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OpenAI與AWS 380億美元交易,進入人工智能基礎(chǔ)設(shè)施競賽

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人工智能領(lǐng)域的投資數(shù)字聽起來就像天方夜譚。OpenAI已承諾向微軟、甲骨文、谷歌、CoreWeave以及現(xiàn)在的亞馬遜(AWS)的云基礎(chǔ)設(shè)施投資超過1.4萬億美元。達到國家級經(jīng)濟規(guī)模的基礎(chǔ)設(shè)施標準,它們清楚地表明了一件事:人工智能的未來不僅僅是關(guān)于更智能的模型,而是關(guān)于誰能夠以足夠快的速度構(gòu)建模型來滿足需求。


周一,OpenAI與AWS達成了一項380億美元的協(xié)議,以確保未來七年的大規(guī)模計算能力。該協(xié)議使OpenAI能夠訪問數(shù)十萬個Nvidia GPU,這些GPU托管在AWS全球數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)中專門構(gòu)建的集群中。AWS加入了OpenAI不斷增長的超大規(guī)模合作伙伴名單。對于迄今為止在GenAI熱潮中相對平靜的AWS來說,這是重返游戲的一大舉措。

對于OpenAI來說,云不再是真正的產(chǎn)品。它是建筑的一部分;OpenAI希望圍繞其模型塑造一些新東西,而不僅僅是按原樣出租。因此,OpenAI沒有插入其他人的堆棧,而是幫助定義堆棧應(yīng)該是什么樣子。他們的目標是控制專門構(gòu)建的集群和基礎(chǔ)設(shè)施,以跟上其模型變化的速度。

這就是AWS此舉背后的深層邏輯。它展示了OpenAI如何開始設(shè)定基礎(chǔ)設(shè)施交付的條款。與之合作的每個供應(yīng)商都成為其內(nèi)部路線圖的一部分。這不僅僅是尋求靈活性。它試圖保持一切一致,以便訓練、調(diào)優(yōu)和部署層一起移動。如果云不能跟上這一點,OpenAI將推動它,直到它跟上。


OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Sam Altman表示:“擴展前沿人工智能需要大規(guī)模、可靠的計算?!薄拔覀兣cAWS的合作加強了廣泛的計算生態(tài)系統(tǒng),這將為下一個時代提供動力,并為每個人帶來先進的人工智能?!?/p>

AWS首席執(zhí)行官Matt Garman表示:“隨著OpenAI不斷突破可能的界限,AWS一流的基礎(chǔ)設(shè)施將成為其人工智能雄心的支柱。”“優(yōu)化計算的廣度和即時可用性表明了為什么AWS在支持OpenAI龐大的人工智能工作負載方面具有獨特的優(yōu)勢?!?/p>

從表面上看,AWS交易似乎是OpenAI更廣泛的擴展戰(zhàn)略的又一步。然而,這個時間點表明了一種平靜的緊迫感。每一款新模型的發(fā)布都會縮短下一款模型發(fā)布前的間隔時間。推理負荷不斷上升,全球可用性不再是難得的優(yōu)勢,它已成為基線。

這使得AWS在正確的時間出現(xiàn)在正確的地點。不是因為它發(fā)出了更多聲音,而是因為它可以快速登錄而不會減慢速度。OpenAI已經(jīng)超越了孤立地追求突破的階段?,F(xiàn)在,它正在像供應(yīng)鏈一樣編排基礎(chǔ)設(shè)施。每個合作伙伴都必須鎖定、快速行動并保持可靠。AWS在關(guān)鍵時刻已經(jīng)準備就緒。


每個OpenAI合作伙伴都扮演著特定的角色。Azure使其能夠大規(guī)模訓練核心模型。CoreWeave負責快速周轉(zhuǎn)的實驗運行。Oracle帶來了區(qū)域能力。Google Cloud支持ChatGPT工作負載。而最新加入的AWS提供了更大的帶寬和更快的部署。它們共同構(gòu)成了一個協(xié)調(diào)的系統(tǒng),就像一個網(wǎng)格,使OpenAI能夠自由移動工作負載,避免瓶頸,快速擴展,而不依賴于某一個合作伙伴。

彭博社分析師上周在一份報告中預(yù)測:“將AWS添加為關(guān)鍵云提供商可以緩解OpenAI的一些壓力,特別是當它繼續(xù)將更多合同外包給CoreWeave等新云提供商時,畢竟CoreWeave的規(guī)模比AWS小得多。”

這種基礎(chǔ)設(shè)施的轉(zhuǎn)變不僅僅是讓模型保持在線。它還涉及數(shù)據(jù)如何在云中、通過管道和模型之間無延遲地移動。OpenAI的架構(gòu)依賴于它,它與每個新的合作伙伴一起幫助他們控制訓練數(shù)據(jù)流、遙測、微調(diào)信號和全局推理。

這筆交易的結(jié)論是,這種規(guī)模的人工智能并不僅僅依賴于突破。它建立在戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系和基礎(chǔ)設(shè)施之上,旨在以可觀的速度移動數(shù)據(jù)。目前,OpenAI所做的不僅僅是訓練模型。它正在構(gòu)建這些模型繼續(xù)學習所需的支柱。

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