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算力需求爆發!OpenAI再加碼AI基建 2030年前雲端支出上看7500億美元

anue鉅亨網

更新於 15小時前 • 發布於 15小時前
圖:Pixabay/Unsplash/Pexel

《華爾街日報》引述知情人士報導,OpenAI 已將 2030 年前雲端運算與資料中心相關支出預估,由今年稍早的約 6000 億美元,上調至約 7500 億美元,增加 1500 億美元,反映公司持續擴大 AI 模型訓練及推理所需算力布局,同時加速建立自主資料中心,以降低對外部雲端服務商的依賴。

報導指出,OpenAI 此次提高資本支出預估,主要來自近期與多家雲端服務供應商簽署新的長期合作協議,以確保未來數年 AI 模型開發及營運所需的大量運算資源。算力投資目前已成為執行長 Sam Altman 領導團隊最重要的策略之一,也成為公司規劃首次公開募股 (IPO) 前的重要議題。

知情人士透露,高額算力支出也引發內部討論。財務長 Sarah Friar 曾對未來長期運算合約規模表示擔憂,認為若未來營收成長未如預期,公司恐難以負擔龐大的基礎建設支出。

OpenAI 本周同步宣布,將投入 200 億美元啟動位於美國喬治亞州艾芬漢郡 (Effingham County) 的「Project Camellia」AI 資料中心計畫。這也是 OpenAI 首座由公司主導設計與開發的大型資料中心,而非單純向雲端服務商租用算力。

OpenAI 運算策略副總裁 Sachin Katti 表示,公司已與喬治亞州電力公司 Georgia Power 簽署供電協議,預計 2028 年至 2032 年間取得 3.2GW 電力供應,足以支撐大規模 AI 運算需求。

Katti 表示,OpenAI 已完成該基地土地收購,目前正遴選合作夥伴負責資料中心建設及營運,並已與地方政府、學區及社區代表多次溝通,計畫獲得當地經濟發展單位及政府支持。

根據規劃,喬治亞州 3.2GW 電力配置,將額外增加在既有合作之外的算力,不影響目前已簽署的其他大型雲端合作案。

目前 OpenAI 已與甲骨文 (ORCL-US) 簽署約 6GW 資料中心算力合作,多數設施仍在興建中。今年 2 月底,公司也將與亞馬遜 (Amazon.com)(AMZN-US) 旗下 Amazon Web Services(AWS)的多年期合作案擴大至 1380 億美元,合作期間 8 年,其中包括 2GW 採用 AWS 自研 Trainium AI 晶片的運算資源。

此外,OpenAI 去年也承諾向微軟 (MSFT-US) 旗下 Azure 雲端平台額外投入 2500 億美元採購雲端運算服務,但當時並未公布相關支出時程。

為加速資料中心建設,OpenAI 近期也持續擴充基礎設施團隊。知情人士指出,公司已延攬曾參與馬斯克旗下 xAI 超級電腦建設的 Brent Mayo,擔任資料中心建設與交付主管。

Mayo 曾主導 xAI 位於美國田納西州孟菲斯 Colossus 超級電腦中心建設,負責快速部署大規模 AI 晶片叢集。今年稍早離開 xAI 後加入 OpenAI,未來除監督合作夥伴資料中心建設進度外,也將參與 Project Camellia 計畫。

Mayo 將向本月甫升任 OpenAI 運算能力技術長 (Chief Technology Officer of Computing Capacity) 的 Uday Ruddarraju 報告。Ruddarraju 同樣曾參與 xAI Colossus 超級電腦建設,去年轉投 OpenAI,目前直接向總裁 Greg Brockman 負責。

近一年來,OpenAI 持續調整基礎設施策略。Altman 於 2025 年 1 月在白宮宣布「Stargate」計畫時,原本規劃與軟銀集團及甲骨文合作,4 年內投資最高 5000 億美元建設美國 AI 基礎設施,但計畫推動速度不如預期。

如今,OpenAI 重新啟動自主建設資料中心策略,希望掌握更多 AI 基礎設施主導權,而非完全依賴第三方雲端供應商。

值得注意的是,Altman 先前曾公開表示,公司未來可能投入高達 1.4 兆美元建設 AI 算力,引發市場對 OpenAI 財務壓力的質疑。隨後 Friar 曾對外淡化相關說法,向投資人表示公司至 2030 年的實際支出規劃約為 6000 億美元,如今最新預估再提高至 7500 億美元,顯示 AI 基礎建設投資規模仍持續快速擴大。

市場分析指出,OpenAI 大幅提高算力投資預算,反映全球 AI 競賽已從模型能力延伸至資料中心、電力與晶片等基礎建設領域。隨著 OpenAI、微軟、亞馬遜、Alphabet 及 Meta Platforms 等科技巨頭持續擴建 AI 資料中心,未來數年 GPU、AI 伺服器、高頻寬記憶體 (HBM)、電力設備及液冷散熱等供應鏈需求仍可望維持強勁成長。

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