Sam Altman은 3 조 달러의 비용이들 수있는 Openai의 1 억 GPU 스케일을 괴롭 힙니다.
Openai의 CEO Sam Altman은 작게 생각하는 것으로 알려져 있지 않지만 그의 최신 의견은 그의 일반적인 대담한 기술 토크 브랜드의 경계를 밀어냅니다. x의 새 게시물에서Altman은 올해 말까지 OpenAi가“온라인으로 1 백만 개가 넘는 GPU를 온라인으로 가져 오기”에 적합하다고 밝혔다. 그것만으로도 놀라운 숫자입니다. Elon Musk의 Xai는 올해 초 Grok 4 모델로 파도를 만들어 약 20 만 Nvidia H100 GPU에서 실행된다는 점을 고려합니다. Openai는 그 힘이 5 배가 될 것이며 Altman이 미래에 들어가는 것은 여전히 충분하지 않습니다. “팀이 매우 자랑 스럽습니다 …”그는 다음과 같이 썼습니다. “하지만 이제 그들은 100 배의 LOL을 알아내는 방법을 알아내는 것이 좋습니다.”
우리는 올해 말까지 온라인으로 가져온 백만 GPU를 넘을 것입니다! 팀을 매우 자랑스럽게 생각하지만 이제 그들은 100X에 어떻게 That LOL을하는지 알아내는 것이 좋습니다.2025 년 7 월 20 일
“lol”은 그가 농담하는 것처럼 들릴지 모르지만 Altman의 실적은 그렇지 않다고 제안합니다. 2 월에 그는 OpenAi가 문자 그대로 “GPU에서 벗어난”GPT -4.5의 롤아웃 속도를 늦춰야한다고 인정했다. 그것은 단지 사소한 딸꾹질이 아닙니다. Nvidia가 내년까지 AI 하드웨어 프리미어로 매진된다는 점을 고려하면 모닝콜이었습니다. Altman은 Compute Scaling을 최우선 순위로 만들었고, 기업 IT 업그레이드보다 국가 규모의 운영과 비슷한 파트너십 및 인프라 프로젝트를 추구했습니다. OpenAi가 올해 말에 백만 GPU 이정표를 쳤을 때, 그것은 소셜 미디어 플렉스 일뿐 만 아니라 지구상에서 AI Compute의 최대 규모의 단일 소비자로 자체화 될 것입니다.
어쨌든, 100x 목표에 대해 이야기합시다. 왜냐하면 그것이 들리는 것만 큼 야생이기 때문이다. 현재 시장 가격으로 1 억 개의 GPU는 영국의 GDP에 거의 약 3 조 달러가 소요될 것이며, 이는 전력 요구 사항이나이를 수용하는 데 필요한 데이터 센터를 고려하기 전에입니다. Nvidia가 단기적으로 많은 칩을 생산할 수있는 방법은 없습니다. 그러나 그것은 Altman을 운전하는 Moonshot 사고입니다. 그것은 문자 그대로의 목표와 AGI (인공 일반 정보)의 기초를 내려 놓는 것에 관한 것이 아닙니다. 이것은 맞춤형 실리콘, 이국적인 새로운 아키텍처 또는 아직 보지 못한 것을 의미합니다. Openai는 분명히 알고 싶어합니다.
이에 대한 가장 큰 생활 증거는 현재 세계 최대의 단일 시설 인 Openai의 Texas Data Center로, 중간 크기의 도시에 전력을 공급하기 위해 약 300MW를 소비하고 20126 년 중반까지 1 기가 와트를 강타 할 예정입니다. 이러한 거대한 예측할 수없는 에너지 수요는 이미 텍사스 그리드 운영자로부터 조사를 이끌어 내고 있으며,이 규모의 사이트의 전압과 주파수를 안정화시키기 위해서는 주 유틸리티조차도 일치하는 데 어려움을 겪고있는 비용이 많이 들고 빠른 인프라 업그레이드가 필요하다고 경고합니다. 그럼에도 불구하고 혁신이 우세해야하며 거품이 터져서는 안됩니다.
재미있는 수학 : 100,000,000 gpus × GPU 당 $ 30,000 = $ 3,000,000,000 $ 3 조2025 년 7 월 20 일
회사는 NVIDIA 하드웨어를 비축하는 것이 아닙니다. Microsoft의 Azure는 기본 클라우드 백본으로 남아 있지만 OpenAi는 Oracle과 파트너 관계를 맺고 자체 데이터 센터를 구축했으며 Google의 TPU 가속기를 탐색하여 컴퓨팅 스택을 다각화하고 있다는 소문이 있습니다. 메타에서 아마존에 이르기까지 모든 사람들이 사내 AI 칩을 구축하고 HBM (High Bandwidth Memory)에 큰 베팅을하기 위해 대형 무기 경주의 일부입니다. Altman은 자신의 입장에서 OpenAi의 자체 맞춤형 칩 계획을 암시했으며 회사의 규모가 커지면 의미가 있습니다.
Altman의 의견은 또한이 필드가 얼마나 빨리 움직이는 지에 대한 서브 틀에 대한 상기시켜줍니다. 1 년 전, 10,000 GPU를 자랑하는 회사는 헤비급 경쟁자처럼 들렸습니다. 이제 1 백만조차도 훨씬 더 큰 것을 향한 또 다른 디딤돌처럼 느껴집니다. OpenAi의 인프라 푸시 푸시는 더 빠른 교육이나 더 부드러운 모델 롤아웃이 아닙니다. 컴퓨팅이 궁극적 인 병목 현상 인 산업에서 장기적인 이점을 확보하는 것입니다. 물론 Nvidia는 빌딩 블록을 제공하는 것이 기뻐할 것입니다.
1 억 개의 GPU가 현실적입니까? 오늘날에는 제조, 에너지 효율 및 비용이 획기적인 것이 아닙니다. 그러나 그것이 요점입니다. Altman의 비전은 현재 제공되는 것에 구속되지 않고 다음에 가능한 것들을 목표로 삼았습니다. 연말까지 온라인으로 오는 백만 개의 GPU는 AI 인프라의 새로운 기준선을 표시하는 진정한 촉매제이며, 이는 하루 종일 다각화되는 것으로 보입니다. 그 이상의 모든 것은 야망이며 Altman의 역사가 어떤 가이드라면, 그것을 단순한 과대 광고로 기각하는 것은 어리석은 일 수 있습니다.
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