Sam Altman
@sama
ChatGPT Work令人印象深刻，"工作"一词都低估了它的表现。我从手机上发送指令：用我的聊天记录构思一个为期三天的周末旅行计划，为9个朋友规划三个最佳选项，建立一个全栈网站让9个人协调各自想做的事并决定去哪里，然后在达成共识后起草一封可以发给朋友的Gmail邮件。它就这么运行起来了。 原推 →
OpenAI工业计算负责人Sachin Katti在MAD播客中详述了当前AI算力建设的挑战与战略方向。他表示，OpenAI今年的算力投入约为500亿美元，整个行业规模则高达7000亿美元，需求远超供给。Katti强调，最大的意外不是需求不足而是无法按计划获得足够算力——物理世界的建设速度跟不上AI发展的步伐。
在基础设施层面，OpenAI正在自建数据中心和电网基础设施，包括在美国农村地区建设大型液冷数据中心，投资新的燃气发电和输电设施。Katti提到，他们正在与Oracle合作开发Abilene数据中心集群，用于训练最新模型；与软银合作设计Warm Shell架构；并与Broadcom合作定制Jalapeno芯片。
Katti透露，OpenAI正在开发名为MRC的新网络路由协议，用于解决超大规模GPU集群（如10万卡规模）中的网络可靠性问题，通过多路径spraying技术避免单点故障影响训练任务。他还表示，AI正在参与芯片设计过程，未来可能实现AI自主设计AI系统。
OpenAI工业计算负责人Sachin Katti接受了Matt Turck的专访，深入谈到了当前AI算力基础设施建设的实际情况。Katti表示，他们正以行业历史上最大规模的速度构建数据中心，这种建设不仅仅是简单的服务器堆砌，而是涉及土地选址、电力供应、冷却系统等全方位的系统工程。
谈及未来的硬件研发，Katti透露OpenAI正在通过Jalapeno项目设计专用芯片，利用对具体工作负载的深刻理解来优化每瓦token产出效率。他还提到，AI辅助芯片设计已经显著缩短研发周期——从设计到流片仅用了9个月，这在业界堪称极快。
Katti详细描述了数据中心的实质——这是巨大的工厂，将电能转化为智能。由于芯片温度极高，必须采用液冷方案，且不仅芯片需要冷却，连接变压器和电缆等所有发热部件都需要冷却。创新更多集中在如何让液冷更可靠、更具扩展性和经济性，因为更高的芯片温度意味着更大的内存带宽和计算能力。
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