文 | 锦缎 文 | 锦缎 北京时间周二凌晨，O🚀penAI和英伟达联合宣布了一份战略合作意向书，计划为Ope💯nAI的AI基础设施部署至少10吉瓦的英伟达系统，英伟达计划🤯在系统部署过程中投资高达1000亿美元。 两家公司表示😜，第一吉瓦的英伟达系统将于2026年下半年上线，采用英伟达的🤗Vera Rubin平台。 OpenAI首席执行官萨姆🤩·奥特曼在公告中表示：“一切都始于计算能力。算力基础设施将成🤩为未来经济的基础，我们将利用与英伟达共同构建的系统，不仅推动😅新的AI突破，还将大规模赋能个人和企业。” 这笔惊天合😴作意味着什么？ 01 史无前例的规模 这一10吉😜瓦的项目，代表了AI基础设施前所未有的雄心规模。 英伟😊达首席执行官黄仁勋在接受CNBC时表示，计划的10吉瓦相当于🔥400万至500万个图形处理单元（GPU）的功耗，这与公司今😍年全年的GPU出货量相当，是去年出货量的两倍。 这项投😍资涉及的建设工程将从2026年下半年开始，逐步推进，英伟达的😍投资会跟着每阶段的部署走。 02 OpenAI的“风险😊管理” OpenAI的算力需求反映了AI开发的残酷现实😀。ChatGPT现在有7亿周活跃用户，OpenAI得不断突破🎉技术来证明自己5000亿美元的估值。训练下一代AI模型需要海😂量算力，这正在改变AI公司融资与花钱的方式。 这次合作😢解决了OpenAI的燃眉之急。普通融资会稀释股东权益，尤其O😘penAI可能要重组公司。想优先拿到芯片，光靠买可不够，得让😉供应商也有动力。 但这笔交易的财务结构有点“绕”。Op😘enAI拿了英伟达的1000亿美元，未来会通过买芯片慢慢“还👏”回去。不管OpenAI最后赚不赚钱，英伟达都稳赚不赔。 ❤️ 这合作时机也反映了AI基础设施的激烈竞争。OpenAI最🌟近砸了3500亿美元在云服务上，主要是甲骨文，还有微软和谷歌😘。这次和英伟达的交易说明OpenAI想分散风险，同时确保能用😍上最先进的芯片。 03 英伟达的“一盘大棋” 对😂英伟达来说，这不只是卖芯片，而是要掌控AI生态。英伟达已经在😂AI领域四处投资：50亿美元给英特尔做定制CPU，7亿美元投🤯英国数据中心公司Nscale，还花9亿多美元收购AI初创公司😡Enfabrica的团队和技术。 英伟达正从硬件供应商👍变成AI基础设施的“大总管”。 展开全文 这次投🎉资还能帮英伟达应对竞争。AMD正推出性能更强的芯片，云服务商😅也在开发自己的芯片。OpenAI自己也计划明年量产自研芯片。😊英伟达通过持有客户股份，增加客户换供应商的成本。 这合🚀作还能让英伟达偷瞄OpenAI的技术计划。双方会一起优化Op😅enAI的模型和英伟达的软硬件，英伟达能了解OpenAI的开🤗发方向，指导自己的研发。即使OpenAI以后少用英伟达的芯片😴，英伟达作为股东也能分一杯羹。 04 算力基础设施将成🔥为未来经济的基础 两家公司都以变革性的视角描述了此次合🔥作。 奥特曼强调“算力基础设施将成为未来经济的基础”。😜黄仁勋描述通过前所未有的数据中心建设支持“下一代智能”。 😘 这一措辞，在当前这个经济不确定时期，的确充满了诱惑。 😆 上周，美联储在劳动力市场降温迹象中下调了利率。主席杰罗姆💯·鲍威尔指出，“劳动力市场确实在冷却”。传统经济指标建议谨慎🔥，而AI投资则则是充满经济衰退的唯一赌注。 作为一份不😴受约束的合作意向，双方这一合作能持续到何种程度，最终取决于向🤔人工通用智能的进展——这一目标在定义和时间上仍不明朗。合作假😜设基础设施规模将加速能力开发，创造足以证明投资合理性的经济回😴报。 05 AI的尽头是电力 为了更直观地理解这🎉一电力需求，10吉瓦大约相当于10座核反应堆的输出功率，每座🥳核反应堆通常输出约1吉瓦。当前数据中心的能耗范围从10兆瓦到😉1吉瓦不等，大多数大型设施的耗电量在50至100兆瓦之间。 😎 OpenAI计划的基础设施规模将远超现有设施，所需的电🙌力相当于多个主要城市的用电量。 奥特曼对超大型数据中心🤩交易的雄心可以追溯到一年前。去年9月，Constellati🎉on Energy首席执行官乔·多明格斯对彭博社表示，他听说😉奥特曼希望建设5到7个各为5吉瓦的数据中心。Digicono😁mist的亚历克斯·德·弗里斯对《财富》杂志表示，7个5吉瓦🌟的单位将消耗“相当于纽约州用电量两倍的电力”。 美国各🙌地正在涌现其他大规模AI基础设施项目。7月，怀俄明州夏延的官🤔员宣布计划建设一个AI数据中心，最终规模将达到10吉瓦——即😂便在最初的1.8吉瓦阶段，其耗电量也超过该州所有家庭用电量的❤️总和。该项目是否与OpenAI的计划相关尚不清楚。 0⭐6 计算资源走向垄断 在美国的先进半导体出口管制背景下🥳，英伟达与OpenAI的合作，代表了通过优越的基础设施访问权🔥维持美国AI领导地位的赌注，同时将关键能力集中在少数玩家手中🙄。 这一合作加剧了人们对AI行业结构的现有担忧。 ⭐ 英伟达、微软和OpenAI这三家实体通过交叉投资日益控制关😅键基础设施层。微软持有OpenAI的大量股权，同时提供云计算🙄服务。英伟达现在通过直接投资和硬件供应关系进一步深化合作。 😂 英伟达和OpenAI的交易让AI行业的趋势更明显：硬件🙄和软件巨头通过财务捆绑加深技术合作。这既是基础设施的大赌注，😘也是精明的风险管理。 这合作可能加速AI发展，但也集中😉了市场力量；可能证明投资价值，但也带来系统性风险；可能巩固美😎国技术领先，但也限制了竞争。 分阶段结构提供了灵活性，🤩但核心逻辑无法回避——AI发展需要巨大规模，而规模需要超级合😁作。最初，这像是快速增长期的临时协调。现在，它像是永久的行业😁格局。返回搜狐，查看更多

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秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

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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