文 | 新质动能，作者｜沐风，编辑｜时楠 文 | 新质💯动能，作者｜沐风，编辑｜时楠 AI圈又地震了。 🤔就在北京时间9月23号凌晨，英伟达和OpenAI，突然扔出了😎一颗“王炸”：两家公司宣布结成战略合作伙伴，英伟达准备向Op🎉enAI，投资高达1000亿美元。 这是黄仁勋有史以来🚀最大手笔。算下来，要用掉400万到500万块GPU，几乎等于🙌英伟达今年一整年的出货量。钱投到哪儿？——10GW AI数据🎉中心。 这不是一笔普通的融资，这是一场押上整个行业未来😴的豪赌。黄仁勋准备用相当于英伟达今年全部、去年两倍的GPU产🔥量，去武装OpenAI一家公司。 这场疯狂的交易背后，😢藏着怎样的盘算？是黄仁勋和奥特曼的“兄弟情深”，还是两个顶级😡玩家在联手颠覆AI圈？这场千亿豪赌，是不是意味着，AI的下半👍场已经开打了？ 一场疯狂的千亿“豪赌” 我们先来😆看看，这笔交易到底有多疯狂。 OpenAI的计划，是未❤️来几年要建一个总功率高达10吉瓦（GW）的AI数据中心集群。😀10吉瓦是什么概念？黄仁勋自己算了笔账：这差不多等于400万😊到500万块GPU。 这数字，直接把整个行业都给干沉默😉了。一家OpenAI，就要吃掉英伟达全球一年的GPU产能。 😂 但你以为，这是黄仁勋在“为爱发电”吗？并不是。 🤗这笔钱，最有意思的地方在于它的流向。根据黄仁勋自己在财报电话😴会上透露的数据，建一个1吉瓦的数据中心，成本大概是500到6⭐00亿美元，其中，有350亿，是用来买英伟达的芯片和系统的。😊 看懂了吗？这根本就是一场左手倒右手的资本魔术。 😎 英伟达名义上投资了1000亿美元给OpenAI，但这些钱，😘最终会通过OpenAI采购GPU的方式，大部分又流回了英伟达🤗的口袋。 有分析师直接就说了，这对黄仁勋来说，是一个“👏非常良性的循环”。 说白了，这是两个大佬在“互刷业绩”💯：OpenAI，拿到了梦寐以求的资金和产能保证；而英伟达，则🚀用这笔投资，死死锁定了全球最大、也最重要的AI客户。 🤗消息一出来，资本市场立马就心领神会了。英伟达的股价，当天一度😊大涨近4%，市值冲到了4.46万亿美元。 奥特曼与黄仁🥳勋的焦虑 这场交易，可以说是两个“焦虑的男人”，一拍即😜合的结果。 展开全文 先说OpenAI的奥特曼。😢说白了，他快被“算力焦虑”给逼疯了。 ChatGPT每🔥周有7亿人要用，这背后，是天文数字般的算力消耗。为了不被算力😀“卡脖子”，奥特曼这两年，一直在疯狂“买买买”： 先是😴跟甲骨文，签了3000亿美元的五年合同； 然后从云服务🙄商那里，租了1000亿美元的备用服务器； 现在，又拉来⭐了英伟达这1000亿美元的直接投资。 短短几年，承诺的😘算力支出，就超过了5000亿美元。这烧钱的速度，比很多国家的👏财政支出还猛。 为什么要这么烧？ 算力就是蒸汽机😅时代的煤炭，电气化时代的电网。没有它，超级智能只是一个空壳子🌟。 奥特曼的逻辑非常简单粗暴：研究顶尖 AI，做出用户😁真正想用的产品。同时，解决前所未有的基础设施挑战。 换💯句话说，模型不是瓶颈，GPU 、能耗才是瓶颈。 这也是😂为什么，OpenAI 敢把一半的收入都砸到算力上。OpenA😜I 在 2030 年的研发投入(主要是算力成本)接近总收入的🙄 50%。 对比一下同行：亚马逊、微软、谷歌的研发占收🤯入 10%-20%；Meta也就25%。 有人说，这不💯理性。可在奥特曼看来，不这样烧就永远追不上超级智能。他认为，🙄谁先拥有了最强大的算力基础设施，谁就能第一个训练出超级智能，😀谁就能定义下一个科技时代。 而英伟达的黄仁勋，则用这1👍000亿，为自己的帝国，挖了一条深不见底的“护城河”。 🥳 他焦虑的是什么？是AMD这些竞争对手的追赶，是微软、谷歌这🚀些云厂商，都在搞自研芯片，想摆脱对英伟达的依赖。 现在🌟，通过和OpenAI的深度绑定，他相当于告诉全世界：别折腾了😍，通往AGI的这条路，已经被我承包了。未来几年，最顶级的AI💯模型，还将在英伟达的芯片上运行。 这1000亿买来的，🥳是未来几年，英伟达在AI芯片领域，不可动摇的霸主地位。 😍 巨头上桌，其他人还有得玩吗？ 就在英伟达和OpenA🙌I上演这场“世纪豪赌”的时候，一个冷酷的现实，也摆在了所有A😀I创业者的面前： 大模型“炫技”的时代，可能已经过去了😁。 金沙江创投的朱啸虎，最近就直言：“说实话大家都很失🙄望。”在他看来，GPT-5的表现，并没有带来质的飞跃，Tra🎉nsformer架构的潜力，似乎快被挖干了。 但这不意😆味着AI没机会了。恰恰相反，当上游的模型技术放缓，真正的机会🤔，才开始向下游的应用层渗透。 朱啸虎举了个例子：AI语🙄音电话，现在已经能做到以假乱真了。AI生成视频，一旦延迟能压🤔缩到一秒以内，对整个内容行业的冲击，将是颠覆性的。 A😁I下半场的战争，已经悄然开启。英伟达和OpenAI的这笔交易😊，就是一声号角。它告诉所有人，AI已经从一个比拼算法的游戏，🤯变成了一个比拼资本、能源和产业链的“军备竞赛”。 这对🥳中腰部的创业者来说，意味着什么？ 意味着，你再也不可能😜去正面硬刚基础设施了。生存空间，只剩下那些巨头们看不上、或者🤯懒得干的脏活累活。比如，扎进某个垂直行业，用AI去优化那些复😀杂的流程；或者在语音、视频这些具体的应用场景里，做出体验极致👍的产品。 未来的AI行业，会越来越像一个分工明确的“工😊地”：巨头们负责修路、盖楼、建发电厂；而其他的创业者，则负责👏在这栋楼里，做装修、开小卖部、送外卖。 结语 英😘伟达和OpenAI的这场千亿豪赌，就是一个“分水岭”。 😢 当芯片大战的硝烟散去，真正改变世界的，可能不是那些没有应用👍场景的“超级智能”，而是那些有刚需的应用。 在AI的下🤗半场，巨头们负责修高速公路，而其他人，则要在这条路上，找到自😊己的那辆车，和能到达的目的地。返回搜狐，查看更多

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近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多