萬億造芯？OpenAI能否成為下一個英偉達？

從2023年底開始，英偉達開啟了暴漲模式，三個月翻了快一倍，女神節(jié)那天最高漲到926.69美元，總市值達到2.32萬億美元，僅次于微軟和蘋果，成為全球市值第三大的公司，而且只離蘋果一步之遙。單從數(shù)字來看，英偉達的2.32萬億市值已經超過地球上絕大多數(shù)國家的GDP，僅次于美中德日印英法，排名第八。

眼看英偉達富可敵國、遙遙領先，買了英偉達股票的人在財富暴漲的同時、期待著英偉達股價超過1000美元；沒買英偉達的人一邊說著泡沫太大，一邊祈禱這趟飛馳的列車什么時候能停一停讓他們上車。而整個科技圈和全球投資者都在尋找，看誰會成為下一個英偉達。

從傳統(tǒng)的芯片巨頭，到初創(chuàng)公司，再到互聯(lián)網大廠和人工智能公司，算力已經成了人工智能時代最重要的鏟子。誰能掌握鏟子的銷售權，誰就拿到了通往萬億市值的鑰匙。

今天要討論的這家公司，和芯片沒毛線關系。但在人工智能領域，它已經是像英偉達那樣遙遙領先的存在了。更有意思的是，它是算力這把鏟子的最大買家，或許也是英偉達最大的金主爸爸。

是的，這家公司就是OpenAI。OpenAI這個濃眉大眼的家伙，也要自己造芯片了，而且一出手就是七萬億美元。不僅要造芯，如今又傳出OpenAI要和微軟共建一個地表最強的AI數(shù)據(jù)中心，代號「星際之門」，耗資1150億美元。

這些操作，簡直和英偉達的布局一毛一樣。那么問題來了，OpenAI能否成為下一個英偉達？

英偉達，如何成為英偉達？

在詳細分析OpenAI的造芯前景之前，我們得先弄明白英偉達走到現(xiàn)在的高度，到底是因為什么原因、它到底做對了什么。先說結論，在我看來英偉達做對了四點，分別是領導者、技術、生態(tài)、運氣，缺一不可。

先說領導者。打工人肯定都有體會，一個靠譜的老大是多重要。不過我們這里說的領導者，顯然要更高一層，是帶領整個公司甚至行業(yè)發(fā)展的真正領袖。不用多說，英偉達老大黃仁勛應該是當前全球最炙手可熱、而且還在一線工作的科技領袖之一。

31年前，老黃在美國加州的一個小餐廳里創(chuàng)立英偉達，目標是要開拓一個「0億美元市場」，也就是從0到1進軍一個大家從未聽說過的領域，而不是在存量市場里不斷內卷。事實證明，正是因為老黃非凡的想象力和前瞻性，帶領英偉達踩中了過去三十年的幾乎所有風口，也把英偉達帶到了現(xiàn)在前所未有的高度。

所以對于科技領袖來說，最重要的就是「預見未來」的能力、以及開疆破土的勇氣。所有萬億美元的產業(yè)，都是來自于0億美元的市場。這對于我們的創(chuàng)業(yè)者來說也是一個很重要的啟示。比如在ChatGPT出現(xiàn)之后，一堆初創(chuàng)公司去自研大模型，并不是說這沒有意義，而是或許這并不是個0億美元的市場。如何把握公司的未來方向，領導者起到的作用至關重要。

再來說技術和生態(tài)。這是英偉達遙遙領先的兩個最重要護城河，之前視頻里也說過多次了。一方面通過對GPU架構的不斷優(yōu)化，集成更多AI算力，讓GPU成為人工智能掘金路上不可或缺的鏟子。另一方面通過CUDA構建軟件和開發(fā)者生態(tài)，培養(yǎng)加強AI從業(yè)者對英偉達GPU的依賴。

就像我們從小學中文；長大后是可以再學英語法語，但肯定不如母語用起來順手。技術和生態(tài)構成了一個不斷旋轉的飛輪，芯片和技術做的好，會吸引更多人來用，從而形成了生態(tài)；生態(tài)做的好，用戶就習慣留在這里，同時提出更多需求，幫助下一代芯片再上一個臺階。其他公司想要成為下一個英偉達，技術和生態(tài)缺一不可。

最后再說運氣。不管是99%的努力加1%的運氣，還是1%的努力加99%的運氣，運氣本身都是取得成功的必要因素。英偉達之所以達到今天富可敵國的程度，很重要的原因就是踩中了過去三十年幾乎所有的風口。從游戲到云計算到數(shù)字貨幣挖礦到元宇宙到汽車再到現(xiàn)在的人工智能，無一例外。

但是，我想說的并不是創(chuàng)業(yè)公司要像「周處除三害」里的陳桂林一樣去找關圣帝笅杯占卜，而是要不斷提升好運到來的概率，這樣當運氣沒來時蟄伏、運氣一旦來到就能一把抓住。就像英偉達本質上并不是在追風口，而是構建GPU的基礎技術，讓它靈活到能適用于前面說的這么多領域，但又足夠強大，能成為風口到來時的唯一選擇。當然，運氣和產業(yè)本身的發(fā)展狀態(tài)、甚至和領導者的造勢能力也有很大關系。

所以，領導者、技術、生態(tài)、運氣這四點，是衡量一個公司未來發(fā)展的重要因素。接下來我們就用這個框架來看看，到底OpenAI能否成為下一個英偉達。

OpenAI造芯，到底是誰瘋了？

很多朋友應該會疑惑，OpenAI不是做大模型的人工智能公司嗎？他應該是英偉達的金主爸爸啊。但事實上在大模型領域，算力和模型，誰是爸爸誰是兒子還不一定。由于訓練一個大模型特別吃GPU算力，所有公司都在瘋狂買卡，這就形成了一個賣方占主導的市場。

強如OpenAI，雖然有微軟數(shù)據(jù)中心近乎all-in的強力支持，也逐漸遇到了算力瓶頸。要知道GPT3的訓練成本大概400萬美元，到了GPT4就飆升到1億，有人預估GPT-5的訓練成本會高達驚人的25億美元，其中絕大部分都要用來買英偉達的GPU算力。

于是，OpenAI的CEO Sam Altman大筆一揮，宣布要籌措7萬億美元自己造芯（后來他在Lex Freddman的播客里說「我從來沒說過7萬億」,Lex說「OK，但你說了8萬億」……）。聽到這個消息，我感覺不是他瘋了，就是我瘋了。根據(jù)他的說法，要用這筆錢徹底改造全球的半導體行業(yè)。所以他不止要做芯片設計，還要自己造晶圓廠。

7萬億美元是什么概念呢，網友也幫我們算了一筆賬，7萬億可以買下包括英偉達在內的全球前20名芯片公司，外加Meta，然后奧特曼還能剩下三千億美元，就是這么夸張。你把所有芯片公司都買了，搞個OpenChip公司自己玩就行了唄。為此，硅仙人Jim Keller現(xiàn)場打臉，在社交媒體隔空喊話，說這些事兒給我一萬億就搞定了。

話說回來，且不論7萬億美元造芯有多瘋狂，我覺得OpenAI造芯是在算力緊缺情況下的一個理智的選擇。那么套用我們的領導者-技術-生態(tài)-運氣框架，OpenAI能否成為下一個英偉達呢？領導者方面，Sam Altman可以說是現(xiàn)在全球科技圈最有名的八零后領袖。不管是ChatGPT、GPT應用商店，還是年初發(fā)布的Sora，OpenAI在他的帶領下已然成為了人工智能領域創(chuàng)業(yè)公司的王者公司。他自己的個性也很鮮明，把硅谷搞成了好萊塢，把OpenAI搞成了宮斗現(xiàn)場，還上演了熹貴妃歸來的大戲。不過和老黃相比，奧特曼個性有余、從容親和略顯不足。

所以領導者這一項，我給OpenAI四顆星。

再來看技術維度，OpenAI七萬億造芯到底能干成嗎？先看芯片架構的選擇。根據(jù)現(xiàn)在披露的非常有限的信息，我們不知道OpenAI是做專用芯片還是通用芯片，但我猜大概率是以AI專用芯片開始，可能會通過收購一些初創(chuàng)AI芯片公司快速起步，之前就有傳言說OpenAI看上了來自英國的Graphcore，這也是很多大廠自研芯片的常用套路。外加OpenAI的看家本領是大模型本身，因此會為芯片設計提供非常理想的應用和優(yōu)化的場景。所以如果OpenAI真的下場造芯，我毫不懷疑他們能設計出一個高性能的AI芯片。

不過，在奧特曼的七萬億規(guī)劃中，還包含芯片制造的部分，這就有點不靠譜了。當前芯片行業(yè)的主流模式是fabless、也就是無晶圓廠模式。這個模式的核心是絕大部分芯片公司只負責芯片設計，只有少數(shù)公司負責芯片制造，讓大家專注在擅長的領域、發(fā)揮各自的優(yōu)勢，不用既要又要還要，從而實現(xiàn)資源的合理分配。這種無晶圓廠模式也是芯片行業(yè)經過幾十年的發(fā)展分工逐漸形成的穩(wěn)定而高效的模式。

具體來看芯片制造，如今有高端芯片制造能力的公司只有三個：臺積電、三星和英特爾。這是個資本和技術極度密集且門檻極高的行業(yè)，沒錢不行，只有錢也是萬萬不夠的，必須得有幾十年行業(yè)經驗和工程實踐的技術積累。這么說吧，如果你從來沒做過包子，想在你家小區(qū)旁邊開一家包子鋪應該都費勁。更不用說從來沒做過芯片的人上來就去蓋芯片廠了。這么深的水，我怕你把握不住。

也有分析說，奧特曼為了動用鈔能力彎道超車，打算搞加盟模式，也就是把錢給臺積電，請臺積電建廠和運營，只為OpenAI服務，硬生生把臺積電搞成7-11，果然有錢就是任性。

綜上，開啟買買買模式的OpenAI造芯，在技術維度我給四顆星。

GPT7和暗硅效應

再來看生態(tài)。OpenAI在人工智能領域有著夢幻開局，但先發(fā)優(yōu)勢能否轉化為像英偉達那樣的萬億市值和技術統(tǒng)治力，還取決于生態(tài)的發(fā)展和未來路線圖的設計，而這恰恰也是我認為最存疑的地方。

為什么這么說呢？四年前，OpenAI發(fā)表了一篇論文，提出了大語言模型的縮放定律（scaling law）。這個定律表明，只要對大語言模型投入更多算力和數(shù)據(jù)進行訓練，就能提高它下一個單詞的預測準確性。有人也把這個定律簡單描述為：scaling is all you need，好像只要不斷投算力和數(shù)據(jù)，大模型就能不斷發(fā)展下去。

但事實真的是這樣嗎？有人做了一個計算，如果保持現(xiàn)在GPT1234發(fā)展的速度，到2030年左右的GPT7就需要全世界所有計算機提供算力、需要一個超過三峽大壩或者現(xiàn)在任何核電站的巨型發(fā)電廠提供能源，以及超過現(xiàn)在地球上所有的數(shù)據(jù)，這顯然是不現(xiàn)實的。

OpenAI提出的縮放定律，讓我想到了芯片領域的兩個非常類似的縮放規(guī)律，一個是登納德縮放定律（Dennard Scaling Law），一個是阿姆達爾定律（Amdahl's Law）。登納德縮放定律認為，隨著晶體管體積的縮減，它們的工作電壓也會降低，從而使得芯片單位面積功耗保持不變。

也就是說，隨著芯片技術的發(fā)展，我們可以同樣的芯片面積上放更多晶體管，性能更高，但功耗不變；或者為了實現(xiàn)同樣的性能，芯片面積會更小、功耗會更低。阿姆達爾定律認為，要顯著提升一個程序的執(zhí)行速度，就需要盡可能減少他串行部分的執(zhí)行時間，同時增加并行代碼的比例。

因此十幾年前，芯片領域學術界和工業(yè)界的主要發(fā)展趨勢就是多核心架構。雖然這還沒有完全成為一個正式的全球性共識，但在當時，多核架構是非常熱門的研究方向。人們認為，如果可以找到編寫和運行并行軟件的方法，我們就能直接將處理器架構擴展到數(shù)千個核心，從而帶來芯片性能成百上千倍的提升。

然而，我們現(xiàn)在知道，這種趨勢是不能無限擴展的。2011年，德州大學奧斯汀分校的道格博格爾教授發(fā)表了一篇論文，提出并研究了所謂的“暗硅效應”。我的骨灰級老粉應該聽過這個概念，因為我的第一期視頻就講了這個，大家可以去考古一下，鏈接在「閱讀原文」中查看。

那么什么是暗硅效應呢？它指的是雖然我們可以不斷增加處理器核心的數(shù)量，但是由于能耗限制，我們卻無法讓這些計算核心同時工作。這就好像一幢大樓里有很多房間，但由于能耗限制，你無法同時開啟每個房間的燈光，使得這幢大樓在夜里看起來有很多黑暗的部分。這就是暗硅這個詞得名的原因。

暗硅效應的本質原因是，在后摩爾定律時代，晶體管的能效發(fā)展已經趨于停滯。這樣，即使人們開發(fā)出了并行軟件，并且不斷增加了核心數(shù)量，所帶來的性能提升也會非常有限。所以為了克服“暗硅效應”帶來的問題，業(yè)界還需要在其他的方面帶來更多進展，包括定制計算等等。道格博格爾之后也加入了微軟，并且領導了微軟的FPGA項目，這個就不多說了。

再回到OpenAI的大語言縮放定律，OpenAI萬億造芯的本質，其實就是奧特曼希望通過提供「無限的計算能力，帶來全能的人工智能」，但現(xiàn)在OpenAI的這種暴力堆算力和數(shù)據(jù)的方法，或許并不是實現(xiàn)超級人工智能的可行途徑。

再進一步，大模型究竟是人工智能的終點、還是人工智能發(fā)展過程中的一個重要節(jié)點，也是很多人一直在思考的問題。比如圖靈獎得主、人工智能教父之一的LeCun就公開反對OpenAI的自回歸生成模型的技術路線，并認為Sora「通過生成像素來模擬世界的行為，既浪費資源且注定會失敗」。

所以，生態(tài)部分我給OpenAI三星半。

AI的黃金時代

最后來看看運氣。前面說隨著芯片的縮放臨近極限，迫使人們不得不去尋找更多更高效的芯片設計方法，這反而促進了芯片行業(yè)的發(fā)展。圖靈獎得主John Hennessy和David Patterson也在此時提出了著名的論斷，未來十年會是體系結構的黃金時代。至少現(xiàn)在我們可以看到，在這個黃金年代中，英偉達是最大的贏家，沒有之一。

所以，當AI縮放定律走到盡頭時，是否也會開啟AI芯片的下一個黃金時代？從這個角度看，是不是OpenAI造芯的好日子還在后頭？芯片是個長周期行業(yè)，從現(xiàn)在開始布局，少則兩三年，多則五六年才能看到結果。運氣方面OpenAI從來沒輸給過誰，它已經踩中了大模型這個超級大風口，而芯片，或許會成為OpenAI踩中的下一個風口。

所以，運氣方面，我給OpenAI四星半。

以上就是我對OpenAI造芯未來的想法，不知道你是否同意？你覺得OpenAI會成為下一個英偉達嗎？歡迎在評論區(qū)說說你的想法。感謝你一直看到這里，所以我給你準備了一個福利：我列了四個可能成為英偉達的公司，分別是AMD、谷歌、特斯拉、Tenstorrent，你希望我先講誰？把你的選擇寫在評論區(qū)，我優(yōu)先安排。

（注：本文不代表老石任職單位的觀點。）