OpenAI首席执行官萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）向来以野心勃勃著称，但他最新表态的激进程度连其惯常的科技狂言都相形见绌。在社交平台X的发文中，阿尔特曼透露OpenAI计划在年底前部署“远超100万块GPU”——仅这个数字就足以令人震惊。要知道，埃隆·马斯克（Elon Musk）旗下凭借Grok 4模型引发轰动的xAI公司，目前仅运行着约20万块英伟达H100 GPU。这意味着OpenAI将拥有五倍于对手的算力，但阿尔特曼仍表示远远不够：“为团队感到骄傲...”他写道，“但现在他们最好开始研究如何将这个数字扩大100倍（笑）。”
虽然文末的“笑”字看似玩笑，但阿尔特曼的过往记录表明这绝非戏言。今年二月，他就曾坦言OpenAI不得不暂缓推出GPT-4.5，原因竟是“GPU用光了”。考虑到英伟达顶级AI硬件已售罄至明年，这次断供危机促使阿尔特曼将算力扩张列为最高优先级。其推动的合作项目与基建计划，规模堪比国家级工程而非普通企业升级。当OpenAI在今年晚些时候实现百万GPU目标时，这不仅是炫技——更将确立其全球最大AI算力消耗者的地位。
至于百倍增幅的构想，其疯狂程度正如字面所示。按当前市价计算，1亿块GPU将耗资约3万亿美元（接近英国GDP总量），这还不包括电力消耗和数据中心建设成本。短期内英伟达根本无力生产如此多的芯片，更遑论满足其能源需求。但这正是驱动阿尔特曼的“登月式思维”——其核心不在于具体目标，而是为通用人工智能（AGI）奠定基础，无论这意味着定制芯片、新型架构还是尚未诞生的技术。
最具象的例证当属OpenAI在德克萨斯州建造的全球最大单体数据中心。该设施目前功耗已达300兆瓦（相当于中型城市用电量），预计2026年中期将突破1吉瓦。如此庞杂的能源需求已引发当地电网运营商警告：为此规模设施稳定电压频率需要耗资巨大的快速基建升级，连州级公用事业公司都难以应对。
值得注意的是，OpenAI并未将所有筹码押在英伟达硬件上。虽然微软Azure仍是其主要云服务支柱，但该公司已与甲骨文（Oracle）合作建设自有数据中心，传闻还在探索谷歌TPU加速器以实现算力多元化。这场军备竞赛中，从Meta到亚马逊都在自主研发AI芯片，并押注高带宽内存（HBM）以喂养巨型模型。阿尔特曼则暗示OpenAI自有定制芯片计划，这对持续扩张的公司而言合乎逻辑。
这番表态也揭示了AI领域的飞速迭代。一年前，拥有1万块GPU的公司尚属行业翘楚。如今，即便是100万块也仅是通往更宏大目标的垫脚石。OpenAI的基建推进不仅关乎加速训练或优化模型部署，更是在算力为终极瓶颈的行业中夺取长期优势。当然，英伟达必然乐见其成。
1亿块GPU现实吗？以当前制造工艺、能源效率和成本衡量绝无可能。但这正是关键所在——阿尔特曼的愿景从不拘泥于现有条件，而是着眼于未来可能。年底即将上线的百万GPU将成为AI基础设施的新基准，而超越这个基准的野心，若以阿尔特曼的履历为鉴，或许不该被简单视为炒作。
