李笑寅
2024-11-15 
AI大模型升級放緩、馬斯克“鯰魚效應(yīng)”、OpenAI的焦慮，數(shù)據(jù)中心狂潮會繼續(xù)嗎？
本文作者：李笑寅
來源：硬AI
全球數(shù)據(jù)中心正在面臨放緩困境。
如火如荼的AI浪潮推升了數(shù)據(jù)中心的建設(shè)狂潮，但隨著大模型對算力的要求每日俱增，數(shù)據(jù)中心升級的腳步似乎要跟不上持續(xù)強勁的AI需求了。
知名科技媒體The Information近日報道稱，由于高質(zhì)量數(shù)據(jù)吃緊以及昂貴的數(shù)據(jù)中心建造成本，AI大模型的升級速度正在放緩，可能反過來拖累行業(yè)整體和數(shù)據(jù)中心建設(shè)的進展。
與此同時，馬斯克正大舉發(fā)力數(shù)據(jù)中心建設(shè)，在“鯰魚效應(yīng)”（指引入強者后，激發(fā)弱者變強）下，一場更高難度的大型數(shù)據(jù)中心競賽即將打響，數(shù)據(jù)中心的建設(shè)狂潮還能否延續(xù)？
“數(shù)據(jù)饑餓”限制大模型迭代速度據(jù)OpenAI員工向The Information表示，GPT迭代放緩的原因之一是：可供大模型預(yù)訓(xùn)練所需的高質(zhì)量文本和其他數(shù)據(jù)正在不斷減少。
這些人士表示，在過去幾年中， LLMs使用來自網(wǎng)站、書籍和其他來源的公開文本和其他數(shù)據(jù)進行預(yù)訓(xùn)練過程，而如今，這類數(shù)據(jù)幾乎已被“榨干”。
據(jù)悉，在下一代旗艦?zāi)Ｐ汀癘rion”中，OpenAI雖然已經(jīng)開始嘗試在訓(xùn)練階段引入AI生成數(shù)據(jù)，但同時又面臨一個新問題，即Orion最終可能在某些方面與舊型號的大模型相似。
同時，數(shù)據(jù)中心昂貴的建造成本可能也難以支撐起迭代所需的龐大算力要求，OpenAI研究員Noam Brown在上個月的TEDAI會議上表示，開發(fā)更先進的模型在經(jīng)濟上可能并不可行。
“我們真的要訓(xùn)練花費數(shù)千億美元或數(shù)萬億美元的模型嗎？有時候，擴展（scaling laws）的范式也會崩潰。”
此外，由于大模型迭代升級對服務(wù)器集群規(guī)模的要求越來越高，所需的功率也呈倍數(shù)級提升，散熱問題正越來越成為數(shù)據(jù)中心升級的一大阻礙。
馬斯克發(fā)力AI，OpenAI等擔(dān)心被“后來居上”馬斯克為xAI兌現(xiàn)“最大超算中心”的承諾的速度之快，已經(jīng)向OpenAI等頭部競爭對手成功制造了焦慮。
在今年7月“GenAI Summit SF 2024”人工智能峰會上，馬斯克旗下的AI初創(chuàng)公司xAI宣布，計劃在幾個月內(nèi)建成一個約10萬H100芯片的數(shù)據(jù)中心，號稱是“世界上最強大的AI訓(xùn)練集群”，旨在訓(xùn)練更強大的AI模型。
同月，馬斯克社交平臺“X”上宣布，xAI公司已開始在“Supercluster”上進行訓(xùn)練，該集群由10萬個液冷英偉達的H100 GPU組成，在單個遠程直接數(shù)據(jù)存取（RDMA）結(jié)構(gòu)上運行。
馬斯克的豪賭，基于“縮放定律”（scaling laws）：數(shù)據(jù)中心規(guī)模越大、訓(xùn)練出來的大模型就越好。
據(jù)悉，“Supercluster”的集群規(guī)模是Meta等科技巨頭已有數(shù)據(jù)中心規(guī)模的數(shù)倍。對比來看，OpenAI訓(xùn)練GPT4，需要用到25000塊A100 GPU，僅為Supercluster的1/20。
并且，據(jù)英偉達方面向媒體透露，該數(shù)據(jù)中心僅用122天就建成，而根據(jù)其CEO黃仁勛的說法，這種這種規(guī)模的GPU集群通常需要三年的時間來規(guī)劃和設(shè)計，還額外需要一年的時間才能投入使用。
盡管xAI的人工智能工具仍遠遠落后于OpenAI，但他構(gòu)建數(shù)據(jù)中心的速度引起了Sam Altman的警惕。據(jù)一位知情人士向媒體透露，馬斯克在X上官宣了Supercluster的建成后，Altman與微軟的基礎(chǔ)設(shè)施高管發(fā)生了爭執(zhí)，擔(dān)心xAI的發(fā)展速度比微軟快
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