6月10日，界面新闻援引知情人士消息称，OpenAI正洽谈租赁美国俄亥俄州一处10吉瓦（GW）容量的数据中心，计划签订20年期租约——这将是该公司成立以来最大规模的基础设施投资。此外，英伟达也在就该项目的信贷支持事宜展开磋商，双方合作细节仍在推进。
AI大模型训练对算力的需求呈指数级增长，拿OpenAI的GPT-4来说，其训练所需算力较GPT-3提升约10倍，达到约3.5e24浮点运算次数（FLOPS）。随着模型迭代提速和商业化场景不断拓展，OpenAI现有算力储备已难以支撑未来发展，因此迫切需要大规模扩充基础设施。俄亥俄州成为选址核心原因在于其低廉且稳定的电力供应：美国能源信息署2024年3月数据显示，该州工业用电平均价格为7.47美分/千瓦时，低于全国平均的8.29美分，可有效降低数据中心的长期运营成本。
10GW的数据中心电力容量意味着它能支撑数万台AI芯片运行。按英伟达H100 GPU的典型功率350瓦计算，该数据中心可容纳约28.5万台H100 GPU，这会让OpenAI的算力储备提升数倍，为下一代通用人工智能（AGI）模型的研发提供坚实基础。英伟达的信贷支持不仅降低了OpenAI的前期投资压力，更体现了双方在AI产业链上的深度绑定——OpenAI的模型训练高度依赖英伟达GPU，而英伟达也通过支持头部企业巩固其在AI芯片市场的主导地位。
一旦这份租赁合约落地，将为OpenAI未来3-5年的技术迭代提供稳定算力保障，帮助其在AGI领域维持全球领先地位。与此同时，这一举措也折射出全球AI行业算力竞赛的升温：头部企业正纷纷加大基础设施投入，以应对不断增长的算力需求。
近期行业动态显示，谷歌在2024年5月宣布将在得克萨斯州投资50亿美元建设新数据中心，以支撑其Gemini模型的训练；Meta计划2024年把AI算力基础设施中的GPU数量提升到10万台以上。在竞争对手中，Anthropic于2024年5月与亚马逊云科技达成合作，借助AWS的Graviton芯片和GPU资源加速Claude模型迭代；国内百度则在阳泉数据中心部署了4EFLOPS算力，为文心一言提供核心支撑。这些动向都说明，算力已成为AI企业竞争的核心壁垒，长期稳定的基础设施布局将左右企业未来的发展潜力。
快报