奥尔特曼再次刷新了AI行业的“钞能力”上限。
据最新披露，OpenAI仅在2024年就已豪掷160亿美元（约合人民币1138亿元）用于租赁云计算资源，相当于每天烧掉数千万美元来维持服务器运转。这庞大的开销，仅仅是其宏大算力蓝图的开端。
更令人咋舌的是，The Information援引知情人士消息称，OpenAI正计划在未来五年内，额外投入约1000亿美元，专门用于向云服务商租用“备用”服务器资源。这些服务器并非主力，而是作为应对突发算力需求的“战略储备”。
要知道，这1000亿美元还不包含在公司此前公布的3500亿美元长期算力投资计划中。如此规模的冗余配置，足见其对算力瓶颈的深刻焦虑与未雨绸缪。
这种近乎疯狂的投入，背后是AI模型迭代对算力的贪婪渴求。OpenAI首席财务官Sarah Friar曾公开承认，由于算力短缺，公司多次被迫推迟新功能和新模型的发布，甚至不得不降低现有产品的响应速度以节省资源。
为了彻底摆脱这一制约，OpenAI选择了最直接也最烧钱的方式——用金钱堆砌算力护城河。其长期规划显示，从2024年到2030年，公司将累计投入3500亿美元用于服务器租赁，其中仅2030年一年的租赁预算就可能高达1000亿美元。
而近期与甲骨文签署的五年期、价值3000亿美元的算力采购协议，更是将这一数字推向新高，且这笔巨额支出并未计入原有的3500亿计划之内。
从财务角度看，这种投入力度堪称“非理性”。尽管OpenAI凭借ChatGPT的爆发式增长，预计2024年营收将飙升至130亿美元（2023年为40亿），并预计2030年收入将突破2000亿美元，但其研发投入（核心为算力）预计将占据收入的近50%。
相比之下，亚马逊、微软、谷歌母公司Alphabet等科技巨头的研发投入占比普遍在10%至20%之间，即便是以“豪赌AI”著称的Meta，其研发投入占比也仅约25%。OpenAI的投入强度，几乎是行业平均水平的两倍以上。
进一步拆解其算力支出，2024年的160亿美元中，模型训练成本约90亿美元，推理服务成本约70亿美元。预计到2030年，这两项支出都将逼近500亿美元大关，是当前GPT-4时代投入的六倍之多。
当一家公司手握每年500亿美元的训练预算，它究竟能创造出怎样的AI奇迹？奥尔特曼似乎已经给出了答案的预告。
他近日透露，未来几周内将推出一款“计算密集型”的新产品。他还坦言，自己也充满好奇，想看看当算力的边界被如此大规模地拓展后，AI究竟能达到怎样的高度。
然而，用户们的情绪却颇为复杂。有消息称，这些依赖海量算力的新功能可能仅限Pro用户使用，甚至需要额外付费。这让不少Plus用户感到不满，社交媒体上再次响起对“奥尔特曼只想赚钱”的声讨。
一边是星辰大海的技术理想，一边是真金白银的商业变现，OpenAI在算力这条烧钱的高速公路上，依然踩着油门，全速前进。
