7 萬億美元的芯片融資計(jì)劃，Sam Altman 看到了什么，在害怕什么？

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原標(biāo)題：7 萬億美元的芯片融資計(jì)劃，Sam Altman 看到了什么，在害怕什么？
關(guān)鍵字：解讀,模型,人工智能,芯片,美元
文章來源：Founder Park
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：5599字

內(nèi)容摘要：

上周，來自《華爾街日?qǐng)?bào)》的報(bào)道，Sam Altman 正在與包括阿聯(lián)酋在內(nèi)的投資者進(jìn)行談判，籌集高達(dá) 7 萬億美元的資金，以增加全球半導(dǎo)體芯片的供應(yīng)。
看上去，OpenAI 距離 AGI（通用人工智能）只差 AI 算力了。
而周一，在迪拜舉行的世界峰會(huì)上，當(dāng)被問及「7 萬億美元可以購買多少個(gè) GPU」時(shí)，黃仁勛打趣道：「顯然是所有的 GPU」。
但就像《華爾街日?qǐng)?bào)》一篇報(bào)道的標(biāo)題，籌集數(shù)萬億美元可能是 Altman 芯片計(jì)劃里最容易的部分。
毋庸置疑，芯片制造是比金錢復(fù)雜得多的挑戰(zhàn)，作為資本密集型產(chǎn)業(yè)，歷來經(jīng)歷過劇烈的周期性波動(dòng)，芯片制造廠對(duì)激進(jìn)擴(kuò)張也持謹(jǐn)慎態(tài)度。目前，世界上只有三家公司能夠大批量生產(chǎn)最尖端的芯片：臺(tái)積電、三星電子和英特爾。
Sam Altman 到底看到了什么，決定如此重押算力？
如果把大模型廠商劃分為兩種，一種是在落地場景中探索大模型。其中的「顯眼包」代表包括英偉達(dá)、微軟、Databricks，三者都強(qiáng)調(diào)算力瓶頸會(huì)隨著模型尺寸變小、下一代芯片架構(gòu)創(chuàng)新等取得突破來進(jìn)一步破除，就像互聯(lián)網(wǎng)帶寬限制在 2000 年基本消失一樣，「GPU 也會(huì)發(fā)生同樣的情況」。
另一

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作者簡介：來自極客公園，專注與科技創(chuàng)業(yè)者聊「真問題」。