繼此前外媒爆料OpenAI CEO山姆·奧爾特曼 (Sam Altman)正計(jì)劃籌資數(shù)十億美元建晶圓廠生產(chǎn)自研人工智能（AI）芯片之后，近日，《華爾街日報(bào)》又援引多位匿名消息人士的話稱，奧爾特曼的這個(gè)雄心勃勃的項(xiàng)目將比預(yù)想的瘋狂，計(jì)劃籌集的資金規(guī)模高達(dá) 7 萬億美元。

但是，從這個(gè)夸張的數(shù)字來看，顯然并不更符合邏輯。要知道，Gartner的數(shù)據(jù)顯示，2023年全球半導(dǎo)體市場規(guī)模也只有5330億美元，而7萬億美元?jiǎng)t達(dá)到了其13倍以上。盡管2023年全球半導(dǎo)體市場遭遇了低谷，但是分析師預(yù)計(jì)，今年全球半導(dǎo)體市場規(guī)模也只能同比增長17%至6240億美元。

而7萬億美元的資金已經(jīng)占據(jù)了去年全球GDP的10%，相當(dāng)于2.3個(gè)微軟、3.8個(gè)谷歌、3.8個(gè)英偉達(dá)、5.8個(gè)Meta或者10.4個(gè)臺(tái)積電的市值（截止2月14日市值）。如果奧爾特曼真能籌集到如此規(guī)模巨大的7萬億美元資金，即使是把英偉達(dá)、英特爾、AMD、高通、博通、臺(tái)積電、三星、ASML等重要的芯片設(shè)計(jì)、制造及設(shè)備廠商全都收購，還綽綽有余。既然如果，那么還有必要再花數(shù)萬億美元來自己建晶圓廠呢？

即便是奧爾特曼想不開，真的要籌集7萬億美元來建晶圓廠，那么按照目前的數(shù)據(jù)來看，建造一座尖端制程晶圓廠可能需要200億至300億美元，具體取決于工廠產(chǎn)能規(guī)模和地理位置等因素，如果按照300億美元來估算，7萬億美元足夠建造233座尖端晶圓廠，將是目前已有的最尖端制程的晶圓廠總量的約10多倍。

那么問題來了，誰能來建造如此龐大規(guī)模的尖端制程晶圓廠，所需的設(shè)備和材料將是目前供應(yīng)商無法滿足的，同時(shí)還需要數(shù)量龐大的安裝、維護(hù)和操作人員，這也是目前人才市場所不具備的。

比如，ASML的光刻機(jī)目前產(chǎn)能就無法滿足現(xiàn)有客戶的需求。截至2023年底，ASML未交付的訂單總額仍高達(dá)390 億歐元。此前，美國半導(dǎo)體行業(yè)協(xié)會(huì) (SIA) 和英國牛津經(jīng)濟(jì)研究院聯(lián)合發(fā)布的報(bào)告也警告稱，到 2030 年，美國半導(dǎo)體行業(yè)將面臨67,000 名技術(shù)人員、工程師和計(jì)算機(jī)科學(xué)家的短缺。

那么建晶圓廠是否僅是這個(gè)龐大的7萬億美元籌資項(xiàng)目的一部分呢？或許奧爾特曼在計(jì)劃自建晶圓廠的同時(shí)，還計(jì)劃建造更多的AI數(shù)據(jù)中心來應(yīng)對未來全球?qū)τ贏I算力的需求，而這無疑也將花費(fèi)巨額的資金。

如果OpenAI計(jì)劃采購500萬個(gè)英偉達(dá)（NVIDIA）H100加速卡，按照單個(gè)加速卡約2萬美元的價(jià)格估算，也只需耗資1000億美元。然而英偉達(dá)在2023年一年的總營收也才303億美元，即便今年?duì)I收翻倍也只有600億美元左右。1000億美元也僅占傳聞的7萬億美元的1.4%左右。

顯然，不論從哪個(gè)角度來看，關(guān)于奧爾特曼計(jì)劃籌集7萬億美元建晶圓廠的爆料都似乎是一個(gè)徹頭徹尾的謠言。

值得注意的是，當(dāng)?shù)貢r(shí)間2月12日，英偉達(dá)創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛在迪拜世界政府峰會(huì)（WGS）上接受采訪時(shí)也被問到，7萬億美元能買多少GPU？

黃仁勛的回答是：“所有的GPU。”他指出，目前，全球數(shù)據(jù)中心的總價(jià)值約為1萬億美元。同時(shí)，他還預(yù)計(jì)，在未來4-5年里，這個(gè)數(shù)字預(yù)計(jì)將增長到2萬億美元。“我們正處于這個(gè)新時(shí)代的開端。在未來四至五年內(nèi)，我們將擁有價(jià)值2萬億美元的數(shù)據(jù)中心，為世界各地的軟件提供動(dòng)力。”

黃仁勛強(qiáng)調(diào)，我們不需要太多投資來建立專門針對生產(chǎn)AI芯片的替代半導(dǎo)體供應(yīng)鏈。相反的，業(yè)界需要的是繼續(xù)進(jìn)行GPU構(gòu)架創(chuàng)新，以繼續(xù)提高性能。事實(shí)上英偉達(dá)在過去十年間，已經(jīng)將AI芯片的性能提高了100萬倍。

黃仁勛還指出，如果要斥資7萬億美元來建晶圓廠，假設(shè)了芯片的計(jì)算速度不會(huì)變快的情況下，要提供這樣的芯片生產(chǎn)規(guī)模，“我們需要14顆行星、3個(gè)星系和4個(gè)太陽來為這一切提供能源。”

而且，即便投資這模大規(guī)模的資金來建立AI芯片的供應(yīng)鏈，預(yù)計(jì)可以解決未來三到五年芯片供應(yīng)短缺的問題。但是，這僅僅只是創(chuàng)造一個(gè)替代的芯片供應(yīng)鏈而已，未來仍有芯片生產(chǎn)與供應(yīng)過剩的風(fēng)險(xiǎn)，這并不是好的方法。而是應(yīng)該進(jìn)行GPU構(gòu)架的創(chuàng)新，使計(jì)算速度提升，讓想要在本地使用AI的公司將不需要購買非常多的設(shè)備，建造價(jià)值數(shù)十億美元的數(shù)據(jù)中心。

黃仁勛進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)，事實(shí)上英偉達(dá)的GPU在AI和HPC性能方面發(fā)展得非常快。2018年，英偉達(dá)的V100數(shù)據(jù)中心GPU的運(yùn)算性能僅為125 TFLOPS，但是，英偉達(dá)當(dāng)前的H200數(shù)據(jù)中心GPU則是提供了1,979 FP16 TFLOPS。因此，英偉達(dá)做出的最偉大的貢獻(xiàn)之一就是在過去十年中將計(jì)算和人工智能進(jìn)步了100萬倍。使得無論什么需求都將能為世界提供動(dòng)力，這是必須考慮的一個(gè)事實(shí)。而且，預(yù)計(jì)在未來十年內(nèi)運(yùn)萬的速度還將再提高100萬倍。