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奥特曼真·算力氪金玩家。
OpenAI已经花了160亿美元（约人民币1138亿）租用计算资源。相当于每天一睁眼，就有几千万花出去租服务器。
但这还不是最夸张的。据The Information消息，OpenAI计划在未来五年额外支出约1000亿美元，用于从云服务提供商处租用备用服务器 。
在计划的3500亿美元算力投入之外，这么多钱租来的服务器还只是“备用”的……
不过，OpenAI这波操作，也是为了能在AI算力需求暴增的时候不掉链子。
OpenAI的首席财务官Sarah Friar在最近高盛的一次会议上就透露过，由于计算能力短缺，公司曾多次推迟新功能和新的AI模型的发布，甚至要刻意降低某些产品的运行速度。
面对这些计算上的难题，OpenAI这也算是下血本了。
但今年的160亿美元还只是冰山一角。
从长远规划来看，OpenAI计划要在2024到2030年间砸下3500亿用于服务器租赁，仅2030单年，预计服务器租赁支出就高达1000亿美元。
就在前几天，OpenAI还和甲骨文签订了一份为期五年、价值3000亿美元的算力采购合同，这笔支出并不包含在原本的3500亿美元计划里。
现在，还多了一项同样不在3500亿美元预算中的1000亿支出，用来在未来五年内额外租备用服务器……
再从收入占比的角度来看，OpenAI在算力投入上的决心确实不小。
得益于ChatGPT的强劲增长，OpenAI预计今年总营收将达130亿美元，相比于去年的40亿，增长了三倍多。
消息称，OpenAI方面还将2030年的收入预测上调了约15%，按照此前预测的1740亿美元计算，上调后年收入将突破2000亿美元 。
即便如此，OpenAI在2030年的研发投入（大部分是算力）也将接近收入的50%。
对比其他科技巨头，差距一目了然。
亚马逊、微软、甲骨文及Alphabet等科技巨头当前研发成本占收入比例介于10%至20%之间 。
以微软为例，它10年的研发成本合计在总营收的15.5%，2025年其营业收入为764.41亿美元 ，但研发成本占比也远低于OpenAI。
而向来在研发上比较舍得投入的Meta，该比例也仅约25% 。这意味着OpenAI在算力投入上的占比，是多数同行的近两倍甚至更多。
不仅如此，如果再把投入的算力拆成训练资源和推理资源单拎出来，这个数据也高得吓人。
就从今年的数据来看，花的160亿美元中，计算成本为90亿元，推理成本70亿美元，到了2030年，这两项投入都将接近500亿美元。
当单年在500亿美元（GPT-5时代的6倍）的计算资源上训练模型，又能得到什么样的成果呢？
既然在算力上投入这么多，OpenAI的确也该拿出东西来亮一亮。
这不，奥特曼已经又开始预告了：
未来几周、新产品、计算密集型。
还表示自己也想知道，当投入大量计算资源时，能够实现什么。
but仅限Pro用户？？？甚至有些还要额外收费。
于是，Plus用户们又开始“讨伐”奥特曼了，be like：
OpenAI想赚钱，但也仍然在算力这条烧钱的道路上一路狂奔……
参考链接：
[1]https://www.theinformation.com/articles/openai-spend-100-billion-backup-servers-ai-breakthroughs
[2]https://x.com/petergostev/status/1969784220248621067
[3]https://x.com/sama/status/1969835407421374910
文章来自于微信公众号 “量子位”，作者 “量子位”
