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OpenAI擬出租AI基礎設施緩解成本壓力

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OpenAI擬出租AI基礎設施緩解成本壓力

目前OpenAI還沒有“積極籌劃”這項業務 ， 但確實把它當作未來的一個業務方向 。
據報道 ， OpenAI正在考慮未來是否可以幫助其他企業使用人工智能所需的數據中心和實體基礎設施 。 這項潛在服務可能會成為一條新的收入來源 ， 部分抵消OpenAI所面臨的巨大成本 。
OpenAI首席財務官Sarah Friar表示 ， 這項服務的靈感部分來自亞馬遜的成功經驗 。 亞馬遜通過將剩余的云計算資源出租給其他公司 ， 開辟了一條利潤豐厚的業務線 。 她表示 ， 目前OpenAI還沒有“積極籌劃”這項業務 ， 因為公司現在仍專注于為自身運營獲取計算資源 。 但她也表明：“我確實把它當作未來的一個業務方向 。 ”
近年來 ， OpenAI積累了關于如何設計和建立能優化AI運算的數據中心的專業知識 。 現在 ， 公司認為有機會將這項專業能力轉化為新的增長機會 。 同時 ， 該公司也希望能更直接地參與基礎設施建設流程 ， 而不僅僅依賴第三方供應商 。 Friar表示：“如果我們只是向別人采購 ， 那實際上就是把我們的技術知識產權交給了他們 ， 因為他們會通過我們學會如何搭建AI基礎設施 。 ”
今年8月 ， OpenAI的首席執行官山姆·奧爾特曼透露了公司的宏偉計劃 ， OpenAI未來將大規模建設數據中心 。 這一舉措將是一項規模空前的投資 ， 所需資金數額巨大 ， 預計將達到數萬億美元的水平 。 奧爾特曼強調 ， 這些數據中心的建設是為了滿足人工智能服務日益增長的算力需求 。 為了應對這一龐大的投資計劃 ， 奧爾特曼提出了創新的金融工具構想 ， 旨在結合融資和算力資源 。 他透露 ， 目前這一構想正在研究中 ， 有望為OpenAI的資金運作提供新的思路 。
過去 ， OpenAI主要依靠包括微軟和甲骨文在內的合作伙伴來分擔數據中心建設的成本 。 現在 ， 公司也看到銀行和私募股權公司開始“上桌參與” ， 通過債務融資來支持其基礎設施項目 ， Friar表示：“這就是我們接下來的路線 ， OpenAI正在認真思考 ， 是否還有除了債務融資以外的其他新穎方式來為建設籌資 。 ”
300億美元 ， OpenAI向甲骨文租賃4.5GW數據中心算力作為\"星際之門\"計劃的一部分 ， OpenAI已同意以每年約300億美元的價格向甲骨文租賃4.5吉瓦（GW）計算能力 。 這筆交易成為人工智能領域迄今規模最大的云服務合約之一 。 有報道指出 ， 300億美元金額超過甲骨文當前整個云基礎設施業務規模 ， 近乎其三倍于該公司2025年數據中心基礎設施業務103億美元的年收入 。
為滿足OpenAI的增量需求 ， 甲骨文將與合作伙伴在全美多地開發數據中心 ， 選址考慮德克薩斯、密歇根、威斯康星和懷俄明等州 。 知情人士透露 ， 甲骨文還將把阿比林基地的電力容量從現有1.2GW擴增至約2GW 。 同時OpenAI也在評估新墨西哥、佐治亞、俄亥俄和賓夕法尼亞等地的選址方案 。
1吉瓦相當于一座核反應堆的發電量 ， 可為約75萬戶家庭供電；4.5GW相當于美國現有數據中心總運營容量的四分之一 。 知情人士表示這些新項目將納入\"星際之門\"計劃 ， 具體方案可能仍有調整 。
AI開發投資處于歷史最高水平根據Renaissance Macro Research的數據 ， AI資本支出在過去兩個季度對美國GDP的貢獻超過了所有消費者支出 。 這是一個驚人的統計數據 ， 也是首次記錄到這樣的數字 。
Google、Amazon、Meta和Microsoft計劃僅在2025年就在AI上花費3640億美元 。 這樣的支出整體上推動了經濟發展 ， 任何變化都可能產生重大的外部影響 。 分析師擔心AI正在創造一個巨大的經濟泡沫 。 如果泡沫破裂 ， 反響可能是巨大的 ， 有可能讓經濟崩潰 。
在AI泡沫這個問題上 ， 奧爾特曼不久前曾坦言 ， 目前的投資熱潮可能已經進入泡沫階段 ， 盡管AI技術被認為是數十年來最重要的技術 ， 但投資者對于AI的過度熱情可能會導致一些人遭受損失 。 不過他還提到 ， 盡管市場存在泡沫的風險 ， 但AI的基礎設施建設將會持久 ， 并可能成為未來經濟增長的基石 。 AI支出已經在國內生產總值（GDP）中顯現出來 ， 顯示出AI技術的實際應用正在推動經濟增長 。
Friar表示贊同奧爾特曼的觀點 ， 認為AI是迄今為止最大的時代機遇 ， 遠超互聯網和移動時代 。 她承認 ， 每個時代都會有人投資于最終未能實現的項目 ， 但AI時代已經到來 ， OpenAI處于領先地位 。 AI熱潮帶來的資本支出 ， 正在以各種方式流入經濟 ， 如建筑、電力、工程和房地產等領域都在受益 。 她強調 ， 這更像是一場鐵路或電力基礎設施建設的熱潮 ， 而非短暫的興奮 。
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