马斯克: 马斯克杀进芯片军备竞赛,算力碾压OpenAI

到2026年的超大规模训练集群，来源：SemiAnalysis

7月21日，知名研究机构SemiAnalysis基于其数据中心和加速器模型，披露了到2026年底，Anthropic、OpenAI和Meta的训练集群数据。SemiAnalysis列举了Meta的另一个1吉瓦容量的普罗米修斯数据中心项目，其采用GB200/300混搭，GPU总量达到50万张，与我们对亥伯龙数据中心的预估结果基本一致。

能耗方面，1吉瓦的GB200 NVL72数据中心，全年365天24小时满负荷运行，预计需要87.6亿度电。作为对比，日本东京2023年全年的用电量也就1300亿度。

SemiAnalysis的跟踪数据中未包含xAI，但作为OpenAI的头号对手，xAI同样在“疯狂”投资基础设施。

7月10日，xAI公布了旗下Grok 4模型，马斯克在直播中透露该模型是在一个拥有超过20万张H100 GPU的超级计算机集群。这句话的重点不止于这个20万卡的集群，还在于xAI数据集群建设速度上——距离上一个节点“10万卡”集群建成仅仅过去了9个月。

更夸张的是，xAI旗下首个10万卡级别的Colossus AI 超级计算机集群，从建设到投入运营，耗时122天，建设效率“卷上天”。

关于为什么要这么卷基础设施建设，马斯克在直播中透露过自己的逻辑，他强调如果依赖云厂的算力，协调一个10万卡的集群，预计需要18到24个月。“我们想，18到24个月，这意味着失败是必然的。”马斯克说。

自建122天，协调云厂的算力最快需要18个月，这也一定程度上可以解释为什么OpenAI不打算和微软一起玩了——靠外部合作伙伴来协调算力效率太低，租赁算力只能作为短期过渡方案，只有自己主导才能可控。

可以想象这样一幅画面：当OpenAI推出吉卜力风格图片生成时，奥特曼说“我们的GPU快要融化了”，转身向微软协调算力支持却碰了软钉子——得到的回复竟是“你再等等”。此刻的奥特曼，内心恐怕只剩下一声无奈的叹息。

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2023-2025年，AI基础设施建设资本支出趋势变化来源：The Business Engineer

回到xAI的20万卡集群上来，按H100单卡2.5万美元-3万美元的价格，大致可以估算一下成本，整个GPU部分的成本就需要50亿美元-60亿美元，这还不包括基建和运营、维护的成本。

OpenAI、xAI、Meta在数据中心上的投入，是行业AI资本支出扩张的一个缩影。

The Business Engineer分析师Gennaro Cuofano今年5月份发布一份研究报告，内容援引硅谷公司的业绩、行业预测数据，梳理了2023、2024、2025三个年度硅谷大公司在AI上的资本支出，对应数值分别为1700亿美元、2560亿美元、3600亿美元。

全年3600亿美元，折合人民币超过2.5万亿元，这个规模相比2023年增长超过110%。更重要的是，大公司的AI支出占据了全行业85%以上，这也意味着AI基础设施建设的“马太效应”不断强化——未来头部云厂将掌握着行业的核心资源。

巨头们纷纷卷入这场2.5万亿美元算力战争，也还有一个值得关注的背景——OBBB（大漂亮法案）签署通过。

根据法案，科技巨头们的大型数据中心基础设施建设、研发等都可获得税收抵免。以设备全额折旧为例，比如企业购买价值 1 亿美元的服务器等数据中心硬件。按传统折旧规则需要分5年进行，每年只能抵扣2000万美元。根据法案，企业可在购置当年一次性抵扣1亿美元应纳税所得额。

业务上有需求，竞争对手都在卷，政策又变相的起到了催化剂作用，都刺激着奥特曼、扎克伯格和马斯克们，迫不及待的再打一场硅谷芯片战争。

如果非要问一个问题，有了百万级的GPU，人类能打开AGI时代的大门吗？