m6平台登录入口·OpenAI把微软电网搞崩！GPT-6被曝25年发

　　就在刚刚，微软工程师爆料，10万个H100基建正在紧锣密鼓地建设中，目的就是训练GPT-6。

　　微软工程师：这确实是我们最初的方案。但问题是，一旦我们在同一个州部署超过100，000个H100 GPU，电网就会因无法负荷而崩溃。

　　这是创业者Kyle Corbitt在社交媒体上，分享自己与一位微软工程师关于GPT-6训练集群项目的对线还没发，微软就已悄悄为OpenAI开始训练GPT-6了。

　　去年8月，FeltSteam最先曝出OpenAI内部正在进行一个Arrakis多模态模型的项目，远超GPT-4，非常接近AGI。

　　Arrakis项目被首次提及，是名叫FeltSteam的网友最先在Reddit一个评论区中爆料称，“Arrakis和Gobi都很酷。”

　　随后，FeltSteam又爆出了更多的细节，Arrakis据称有125万亿参数，大约是GPT-4的100倍，并在2022年10月完成训练。

　　目前，OpenAI内部也在使用Arrakis进行研究，不过整体员工水平肯定优于Arrakis。另外，与GPT-5相比，Gobi更接近GPT-4.5。

　　最近BussinessInsider的报道称，知情人士透露，GPT-5或将在今年夏天发布。与FeltSteam预测的时间几乎吻合。

　　理论上来说，如果训一个1.75万亿参数模型需要4个月~5个月，那么如果训练一个大百倍的模型，应该需要几十年。

　　（目前已知，GPT-4在A100集群上训了100天，但是在训练之后，OpenAI又花了几个月时间对它微调和对齐。）

　　Ilya Sutskever的突破让OpenAI克服了在获取高质量数据以训练新模型方面的限制，而这正是开发下一代模型的主要障碍。这项研究涉及使用计算机生成的数据，而不是真实世界的数据，如从互联网上提取的文本或图像来训练新模型。

　　马斯克：“现在AI对算力的需求差不多每半年就会增加10倍，马上会超过宇宙的质量。芯片短缺缓解后，马上就会出现电力短缺。如果电网输出100千伏~300千伏的电压，然后必须一路降压至6伏，未来会出现变压器短缺。”

　　包括Sam Altman在内的越来越多的AI行业大佬表示，AI的第一性原理，最重要的部分就是能源和智能的转化率的问题。

　　因为Transformer本质上不是一个能效很高的算法，所以在未来，能源将会是困扰AI发展的一个大问题。

　　英国曼彻斯特大学核聚变研究员Aneeqa Khan表示，“在地球上重建太阳中心的条件是一个巨大的挑战”，可能要到本世纪下半叶才能准备就绪。

　　“核聚变已经为时已晚，无法应对气候危机。在短期内，我们可利用的是现有的低碳技术，比如裂变和可再生能源。”

　　国际能源署（IEA）最近的一项分析计算出，数据中心、某货和人工智能的电力消耗在未来两年内可能会翻一番。2022年，它们约占全球电力需求的2%。同时AI的需求将呈指数级增长，在2023年至2026年间至少增长10倍。

　　网友进一步调侃到，未来加拿大会成为AI大国，因为他们有取之不尽的寒冷且干燥的空气！这些在AI时代将会是宝贵的自然资源。