軟交付新的模型，顯示了人工智慧領域的不可預測性。儘管如此，OpenAI 的 CEO Sam Altman 公開表示，目前阻礙更先進人工智慧發展的主要障礙是缺乏足夠的伺服器資源。
如果 Stargate 項目得以實施，它將為 OpenAI 提供遠超微軟現有在鳳凰城等地數據中心所能提供的計算能力，據相關人士透露。這台擬建的超級電腦預計還將需要數千兆瓦的電力，足以支撐多個大型數據中心運行。據悉，項目的大部分預算將用於採購晶片，而確保足夠的電力供應也將是一大挑戰。
Digital Realty 的首席技術官 Chris Sharp 表示，對於能夠執行人類絕大多數計算任務的通用人工智慧（AGI）而言，此類項目是絕對必要的。他指出，雖然如今這樣的計劃看似難以置信，但未來超級電腦的規模將不再令人驚訝。
位於鳳凰城附近的一家與 OpenAI 無關的微軟數據中心. 圖片來自：
微軟
參與項目討論的人士指出，高管們計劃最早於 2028 年啟動 Stargate 項目，並在 2030 年前進一步擴展，屆時可能需用到高達 5000 兆瓦的電力。
五個階段
Altman 與微軟的工作人員已就這些超級電腦進行了討論，分為五個階段，其中第五階段即為 Stargate，名字源自一部科幻電影，影片中的科學家發明了一種能在星系間旅行的裝置。據一位參與者透露，這一代號最初由 OpenAI 提出，但並非微軟官方使用的項目名稱。
Stargate 之前的階段成本相對較低。據兩位消息人士透露，微軟正在為 OpenAI 開發一個規模較小的第四階段超級電腦，預計於 2026 年左右投入使用。該設施計劃建在威斯康星州的普萊森特山，據當地經濟發展機構最近透露，微軟已啟動了 10 億美元的數據中心擴建項目。
據悉，這台超級電腦及其數據中心的總投資可能高達 100 億美元，遠超現有數據中心的成本。還有消息稱，微軟正在考慮使用 Nvidia 製造的人工智慧晶片來實施該項目。
目前，微軟和 OpenAI 正處於五階段計劃的第三階段。接下來兩個階段的主要開銷將用於採購人工智慧晶片。
兩位非項目參與者但在數據中心領域工作的專業人士指出，人工智慧伺服器晶片通常占其他公司當前建設的以人工智慧為重點的數據中心總預算的約一半。
綜上所述，這些提案中的努力可能耗資超過 1150 億美元，是微軟去年在伺服器、建築及其他設施上資本支出的三倍多。假設微軟保持 2023 年下半年公開的資本支出水平，今年的支出將達到約 500 億美元。
微軟首席財務官 Amy Hood 在一月份表示，由於對「雲計算和人工智慧基礎設施」的投資，這一支出在未來幾個季度將「顯著增加」。
微軟發言人 Frank Shaw 對超級計算計劃未作評論，但在一份聲明中表示：「我們一直在規劃下一代基礎設施創新，以持續推進人工智慧能力的發展。」OpenAI 發言人未對本文發表評論。
Altman 私下表示，OpenAI 的主要競爭對手之一 Google 在短期內將擁有更多計算能力，並公開抱怨未能獲得期望中的大量人工智慧伺服器晶片。
這促使他提議成立一家新的伺服器晶片公司，開發一款能與 Nvidia 的圖形處理單元（GPU）相匹敵的晶片，後者目前是 OpenAI 軟體的動力來源。對 Nvidia GPU 伺服器的需求激增，導致微軟和 OpenAI 等客戶的成本上升。
除了控制成本外，支持 Altman 的替代晶片項目對微軟來說還有其他潛在好處。GPU 市場的繁榮使得 Nvidia 成為了決定哪些客戶能獲得最多晶片的關鍵一方，並有助於支持與微軟競爭的小型雲服務提供商。Nvidia 還進入了向自己的客戶提供雲伺服器租賃服務的市場。
無論微軟是否參與，Altman 的計劃都需要大量的投資用於電力和數據中心以支持晶片運行。
據參與討論的人士稱，Stargate 的設計旨在為微軟和 OpenAI 提供使用 Nvidia 以外其他公司製造的 GPU 的選擇，例如 Advanced Micro Devices，甚至是微軟最近推出的 AI 伺服器晶片。目前尚不清楚 Altman 是否相信他計劃在未來幾年內開發的理論上的 GPU 將準備好用於 Stargate。
星際之門超級電腦的總成本可能取決於隨著時間的推移，使數據中心變得更加高效的軟硬體改進。據參與者透露，這些公司已經討論了使用替代能源，例如核能的可能性。（亞馬遜最近購買了一個擁有核能供應的賓夕法尼亞州數據中心地點。根據兩位參與談判的人士透露，微軟也曾討論競標該地點。）Altman 本人曾表示，開發超級智能可能需要重大的能源突破。
為了實現星際之門的目標，微軟還需要克服幾個技術挑戰，兩位人士表示。例如，目前的設計提案要求將更多的 GPU 安裝在單個機架中，以提高晶片的效率和性能。由於 GPU 密度更高，微軟還需要找到防止晶片過熱的解決方案，他們說。
微軟和 OpenAI 還在討論使用哪種電纜來連接數百萬個 GPU。網路電纜對於快速傳輸大量數據至關重要，以便快速進出伺服器晶片。據兩位參與討論的人士透露，OpenAI 已告訴微軟，它不想在 Stargate 超級電腦中使用 Nvidia 的專有 InfiniBand 電纜，儘管微軟目前在其現有的超級電腦中使用了這種電纜。（OpenAI 希望使用更通用的以太網電纜。）放棄 InfiniBand 可能會使 OpenAI 和微軟在未來減少對 Nvidia 的依賴。
AI 計算比傳統計算更昂貴和複雜，這就是為什麼公司密切保護有關其 AI 數據中心的細節，包括 GPU 的連接和冷卻方式。至於 Nvidia 首席執行官黃仁勛表示，公司和國家需要在未來四到五年內建造價值 1 萬億美元的新數據中心，以處理即將到來的所有 AI 計算。
微軟和 OpenAI 的高管自去年夏天以來一直在討論數據中心項目。除了首席執行官 Satya Nadella 和首席技術官 Kevin Scott 之外，還有其他微軟經理參與了超級電腦的討論，包括 Pradeep Sindhu，他負責微軟在數據中心中如何組合 AI 伺服器晶片的戰略，以及 Brian Harry，他幫助開發 Azure 雲伺服器部門的 AI 硬體，根據與他們合作過的人的說法。
OpenAI 總裁 Greg Brockman（左）和微軟首席技術官 Kevin Scott. 圖片來自：YouTube/Microsoft Developer
雙方仍在解決幾個關鍵細節，可能不會很快最終確定。目前還不清楚超級電腦將被放置在哪裡，以及它是在一個數據中心內建造還是在多個相鄰的數據中心內建造。AI 從業者表示，當 GPU 集群位於同一個數據中心時，它們的工作效率更高。
OpenAI 已經推動了微軟在數據中心方面的能力邊界擴展。在 2019 年對這家初創公司進行首次投資後，微軟建造了第一台 GPU 超級電腦，內含數千個 Nvidia GPU，以滿足 OpenAI 的計算需求，並在數年間花費 12 億美元購置了該系統。據一位了解其計算需求的人士透露，今年和明年微軟計劃為 OpenAI 提供總計數十萬個 GPU 的伺服器。
下一個晴雨表：GPT-5
微軟和 OpenAI 對於世界一流數據中心的宏偉計劃幾乎完全依賴於 OpenAI 能否通過朝著超級智能的方向邁出重要步伐來幫助微軟證明對這些項目的投資是合理的。
超級智能是指能夠幫助解決諸如癌症、核聚變、全球變暖或火星殖民等複雜問題的人工智慧。這樣的成就可能是一個遙遠的夢想。
雖然一些消費者和專業人士已經接受了 ChatGPT 和其他對話型人工智慧以及由人工智慧生成的影片，但將這些最新突破轉化為能夠產生重大收入的技術可能需要比該領域的從業者預期的時間更長。
亞馬遜和 Google 等公司已經悄悄降低了銷售預期，部分原因是這樣的人工智慧成本高昂，並且需要大量工作才能在大型企業內部推出或為數百萬人使用的應用程序提供新功能。
Altman 在上個月的英特爾活動上表示，當研究人員為 AI 模型提供更多的計算能力時，它們會「可預測地變得更好」。OpenAI 已經發表了關於這個主題的研究，它稱之為「對話式 AI 的擴展規律」。
開放 AI「不斷投入更多的計算力量來擴大現有的人工智慧」可能會導致客戶產生「幻滅的低谷」，因為他們意識到技術的局限性，Databricks 的首席執行官 Ali Ghodsi 說道。Databricks 幫助企業使用人工智慧。「我們應該真正專注於使這項技術對人類和企業有用。這需要時間。我相信它會很驚人，但這不是一夜之間就能實現的。」
OpenAI 需要證明其下一代主要對話型人工智慧（稱為大型語言模型）在性能上明顯優於其最先進的 GPT-4。
OpenAI 一年前發布了 GPT-4，與此同時，Google 也發布了一個可比較的模型，試圖迎頭趕上。據知情人士透露，OpenAI 計劃在明年年初發布其下一代主要的升級版本。在此之前，可能會發布更多的漸進式改進。
隨著更多伺服器的可用性，一些 OpenAI 的高管認為，在用盡人工生成的數據後，公司可以利用現有的人工智慧和最近的技術突破，比如 Q*模型，這個模型可以推理出它以前沒有經過訓練的數學問題的解答，從而為訓練更好的模型創造合適的合成（非人類生成的）數據。這些模型也可能能夠找出現有模型（如 GPT-4）的缺陷，並提出技術改進的建議。
換句話說，OpenAI 要開發實現自我進化的人工智慧。
