OpenAI正深陷算力紧缺的困境之中。

公司总裁Greg Brockman坦言，内部计算资源的争夺已经激烈到令人心力交瘁的地步。

其实这种情况并不让人意外——如今在AI领域，但凡想要开发些新产品，算力始终是绕不过去的最大瓶颈。

最近接受采访时，Brockman强调算力是所有技术创新的根本驱动力，但正是由于计算资源有限，OpenAI还有多款令人惊艳的研发产品至今无法推向市场。

比如前段时间推出的ChatGPT Pulse，这个功能无需任何提示就能主动为你关注日常要务，还能根据个人需求提供每日定制推荐。

但由于算力不足，这项功能目前仅向付费专业用户开放。

既然内部如此僧多粥少，那么OpenAI是如何分配这些宝贵计算资源的呢？

看似有序的资源分配机制，实际操作起来却困难重重

Brockman透露，OpenAI内部确实建立了一套资源调配体系。

首先，所有计算资源都会在研究团队与应用团队之间进行划分。这个关键决策通常由高层管理团队共同制定。

比如CEO奥尔特曼和应用CEO Fidji Simo。

△Fidji Simo

在研究院内部，具体分配则由首席科学家Jakub Pachocki和研究主管Mark Chen共同商讨决定。

△左：Mark Chen 右：Jakub Pachocki

而在实际运营层面，还有由Kevin Park带领的小组负责将闲置的GPU像拼俄罗斯方块一样来回调度、重新组合，以满足各个项目不断涌现的新需求。

△Kevin Park

Brockman也坦言，持续不断地调整计算资源分配绝非易事。毕竟每个团队手上的项目都有独特亮点，大家都希望能争取到更多算力支持，如何平衡各方需求确实令人头疼。

“得算力者得天下”——OpenAI内部这种计算资源的激烈争夺，其实正是整个AI行业未来发展的一个缩影。

对AI领域而言，算力直接决定了AI能力的天花板。无论是模型训练还是功能优化、用户体验，都需要足够的算力作为支撑。

AI芯片公司Groq创始人Jonathan Ross在最近访谈中也指出：

谁掌控了算力，谁就掌控了AI的未来。

AI技术的发展对算力的需求是永无止境的。

去年豪掷70亿美元用于算力支出的OpenAI，如今也开始自建数据中心，截至目前已完成了近万亿的算力交易。

可见不仅是公司内部在争夺算力，OpenAI也正在全球AI算力市场上抢占先机。

One More Thing

就在OpenAI围绕算力展开内部争夺战的同时，Meta的扎克伯格也公开表示，将把“为每位研究人员提供充足的计算资源”作为公司核心竞争力。

在AI未来的发展蓝图中，算力已然成为至关重要的战略资源。