Sam Altman 的芯片野心，非常瘋狂

OPENAI 首席執行官 Sam Altman 的夢想是建立一個芯片工廠網絡來推動人工智能的發展，這一夢想可能比擔心的要瘋狂得多。

據上個月報道，Altman 據稱正在向總部位於阿布扎比的 G42、日本軟銀和微軟等合作伙伴尋求數十億美元的資金，以建造所有這些神經網絡加速器工廠。現在，《華爾街日報》的一篇報道援引更多匿名消息人士的話稱，這個雄心勃勃的項目可能涉及籌集高達 7 萬億美元的資金。

這是一個令人眼花繚亂的數字，根本不符合邏輯。

從這個數字來看，這幾乎是去年整個半導體市場總收入的 14 倍。據 Gartner 稱，2023 年全球半導體收入將突破 5,330 億美元。儘管圍繞生成型 AI 進行了各種炒作，但分析師預計今年的銷售額將增長 17%，達到 6,240 億美元。

但為了便於討論，我們可以説，奧特曼和他的合作伙伴確實如此勇敢，並且能夠以某種方式爭取到 2023 年美國國內生產總值的四分之一來資助這一努力。7 萬億美元能給你帶來什麼？

這些現金足以吞併英偉達、台積電、博通、ASML、三星、AMD、英特爾、高通以及所有其他重要的芯片製造商、設計師、知識產權持有者和設備供應商，而且還剩下數萬億美元。

雖然看着薩姆燒掉大量資金來拉開本世紀最大的反壟斷大戰會很有趣，但將這些錢投入工廠和處理器封裝更有可能是他想要提高芯片產量的目的。事實上，我們可以想出很多更好的方式來花掉這些錢，但我們還是先用芯片吧。

現在有很多晶圓廠

無論如何劃分，7 萬億美元對於晶圓廠（甚至是晶圓廠網絡）來説仍然是一筆鉅款。

如今，尖端芯片工廠的成本在 10 億 至 300 億美元之間，具體取決於工廠規模和位置。假設 Altman 設想的設施最終平均耗資約 200 億美元。按照這個速度，7 萬億美元可以讓你擁有大約 350 個晶圓廠。

那麼問題就變成了，誰來建造它們？這些設施是製造業中規模最大、最複雜的設施之一，需要來自無數供應商的組件和材料以及經過專門培訓的安裝、維護和操作人員。

因此，這些設施需要四年或更長時間才能上線，並且可能需要更長的時間才能將產量達到可接受的水平，這種情況並不罕見。正確建設晶圓廠沒有什麼快速的事情。

在美國，我們看到了對本土半導體制造和研發的大量投資，這在很大程度上受到 CHIPS 融資法案提供的 530 億美元政府補貼的推動。然而鑄造廠經營者已經遇到了嚴重的問題。

技術工人的短缺已經推遲了台積電亞利桑那工廠的開發。台積電甚至從中國台灣派遣技術人員前往美國，試圖讓工廠重回正軌。

去年夏天，半導體行業協會 (SIA) 和英國牛津經濟研究院警告稱，到 2030 年，美國半導體行業將面臨 67,000 名技術人員、工程師和計算機科學家的短缺。英特爾是美國最大的半導體行業之一。預計未來幾年這一數字將接近 70,000 至 90,000 個。

這僅適用於美國正在開發的少數晶圓廠。不需太多想象力就可以看出，在全球範圍內增加 350 個站點將帶來怎樣的問題。

充斥市場

如果這還不夠，半導體需求往往會以週期性方式起伏。瘋狂購買之後通常會經歷漫長的消化週期，而個人電腦銷量的增長往往與操作系統或軟件的發佈同時發生。

我們暫時假設這數百家晶圓廠不僅會為 OpenAI 或整個人工智能世界提供服務，還會為與之相關的所有事物提供服務，儘管 Altman 可能真正想要的只是源源不斷的機器學習加速器和相關計算產品。

內存市場剛剛從庫存過剩中恢復過來，庫存過剩導致平均售價創下歷史新低。與此同時，據報道，英特爾將其俄亥俄州晶圓廠的竣工日期推遲至 2026 年底，原因是當前半導體市場疲軟以及延遲獲得 CHIPS 法案資金。

當然，業界傳聞尚未詳細説明奧特曼所謂的 7 萬億美元半導體合資企業的具體時間表。可以肯定的是，這不會在一夜之間發生。此類開發需要進行調整，以避免過於激進地建設並讓過多的芯片充斥市場。

即使在未來 25 年裏，我們仍然在談論鉅額資金，足夠每年建設 14 座晶圓廠，每年成本達 2800 億美元。為了達到這一目標，台積電、三星和英特爾需要將其資本支出增加大約兩倍，並將其全部投入芯片工廠。

誠然，這聽起來沒那麼瘋狂，但考慮到理論上的時間表，為什麼 Altman 現在可能需要籌集 7 萬億美元？通常，當你看到像英特爾這樣的公司談論他們的代工路線圖時，他們只傾向於為立即進行中的項目提供資金。

例如，當這家 x86 巨頭宣佈計劃在未來 10 年投資 1000 億美元建設俄亥俄州巨型晶圓廠時，它實際上只承諾建設兩個站點，每個站點的估計成本為 100 億美元。而且，正如我們之前提到的，即使這也被推遲了。

更大計劃的一部分？

因此，也許這個 7 萬億美元的項目確實是一個更大的計劃，可以推動 OpenAI 的雄心壯志。所有這些芯片都必須去某個地方。這意味着他不僅需要晶圓廠來製造芯片，還需要數據中心來使用它們，並且（希望）清潔能源來讓一切運行，這也將花費高昂的費用。

眾所周知，用於為人工智能模型提供動力的芯片非常耗電。單個 8 GPU Nvidia H100 節點的額定功率為 10.2 千瓦。將其擴展到 350,000 個 GPU（這就是 Meta 聲稱今年將部署的數量），您將看到巨大的功率。

GPU 預算為 1000 億美元，僅佔 7 萬億美元預算的 1.4%，您可以以每台 20,000 美元的價格購買 500 萬台 H100。根據記錄，這是 Nvidia 預計 2024 年全年出貨量的兩倍多。

不用説，電源將是一個問題。因此，撥出一些現金來應對這一挑戰是有意義的。

好消息是奧特曼在支持能源初創公司方面有着悠久的歷史。去年，OpenAI 首席執行官支持的核裂變初創公司 Oklo 宣佈了上市計劃。

與此同時，在更具實驗性的方面，Altman 大力支持 Helion Energy，該公司正在致力於將模塊化氦 3 聚變發電廠商業化。儘管 Helion 尚未證明其反應堆確實有效，但 Altman 的參與似乎足以讓微軟與這家初創公司簽署電力購買協議。假設這項技術能夠發揮作用，預計至少要到 2028 年才能部署。

無論如何，這會讓你的拙劣的黑客得出這樣的結論：用於描述奧特曼野心範圍的 7 萬億美元要麼是嚴重誇張，要麼是某個更大、更全面的計劃的一部分。

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