在科技日新月异的今天，人工智能（AI）已成为推动社会进步的重要力量。而在这场AI革命中，算力作为核心驱动力，正成为各大科技巨头竞相追逐的焦点。近日，一篇关于全球五大AI巨头GPU总量的报道引发了广泛关注，据估算，到2025年，这些巨头的等效H100 GPU总量或将超过1240万块，标志着全球AI算力竞赛已进入白热化阶段。
今年，特斯拉CEO马斯克凭借全球最大AI超算Colossus成功轰动了整个世界。这台超算配备了惊人的10万张英伟达H100/H200显卡，并计划在未来扩展到20万张。Colossus的亮相，不仅展示了马斯克在AI领域的雄心壮志，也给其他AI巨头带来了前所未有的压力。
面对马斯克的强势崛起，微软、谷歌、Meta、亚马逊等科技巨头纷纷加速布局自己的算力版图，以期在下一代更先进模型的训练中占据先机。据LessWrong网站上发表的一篇博客估算，截止目前，这五大科技公司在2024年拥有的算力以及2025年的预测数据令人咋舌。
在这场算力大战中，英伟达凭借其强大的GPU技术稳坐霸主地位。据博客估算，微软在2024年将拥有75万-90万块等效H100 GPU，到2025年这一数字将激增至250万-310万；谷歌则更为强劲，预计2024年将拥有100万-150万块等效H100 GPU，2025年更是将达到350万-420万；Meta和亚马逊虽然稍逊一筹，但也在紧追不舍，分别预计将在2025年拥有190万-250万和130万-160万块等效H100 GPU。而作为新入局者的xAI，虽然目前仅有10万块等效H100 GPU，但其增长速度惊人，预计2025年将达到55万-100万块。
英伟达作为这场算力竞赛的受益者，其数据中心GPU的销量和收入均实现了大幅增长。据英伟达发布的2025财年第三季度财报预计，2024自然年的数据中心收入将达1100亿美元，比2023年的420亿美元增长了一倍多，2025年有望突破1730亿美元。而据估算，2025年英伟达GPU的销量将达到650万至700万块，几乎全是最新的Hopper和Blackwell系列。
博客地址：
https://www.lesswrong.com/posts/bdQhzQsHjNrQp7cNS/estimates-of-gpu-or-equivalent-resources-of-large-ai-players#Nvidia_chip_production
在这场算力竞赛中，各大巨头不仅竞相采购英伟达的GPU，还纷纷开始自研芯片，以更好地满足自己的算力需求。谷歌作为其中的佼佼者，已经拥有大量自研的定制TPU，这是其内部工作负载的主要计算芯片。去年12月，谷歌推出了下一代迄今为止最强大的AI加速器TPU v5p，进一步巩固了其在自研芯片领域的领先地位。
相比之下，亚马逊的自研芯片之路则显得有些坎坷。虽然亚马逊也推出了Trainium和Inferentia等自研芯片，但这些芯片似乎远落后于业界最先进水平。不过，今年年中，亚马逊定制芯片似乎出现了转机，CEO Andy Jassy在谈到Trainium2时表示，这些芯片获得了巨大的市场兴趣，并计划大幅提高原定的生产计划。
而微软则似乎与英伟达建立了特殊的合作关系，成为首个获得Blackwell GPU的公司。此外，微软还拥有全球最大的公有云服务平台之一，并是OpenAI的主要算力供应商。这些因素使得微软在算力竞赛中占据了一定的优势。
在了解了各大巨头的算力总量后，我们不禁要问：这些算力将用在哪？事实上，这些算力主要用于训练AI模型。以下将揭秘OpenAI、谷歌、Anthropic、Meta和xAI等巨头在训练模型方面的算力使用情况。
OpenAI作为AI领域的佼佼者，其训练成本一直居高不下。据估算，2024年OpenAI的训练成本预计达30亿美元，推理成本为40亿美元。微软向OpenAI提供了40万块GB200 GPU用于支持其训练，这使得OpenAI的训练能力远超其他竞争对手。
而谷歌则凭借其强大的自研TPU和庞大的算力资源，在训练模型方面也取得了显著成果。其Gemini Ultra 1.0模型使用了约为GPT-4的2.5倍的计算资源，发布时间却晚了9个月。这表明谷歌在算力利用方面的高效性。
相比之下，Meta和Anthropic在训练模型方面的算力使用则显得较为保守。Meta分配给前沿模型的资源相较OpenAI和谷歌更少，而Anthropic则主要依赖于AWS提供的算力资源。不过，尽管资源有限，但这两家公司在前沿模型上的竞争力依然不容小觑。
而xAI作为新入局者，其在训练模型方面的算力使用情况也备受关注。据报道，xAI使用了2万块H100训练Grok 2，并计划用10万块H100训练Grok 3。这一规模虽然不及OpenAI和谷歌，但也足以使其在AI领域占据一席之地。
在这场全球AI算力竞赛中，各大巨头竞相追逐，不断刷新着算力的新高度。然而，算力竞赛永无止境，未来依然充满挑战与机遇。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AI算力需求将持续增长。而如何更好地利用算力资源、提高算力利用效率、降低算力成本将成为各大巨头未来需要面对的重要课题。
在这场算力大战中，我们期待着更多创新技术的涌现和更多优秀AI模型的诞生。同时，我们也希望各大巨头能够在竞争与合作中共同推动AI技术的发展和应用落地，为人类社会的进步贡献更多的智慧和力量。
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