SemiAnalysis爆 OpenAI两年半未跑通新模型细节
根据SemiAnalysis最新报告，自2024年5月GPT-4o发布以来，OpenAI尚未完成任何一次面向下一代前沿模型的大规模预训练部署。其顶尖团队多次尝试扩展参数与数据规模，却屡屡因收敛困难或性能瓶颈而中途叫停。这使得被外界寄予厚望的GPT-5系列实质上仍是基于GPT-4o的优化变体，未能实现架构层级的突破性进展。
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与此同时，谷歌TPUv7已在Gemini3等模型上完成大规模预训练验证。相同算力集群的总体拥有成本较英伟达方案低约30%。SemiAnalysis指出，OpenAI甚至"尚未真正部署TPU"，仅传出评估消息就促使英伟达在现有GPU集群报价上让步，为OpenAI节省近三成成本——侧面印证了TPU在性价比层面的显著优势。
行业观察认为，预训练扩展定律正遭遇数据质量、算力效率与模型架构的三重制约：优质互联网数据资源趋近枯竭，合成数据成本高达每TB上亿美元，万卡级集群故障频发，超大规模专家混合模型的参数优化亦面临技术瓶颈。OpenAI的停滞被视为整个赛道进入"后扩展时代"的标志性信号，各研发团队正转向推理优化、自博弈强化学习与多模态后训练等技术路径寻求增量突破。
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