由于高质地数据吃紧以及粗豪的数据中心建变老本体育游戏app平台，AI大模子的升级速率正在放缓，可能反过来连累行业举座和数据中心确立的阐扬；同期，马斯克大举发力数据中心确立可能栽种其他AI公司的扩展难度。

　　本文作家：李笑寅

　　开首：硬AI

　　大师数据中心正在濒临放缓窘境。

　　汹涌澎拜的AI波澜推升了数据中心委果立怒潮，但跟着大模子对算力的要求逐日俱增，数据中心升级的脚步似乎要跟不上捏续苍劲的AI需求了。

　　着名科技媒体The Information近日报说念称，由于高质地数据吃紧以及粗豪的数据中心建变老本，AI大模子的升级速率正在放缓，可能反过来连累行业举座和数据中心确立的阐扬。

　　与此同期，马斯克合法举发力数据中心确立，在“鲶鱼效应”（引导入袼褙后，激勉弱者变强）下，一场更高难度的大型数据中心竞赛行将打响，数据中心委果立怒潮还能否延续？

　　“数据饥饿”落幕大模子迭代速率

　　据OpenAI职工向The Information暗意，GPT迭代放缓的原因之一是：可供大模子预覆按所需的高质地文本和其他数据正在束缚减少。

　　这些东说念主士暗意，在昔时几年中， LLMs使用来自网站、竹素和其他开首的公开文本和其他数据进行预覆按历程，而如今，这类数据简直已被“榨干”。

　　据悉，鄙人一代旗舰模子“Orion”中，OpenAI天然如故开动尝试在覆按阶段引入AI生成数据，但同期又濒临一个新问题，即Orion最终可能在某些方面与旧型号的大模子不异。

　　同期，数据中心粗豪的建变老本可能也难以撑捏起迭代所需的盛大算力要求，OpenAI商量员Noam Brown在上个月的TEDAI会议上暗意，开导更先进的模子在经济上可能并不成行。

“咱们确切要覆按耗尽数千亿好意思元或数万亿好意思元的模子吗？偶然候，扩展（scaling laws）的范式也会崩溃。”

　　此外，由于大模子迭代升级对处事器集群鸿沟的要求越来越高，所需的功率也呈倍数级栽种，散热问题正越来越成为数据中心升级的一大窒碍。

　　马斯克发力AI，OpenAI等惦记被“其后居上”

　　马斯克为xAI竣事“最大超算中心”的高兴的速率之快，如故向OpenAI等头部竞争敌手生效制造了狰狞。

　　在本年7月“GenAI Summit SF 2024”东说念主工智能峰会上，马斯克旗下的AI初创公司xAI布告，野心在几个月内建成一个约10万H100芯片的数据中心，堪称是“寰球上最建壮的AI覆按集群”，旨在覆按更建壮的AI模子。

　　同月，马斯克支吾平台“X”上布告，xAI公司已开动在“Supercluster”上进行覆按，该集群由10万个液冷英伟达的H100 GPU组成，在单个辛勤径直数据存取（RDMA）结构上运行。

　　马斯克的豪赌，基于“缩放定律”（scaling laws）：数据中心鸿沟越大、覆按出来的大模子就越好。

　　据悉，“Supercluster”的集群鸿沟是Meta等科技巨头已罕有据中心鸿沟的数倍。对比来看，OpenAI覆按GPT4，需要用到25000块A100 GPU，仅为Supercluster的1/20。

　　而况，据英伟达方面向媒体走漏，该数据中心仅用122天就建成，而凭证其CEO黄仁勋的说法，这种这种鸿沟的GPU集群频繁需要三年的期间来贪图和想象，还零散需要一年的期间智商参预使用。

　　尽管xAI的东说念主工智能器具仍远远逾期于OpenAI，但他构建数据中心的速率引起了Sam Altman的警惕。据一位知情东说念主士向媒体走漏，马斯克在X上官宣了Supercluster的建成后，Altman与微软的基础程序高管发生了争执，惦记xAI的发展速率比微软快。

　　本文来自微信公众号“硬AI”，热心更多AI前沿资讯请移步这里

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