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硅谷大厂相继宣布增强AI智算中心建设 ,“缩放定律”终结了吗?

2025-02-14 01:31:41
来源:

猫眼影戏

作者:

西莱斯特·霍姆

手机检察

  猫眼影戏记者 冯擎峰 报道P6F9A2Y5R3B1T0V4X8W

北京时间2月7日 ,Open AI宣布 ,它正在评估哪些地区适相助为“星际之门”项目的数据中心所在地 ,标明Open AI正继续推进这项高达数千亿美元的AI基础设施建设项目。 在一次OpenAI面向媒体的电话集会上 ,首席全球事务官克里斯·莱恩(Chris Lehane)体现:“随着DeepSeek的消息传出 ,这标明这是一场很是真实的竞争 ,并且事关重大。这将决定未来世界的走向。” OpenAI体现 ,星际之门的第一座数据中心已经落地美国德克萨斯洲 ,公司正在寻求在美国海内建设更多AI智算中心。有消息称 ,目前美国有16个州对星际之门项目感兴趣。Open AI在官方通告中指出 ,这项计划将在增进AI生长同时 ,创立数以千计的新增就业 ,并推动美国部分地区的再工业化。 星际之门宣布于2025年1月 ,是美国新上任总统特朗普支持的AI基础设施投资计划。该计划最初由OpenAI、软银和甲骨文三家公司向星际之门投资1000亿美元 ,今后4年将陆续投资共计4000亿美元 ,用来在美国本土建设AI基础设施。 不但仅是星际之门项目正在连续推进中 ,近期微软、谷歌、亚马逊等云盘算大厂依旧在2025年加大了公司的资本开支。谷歌预计2025年的资本开支增长超40% ,将抵达750亿美元 ;Meta的资本开支增长超60% ,可能抵达650亿美元 ;微软的资本开支增长超80% ,抵达800亿美元 ;亚马逊的资本开支增长超35% ,抵达1050亿美元。 硅谷云盘算大厂不绝升高的资本开支 ,多用于打造AI智算中心为代表的AI基础设施 ,这切合着追求大算力的缩放定律(Scaling Law)逻辑。 缩放定律是Open AI在2020年提出的看法 ,即AI大模型性能会随着模型参数量、训练数据量、盘算资源增加而增加。随着模型参数增加 ,对训练数据量和盘算资源的需求也泛起指数级增长。 近期 ,缩放定律正受到更多质疑。前Open AI首席科学家伊尔亚·苏茨克维(Ilya Sutskever)在一次技术峰会上体现 ,全球训练数据量正在耗尽 ,这可能意味着无法通过扩大训练数据量来大幅提升AI大模型性能。当可训练数据放缓或停止 ,纵然增加盘算资源和模型参数 ,模型性能提升也有限。这直接攻击缩放定律的假设。 同样挑战缩放定律的另有DeepSeek V3/R1的模型。DeepSeek模型具备低本钱和高性能特点 ,它的V3模型训练本钱不到600万美元 ,也让行业开始怀疑大规模投资算力 ,从而提升AI大模型性能是否有效。“DeepSeek的火爆出圈正让算力高企的门槛变得越发平滑。”艾媒咨询首席剖析师张毅告诉记者 ,“市场对算力的态度会回归相对冷静的状态。” 不过恒久而言 ,不少业内人士认为缩放定律依然有效。Arm CEO雷内·哈斯体现 ,DeepSeek关于AI工业链是一大利好 ,可是这还缺乏够。他接着评论道:“云盘算大厂纷纷在2025年增加资本开支 ,标明我们这次还处于AI浪潮的早期阶段 ,越发强大AI所带来的革命性能力仍在孕育之中。” 这种看法受到多家业内券商机构回应。中信建投近期研报认为 ,尽管缩放定律受到技术、算力、数据影响遭遇瓶颈 ,可是强大的AI基础模型仍然是各厂商未来追求的主要偏向。DeepSeek R1的技术报告同样强调了 ,更大AI基础大模型的价值:“更大基础模型所发明的推理模式 ,关于提升推理能力至关重要。” 不过 ,恒久而言 ,Omdia剖析师王珅认为 ,缩放定律代表的大算力训练出更好模型 ,进而拥有更多AI未来潜力的逻辑依旧建立。 同时 ,王珅体现:“DeepSeek代表着一个轻量、高性价比、专注深化AI能力的探索偏向 ,星际之门代表着此前延续的高算力偏向 ,两种偏向在未来有何进展变革并欠好判断 ,还需时间视察。”他认为 ,如果行业偏向于探索DeepSeek代表的偏向 ,这会对原本高算力高投资的基础逻辑形成一些攻击 ,大规模AI智算中心建设将会减速。

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责编:周承权

审核:郭永慧

责编:袁绍宏

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