奥特曼欲砸7万亿美元重塑芯片行业,这笔钱是什么概念?

生成式人工智能（AIGC）的热潮，引发了对大模型算力的海量需求，使得英伟达（Nvidia）AI芯片供不应求，加之算力成本不断攀升，让AI巨头们或将选择“围剿”英伟达。Chat GPT之父，OpenAI CEO山姆·奥特曼（Sam Altman）就有了一个宏伟的抱负：筹集7万亿美元重塑全球半导体产业。

据 OpenAI 表示，他们已经进行了关于增加全球芯片、能源和数据中心的基础设施和供应链的富有成效的讨论。早在1月20日，彭博报道称，奥特曼正在与中东阿布扎比G42基金、日本软银集团等全球投资者筹集超过80亿美元资金，成立一家全新AI 芯片公司，目标是利用资金建立一个工厂网络来制造芯片，直接对标英伟达。但目前谈判仍处于早期阶段，完整名单尚不确定。

7万亿美元，是什么概念？

美东时间2月16日周五，据知情人士透露，奥特曼正在与包括美国与阿联酋政府在内的亚洲地区投资者洽谈，为一项雄心勃勃的科技计划筹集资金，该计划耗资数万亿美元，将提升全球芯片制造能力，扩大其为人工智能（AI）提供动力的能力。目前，微软已经表示支持奥特曼的计划，承诺投入约130亿美元用于OpenAI的发展。

其中一位知情人士告诉华尔街日报，该项目可能需要筹集多达5万亿至7万亿美元的资金。但这些筹资计划面临着巨大的障碍，奥特曼告诉其中一些人，如果美国政府不批准，他就无法推进上述AI芯片计划。

上周这则消息公开后，全球哗然，主要是因为7万亿这个规模超乎想象。这个金额占全球GDP的10% ，相当于2.5个微软、3.75个谷歌、4个英伟达、7个Meta，或者11.5个特斯拉。

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。

按照企业融资标准，奥特曼所讨论的金额也大得离谱，甚至比一些主要经济体的国债以及大型主权财富基金还要大。作为美国市值最高的两家公司，微软和苹果的总市值约为6万亿美元。

之前英伟达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 GPU卡，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。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，也就不难理解奥特曼要“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。

相比其他困难，钱反倒是最容易解决的

消息披露后，华尔街日报另一篇专文指出，奥特曼重塑芯片行业的愿景需要的不仅仅是资金。因为半导体行业是世界上最错综复杂的行业之一，历史上还出现过一些剧烈的周期性波动。

华尔街日报这篇由Asa Fitch / Keach Hagey 共同署名文章说，世界上最先进的芯片制造商花了数十年时间才达到目前的高度。一些芯片公司曾在该行业某个严重衰退期（如21世纪头十年的初期和中期）步履艰难。还有一些公司由于担心高成本和高失败风险而停止了尖端芯片的研发。

目前，世界上只有三家公司有能力大批量生产最尖端的芯片，包括为AI系统提供动力的处理器。这三家公司分别是台积电、三星电子和英特尔，之前有媒体称，上月奥特曼赴韩国和三星、SK海力士的高管会面，据报道，双方会议讨论的主要话题之一是高带宽存储（HBM）芯片，有消息称，若合作达成三星和SK海力士可能会为OpenAI定制开发以及生产存储芯片。另有媒体称，他还去找了台积电。

奥特曼已经与芯片制造商们进行了讨论，希望与它们联合起来，斥资数万亿美元建设和运营新工厂，同时投资能源和其他AI基础设施。包括英伟达在内的全球最大一些芯片公司都自己设计芯片，但将生产外包给台积电等公司。

建造一座尖端芯片工厂通常需要至少100亿美元。但即便明白花费不菲，再看奥特曼讨论的建设计划，投资规模也堪称极端。报道引述Bernstein Research的分析师Stacy Rasgon估计，从整个芯片行业发展历史来看，迄今在芯片制造设备方面的总投入为略超过1万亿美元。

文章进一步指出，芯片制造堪称当今最复杂的一种制造形式，要想取得成功，资金并不是唯一要素。

业内高管表示，要招揽很多工程师来运营大量新工厂、在工厂里要配备好足够的设备，还有要获得足够订单等，这些方面都存在不确定性。半导体行业专家、兰德公司的高级顾问Jimmy Goodrich说：“半导体行业并不缺乏资金。根本的挑战在于这项技术的难度超乎想象。”

因此该文写道，即使新建了大量芯片工厂，也不一定能解决奥特曼眼前的问题：生产OpenAI的ChatGPT等系统所需的AI芯片。

另外，奥特曼还抱怨过英伟达芯片的成本，据Raymond James分析师Srini Pajjuri表示，这是又一个可能无法通过多建芯片工厂解决的问题。奥特曼说：“要想降低AI芯片的价格，我们需要更多与英伟达竞争的对手。”

黄仁勋：这钱能买下全部GPU了

在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。

文章续指，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。

美国政府审查是最大阻碍

奥特曼最近几周会晤了美国商务部长吉娜·雷蒙多（Gina Raimondo）及其他美国官员，讨论他所设想的芯片制造公司大计。不过，他寻求的部分融资来自中东，可能引发美国财政部下属委员会有关海外投资的国家安全审查，可能违反美国商务部向中东输出芯片的出口限制。

此外，美国的法律禁止个人在直接竞争的两家公司同时担任董事会董事或高管，拜登上台后，政府加强了对这类所谓连锁董事的审查。目前尚不清楚 OpenAI 会不会为新公司提供资金或与新公司建立正式关系，但如果新公司寻求制造专供 OpenAI 使用的芯片，美国联邦贸易委员会（FTC）或司法部的反垄断执法人员可能会对奥特曼的参与感到担忧。

上月，FTC已经启动对科技巨头投资OpenAI和Anthropic两家AI明星初创的反垄断调查。据称调查的重点是微软投资OpenAI、亚马逊投资Anthropic，以及谷歌投资Anthropic，这三项投资的总额超过190亿美元。

以上这些，也是7万亿芯片计划要先得到美国政府批准的部分原因。

在最近与芯片公司进行了一系列互动之后，奥特曼将出席2月21日举办的首届英特尔代工业务IFS Direct Connect 活动，奥特曼作为嘉宾发表演讲，双方或将公布合作事项。英特尔预计将成为未来几周内将发放的《芯片法案》补贴的一个主要接受者。

目前还不清楚奥特曼将如何为数十家新工厂物色人才。半导体产业协会预计，到本十年末将创造115,000个工作岗位，其中58% 的岗位可能无法填补。而且，他能否在合理的时间内找到足够的生产设备也是个未知数。

文章总结称，业内人士说，制造芯片所面临的挑战与奥特曼之前创业所面临的挑战不同，之前的很多是涉及计算机和软件。Goodrich表示说：“在软件领域，一切皆有可能，这实际上只是一个资金和代码的问题，然而，在硬件科技领域，你实际上必须面对物理定律。你必须考虑现实世界和工程挑战，而这些工作是很难的。”

有网友评论称，这种规模的资金一旦投入到半导体行业，单个国家根本无法消化，只能在全球铺开。这种行为已经超出商业范畴，是国家政治行为。而这笔钱如果由AI来控制，AI真是要推翻人类政权了。

想挑战英伟达？OpenAI不是第一个，也不是最后一个

此外，除了OpenAI，还有一些公司也有着自己做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，包括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）。

这些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公司的市场份额仅有1.2%，英特尔则只有不到1%。

即使这些初创AI芯片公司“杀不死”市值达1.63万亿美元的GPU龙头英伟达，英特尔、AMD这类老牌芯片巨头、Meta、亚马逊、微软这类互联网和云服务厂商，也会对其形成“围剿”之势。

来源：https://www.eet-china.com/news/202402184494.html