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OpenAI拟出租AI基础设施缓解成本压力

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OpenAI拟出租AI基础设施缓解成本压力

目前OpenAI还没有“积极筹划”这项业务 ， 但确实把它当作未来的一个业务方向 。
据报道 ， OpenAI正在考虑未来是否可以帮助其他企业使用人工智能所需的数据中心和实体基础设施 。 这项潜在服务可能会成为一条新的收入来源 ， 部分抵消OpenAI所面临的巨大成本 。
OpenAI首席财务官Sarah Friar表示 ， 这项服务的灵感部分来自亚马逊的成功经验 。 亚马逊通过将剩余的云计算资源出租给其他公司 ， 开辟了一条利润丰厚的业务线 。 她表示 ， 目前OpenAI还没有“积极筹划”这项业务 ， 因为公司现在仍专注于为自身运营获取计算资源 。 但她也表明：“我确实把它当作未来的一个业务方向 。 ”
近年来 ， OpenAI积累了关于如何设计和建立能优化AI运算的数据中心的专业知识 。 现在 ， 公司认为有机会将这项专业能力转化为新的增长机会 。 同时 ， 该公司也希望能更直接地参与基础设施建设流程 ， 而不仅仅依赖第三方供应商 。 Friar表示：“如果我们只是向别人采购 ， 那实际上就是把我们的技术知识产权交给了他们 ， 因为他们会通过我们学会如何搭建AI基础设施 。 ”
今年8月 ， OpenAI的首席执行官山姆·奥尔特曼透露了公司的宏伟计划 ， OpenAI未来将大规模建设数据中心 。 这一举措将是一项规模空前的投资 ， 所需资金数额巨大 ， 预计将达到数万亿美元的水平 。 奥尔特曼强调 ， 这些数据中心的建设是为了满足人工智能服务日益增长的算力需求 。 为了应对这一庞大的投资计划 ， 奥尔特曼提出了创新的金融工具构想 ， 旨在结合融资和算力资源 。 他透露 ， 目前这一构想正在研究中 ， 有望为OpenAI的资金运作提供新的思路 。
过去 ， OpenAI主要依靠包括微软和甲骨文在内的合作伙伴来分担数据中心建设的成本 。 现在 ， 公司也看到银行和私募股权公司开始“上桌参与” ， 通过债务融资来支持其基础设施项目 ， Friar表示：“这就是我们接下来的路线 ， OpenAI正在认真思考 ， 是否还有除了债务融资以外的其他新颖方式来为建设筹资 。 ”
300亿美元 ， OpenAI向甲骨文租赁4.5GW数据中心算力作为\"星际之门\"计划的一部分 ， OpenAI已同意以每年约300亿美元的价格向甲骨文租赁4.5吉瓦（GW）计算能力 。 这笔交易成为人工智能领域迄今规模最大的云服务合约之一 。 有报道指出 ， 300亿美元金额超过甲骨文当前整个云基础设施业务规模 ， 近乎其三倍于该公司2025年数据中心基础设施业务103亿美元的年收入 。
为满足OpenAI的增量需求 ， 甲骨文将与合作伙伴在全美多地开发数据中心 ， 选址考虑德克萨斯、密歇根、威斯康星和怀俄明等州 。 知情人士透露 ， 甲骨文还将把阿比林基地的电力容量从现有1.2GW扩增至约2GW 。 同时OpenAI也在评估新墨西哥、佐治亚、俄亥俄和宾夕法尼亚等地的选址方案 。
1吉瓦相当于一座核反应堆的发电量 ， 可为约75万户家庭供电；4.5GW相当于美国现有数据中心总运营容量的四分之一 。 知情人士表示这些新项目将纳入\"星际之门\"计划 ， 具体方案可能仍有调整 。
AI开发投资处于历史最高水平根据Renaissance Macro Research的数据 ， AI资本支出在过去两个季度对美国GDP的贡献超过了所有消费者支出 。 这是一个惊人的统计数据 ， 也是首次记录到这样的数字 。
Google、Amazon、Meta和Microsoft计划仅在2025年就在AI上花费3640亿美元 。 这样的支出整体上推动了经济发展 ， 任何变化都可能产生重大的外部影响 。 分析师担心AI正在创造一个巨大的经济泡沫 。 如果泡沫破裂 ， 反响可能是巨大的 ， 有可能让经济崩溃 。
在AI泡沫这个问题上 ， 奥尔特曼不久前曾坦言 ， 目前的投资热潮可能已经进入泡沫阶段 ， 尽管AI技术被认为是数十年来最重要的技术 ， 但投资者对于AI的过度热情可能会导致一些人遭受损失 。 不过他还提到 ， 尽管市场存在泡沫的风险 ， 但AI的基础设施建设将会持久 ， 并可能成为未来经济增长的基石 。 AI支出已经在国内生产总值（GDP）中显现出来 ， 显示出AI技术的实际应用正在推动经济增长 。
Friar表示赞同奥尔特曼的观点 ， 认为AI是迄今为止最大的时代机遇 ， 远超互联网和移动时代 。 她承认 ， 每个时代都会有人投资于最终未能实现的项目 ， 但AI时代已经到来 ， OpenAI处于领先地位 。 AI热潮带来的资本支出 ， 正在以各种方式流入经济 ， 如建筑、电力、工程和房地产等领域都在受益 。 她强调 ， 这更像是一场铁路或电力基础设施建设的热潮 ， 而非短暂的兴奋 。
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