TL;DR：
OpenAI为了抢GPU，内部差点打出脑浆，一年更是烧掉70亿美金，堪称烧钱机器。幸好“金主爸爸”微软及时送来全球首台GB300超算，这下训练万亿大模型再也不用等天荒地老了，AI界的军备竞赛又升级了！
最近科技圈最热的瓜，莫过于OpenAI的“GPU荒”了。这家站在AI浪潮尖端的公司，一边狂飙突进，一边却被最核心的资源——图形处理器（GPU）——卡住了脖子。一年烧掉70亿美元，算力需求却是个无底洞。眼看着内部团队为了几块GPU**“大打出手”，焦头烂额之际，“金主爸爸”微软终于出手了！全球首台配备了超过4600个GB300 NVL72的超级AI集群，C位出道，直奔OpenAI而来。这不就是及时雨**，妥妥的“救场巨兽”吗？
钞能力续命？OpenAI烧钱烧出新境界！
你以为70亿美元是什么概念？这么说吧，这笔钱够买下好几架私人飞机，或者在地球上打通N条高速公路了。而OpenAI，光是2024年，就把这么多钱砸在了算力上，其中大模型研发就占了惊人的50亿美元，推理计算也烧掉了20亿美元1。这简直是把钱当纸烧啊！
用OpenAI总裁Greg Brockman的话来说，内部如何分配GPU，简直就是一场“痛苦与煎熬”1。各个团队都憋着大招，每个人都有“绝妙的点子”等着算力去实现，可GPU就那么点，这不就是僧多粥少的真实写照吗？团队之间抢资源，那叫一个激烈，恨不得把别人的GPU都**“偷走”**。
"内部如何分配GPU，简直就是一场痛苦与煎熬。" —— OpenAI总裁Greg Brockman，这怨气，隔着屏幕都能感受到了！
OpenAI首席产品官Kevin Weil也曾直言不讳地表示：“我们每次拿到新的GPU，它们都会被立刻投入使用。”1 这说明啥？这说明OpenAI对算力的需求，简直是永不满足！就像一个拥有无限胃口的饕餮巨兽，吞噬着GPU，只为让AI应用的能力冲上云霄。
GB300巨兽驾到：这超算，到底有多"猛"？
就在OpenAI愁得头发都快掉光的时候，微软CEO萨提亚·纳德拉亲自官宣，全球首个配备超4600个GB300 NVL72的生产级超大规模AI集群率先上线，并且专供OpenAI！预计未来还将扩展到十万块GPU，这手笔，简直就是壕无人性！
这个GB300超算到底有多“猛”？英伟达霸气表示，有了这玩意儿，OpenAI训练万亿参数模型，以前可能要数周才能搞定，现在数天之内就能完成。这速度，简直是开了挂！
这台超算可不是简单粗暴的GPU堆叠，微软可是把计算、内存、网络、数据中心、散热、供电，技术栈的每一层都重新设计了一遍，力求打造出**“地表最强”**。
- 硬件层面， 每个机架包含18个虚拟机，共计72个GPU。里面住着72个Blackwell Ultra GPU，搭配36个Grace CPU。听起来就不明觉厉对不对？
- 网络层面， 它用的是下一代Quantum-X800 InfiniBand，实现了每GPU 800 Gb/s的跨机架横向扩展带宽，机架内130 TB/s的NVLink带宽。这速度，简直是数据在光速狂奔，告别一切卡顿延迟。
- 内存方面， 高达37TB的高速内存，彻底消除了内存和带宽瓶颈，让大模型和长上下文场景下的推理吞吐量大幅提升。
- 性能炸裂， 高达1,440 PFLOPS的FP4 Tensor Core性能，为AI智能体和多模态AI带来了前所未有的响应速度和扩展性。
- 散热黑科技， 独立的“散热器单元”配合设施级冷却方案，在保证高性能的同时，还能最大限度地减少水资源消耗，这操作，简直是细节控狂喜。
微软的这一系列神操作，不仅能帮助OpenAI极速“上分”，也再次彰显了其在AI基建领域的决心和实力。据悉，微软在威斯康星州斥资33亿美元建设的数据中心Fairwater，将作为一台大型AI超级计算机运行，部署数十万枚GB200 GPU，性能将达到目前全球最快超算的10倍，而且计划再投入40亿美元建设第二座同等规模的数据中心2。这波投资，真可谓ALL IN AI！
内部"宫斗剧"：GPU到底怎么分，才能不“友尽”？
既然GPU这么金贵，OpenAI内部的分配机制自然也是重中之重。Greg Brockman在播客里吐槽，这个过程简直令人揪心且筋疲力尽。毕竟，算力驱动着整个团队的生产力，“此事干系重大”。
OpenAI内部建立了一套复杂的“GPU分配大法”：
- 高层决策： 由Sam Altman和Fidji Simo组成的领导团队，拍板决定研究团队和应用团队之间的总体算力大饼怎么切。
- 研究团队内部协调： 首席科学家和研究负责人，再细分研究团队的**“口粮”**。
- 运营层： 由Kevin Park领导的小型内部团队，负责GPU的具体调配和周转，像个**“调度大师”**，项目结束后，赶紧把硬件资源挪给新项目。
这套机制，说白了就是为了让有限的GPU资源，能够**“雨露均沾”（尽可能地），并且最大化效率**。但即便如此，大家对“我能否分到算力”这件事所投入的精力与情感强度，依然远超想象，毕竟，谁不想自己的**“孩子”（项目）能够快人一步**呢？
AI算力军备竞赛：谁能笑到最后，谁说了算？
OpenAI的GPU“饥渴症”并非个例。整个AI行业，都在上演一场史无前例的算力军备竞赛。Meta的扎克伯格也透露，他们正把“人均算力”打造成核心竞争优势1。这意味着，每个Meta员工能支配的算力，都可能比别人家的多，这简直是**“钞能力”的直接体现**！
OpenAI首席执行官Sam Altman更是语出惊人，表示OpenAI正在推出“算力密集型服务”，这让人不禁YY：当我们以当前模型的成本，将海量算力投入到有趣的新想法上时，能创造出怎样的可能性？
答案不言而喻：谁手握最多的算力，谁就能在AI竞赛中脱颖而出，一骑绝尘。微软和OpenAI的这次**“强强联手”，无疑为这场算力“大乱斗”又添了一把火。GB300巨兽的加入，不仅缓解了OpenAI的燃眉之急，更像是一枚重磅炸弹，预示着未来AI模型训练速度和规模将再次原地爆炸**。
所以，朋友们，这不仅仅是几块GPU的故事，更是AI世界格局重塑的前奏。在这场以算力为燃料的竞赛中，每个玩家都在拼尽全力，争夺“制高点”。至于谁能最终登顶，成为AI时代的真正**“王者”**？让我们拭目以待。