OpenAI豪赌7万亿 或引世界经济末日？能买4个英伟达！奥特曼芯片帝国占全球GDP10%

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据《华尔街日报》报道 OpenAI CEO萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）已经与包括阿联酋政府、软银CEO孙正义、台积电、美国商务部长吉娜·雷蒙多（Gina Raimondo）等商谈，计划筹集5-7万亿美元，用于扩大全球AI芯片制造能力。

OpenAI 发言人表示：OpenAI 就增加芯片、能源和数据中心的全球基础设施和供应链进行了富有成效的讨论，这对于人工智能和相关行业至关重要。鉴于国家优先事项的重要性，我们将继续向美国政府通报情况，并期待稍后分享更多细节。

7 万亿美元的融资数额，相当于整个西班牙所有房产的总和，英国 2023 年的 GDP 为 3.14 万亿美元，美国最大的上市公司微软和苹果市值相加刚刚超过 6 万亿美元。

放眼芯片行业，去年全球的半导体芯片市场总规模也仅为5270 亿美元，如果没有奥特曼的项目，预计到2030年也不会达到1万亿美元（数据来自麦肯锡）。

这笔资金相当于半导体生态的全部江山，可以买下英伟达、AMD、台积电（TSMC）、博通（Broadcom）、ASML、三星（Samsung）、英特尔（Intel）、高通（Qualcomm）、Arm等公司，剩下的钱还能打包个Meta，再带回家3000亿美元。

网友总结 7 万亿美元的购买力

这项投资也让去年约1000亿美元的芯片制造设备市场相形见绌。由此可见，OpenAI对于发展AI芯片的决心之大。

英伟达CEO 黄仁勋表示，他将在未来四年内投资1万亿美元来升级AI数据中心。

与此同时，AMD的Lisa Su预测到2027年，AI芯片市场规模将达到4000亿美元。

芯片企业的想象力和奥特曼比起来确实有点差距，这样一笔投资将使目前全球半导体产业的规模相形见绌。

根据Gartner预测，2023年全球半导体行业的总收入是 5330亿美元，7万亿美元是这个数字的14倍。

不愿再被英伟达GPU掣肘

奥特曼芯片计划的目的是解决制约OpenAI增长的因素，包括一些昂贵的AI芯片，这些芯片用于训练ChatGPT等AI系统背后的大型语言模型。

据OpenAI开发平台服务状态显示，1月29日ChatGPT平台的应用编程接口（API）出现断链，时长近20分钟，并且导致ChatGPT回答的错误率飙升。OpenAI表示 这主要是由于应用访问量激增，进而导致服务器“宕机”。 

有消息称，目前ChatGPT平台主要使用英伟达A100和H100，训练一次大约需要2.5万块A100芯片。

如果训练GPT-5，则还需要5万张H100。

市场分析认为，随着GPT模型的不断迭代升级，未来GPT-5或将出现无“芯”可用的情况。

奥特曼经常抱怨说，没有足够的此类芯片（即GPU）来支持OpenAI对人工通用智能的探索，OpenAI将人工通用智能定义为比人类更聪明的系统。

除了需求之外，算力成本也是AI芯片采购的核心要素之一。

公开数据显示，英伟达H100的价格已经飙升至2.5万-3万美元，这意味着ChatGPT单次查询的成本将提高至约0.04美元。

英伟达H100在 ebay上售价已经超过 4 万美元

如果要把ChatGPT能力与谷歌搜索对抗的话，不仅约481亿美元的AI芯片投入，而且每年还需要约160亿美元的芯片才能维持运作。

作为大模型厂商OpenAI在成本和满足需求两个核心要素上都被“卡脖子”，受制于英伟达，也不难理解奥特曼要“自己造芯片”的原因:更安全和更长期可控的成本，减少对英伟达的依赖。

黄仁勋：这钱能买下全部GPU了

媒体访谈中被问及奥特曼的7万亿美元计划时，黄仁勋笑着说，“这是非常大的数字，可以买下所有GPU。”

“如果你假设计算机不会变得更快，可能就会得出这样的结论：我们需要14颗行星、3个星系和4个太阳来为这一切提供燃料。但计算机架构仍在不断进步。”他认为，更高效、更低成本的芯片会持续出现，奥特曼的这种大规模投资将因此变得不那么必要。

不过老黄也没把话说死。他也强调，AI领域的投资增长不会在短期内停止，还预测：AI数据中心的规模会在五年内翻番。

所有的大型芯片制造商都在斥资数以百亿美元计的资金建厂，想让扩张跟上预期，即到2030年全球芯片销售额将超过1万亿美元。

台积电年产能已从2016年的每年约1,000万片硅晶圆增加到去年的1,600万片。

据芯片业内人士表示，如果奥特曼的计划获得成功，很可能会导致市场供过于求，从而推动价格下跌，并导致芯片工厂的开工率严重不足，由于固定成本高昂，这将成为该行业的致命伤。

文章随后引述Bernstein Research的Rasgon解释了该行业间歇性迸发式增长方式，他说：“现在他们正在投资，而到新工厂投产的时候，需求又消失了。”

他表示：“这种情况一直在发生，因为很多时候，你进行前期建设所依据的需求原本就是不真实的。于是就出现了这种无休止的循环。”

据了解，半导体行业目前的这轮蓬勃发展得到了全球各国政府的帮助，这些政府现在涉足该行业是因为，它们认识到了芯片对自身技术、经济和军事优势的重要性。两年前，美国通过了《芯片法案》(Chips Act)，将为新工厂的建设投入390亿美元，以期重建近几十年来流向亚洲的芯片产业。

想挑战英伟达？OpenAI不是第一个，也不是最后一个

除了OpenAI，还有一些公司也有自己做AI芯片的计划。

2月2日，科技巨头Meta Platforms对外证实，该公司计划今年在其数据中心部署最新的自研定制芯片，并将与其他GPU芯片协调工作，旨在支持其AI大模型发展。

研究机构SemiAnalysis创始人Dylan Patel表示，考虑到Meta的运营规模，一旦大规模成功部署自研芯片，有望将每年节省数亿美元能源成本，以及数十亿美元芯片采购成本。

据The Information统计，截至目前，全球有超过18家用于AI大模型训练和推理的芯片设计初创公司.

Tenstorrent、Cerebras、Graphcore、壁仞科技、摩尔线程、d-Matrix等，融资总额已超过60亿美元，企业整体估值共计超过250亿美元（约合1792.95亿元人民币）。

公司背后的投资方包括红杉资本、OpenAI、五源资本、字节跳动等。如果加上微软、英特尔、AMD等科技巨头和芯片龙头的“造芯”行动，对标英伟达的AI芯片企业数量最终就将超过20家。

如今，英伟达已经成为了AI大模型训练当中必不可少的关键合作方。

据富国银行统计显示，目前，英伟达在数据中心AI市场拥有98%的市场份额，而AMD的市场份额仅有1.2%，英特尔不到1%。

虽然这些初创AI芯片公司“杀不死”市值达1.63万亿美元的GPU龙头英伟达，但AMD、Meta、亚马逊、英特尔、微软也会对其形成“围剿”之势。

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