【新智元导读】全网震撼！马斯克官宣，全球首个吉瓦级超算 Colossus 2 正式上线，狂堆 55 万块 GPU，目标直指百万。下一代 Grok 5 已在训练，6 万亿参数将引爆智能奇点。

全球首个吉瓦级训练集群！

马斯克一早激动官宣，专为训下一代 Grok 打造的「超算巨兽」Colossus 2，今天正式上线。

它可是全球首个，达到吉瓦级的 AI 训练集群。这是什么概念？

Colossus 2 的用电，要比旧金山全市用电峰值还要高。

预计在今年 4 月，升级到 1.5GW，约等于一座大型核电站的输出。

OpenAI、Anthropic 在内的很多劲敌还在规划 2027 年路线图，xAI 这边直接把「城市级」算力搞定了。

更夸张的，是他们的执行速度：

Colossus 1：从零到全面上线，只用了 122 天

Colossus 2：刚突破 1GW 门槛，目标直接冲着总共 2GW 去

暴力出奇迹，依旧是马斯克坚信的路线—— Scaling 算力对于快速逼近「奇点」那一刻至关重要。

毕竟，在马斯克的叙事中，未来全球最强的 AI 玩家中，只有谷歌和 xAI。

全球首个 GW 级超算：55 万 GPU

xAI 展现出的惊人速度，连老黄都为之惊叹。他曾这样高度评价道——

马斯克对工程学的理解是独一无二的。别人需要 1 年完成的事情，xAI 仅用 19 天就搞定了。

外界对于 Colossus 1 的了解，要比 Colossus 2 系统得多。

从 0 开始仅用 122 天就拔地而起，拥有大约 20 万张 H100/H200，以及约 3 万张 GB200 NVL72。

去年，SemiAnalysis 高级分析师一篇文章，曾深度分析了 Colossus 2 工程设计和所取得的成就。

接下来，就扒一下其背后的细节。

六个月，从 0 到 200MW

Colossus 2 项目，于 2025 年 3 月 7 日启动。

它将配备 55 万块芯片，由 GB200 和 GB300 GPU 组成，最终未来扩展到百万 GPU。

当时 xAI 在孟菲斯（Memphis）收购了一个 100 万平方英尺的仓库，以及两个总计 100 英亩的相邻地块。

不到六个月的时间，SemiAnalysis 统计了现场已部署 119 台风冷冷水机组，即大约 200MW 的冷却能力。

这就足以驱动，大约 11 万张 GB200 NVL72。

而且，这个巨大的超算，全部采用的是液冷设计。

马斯克一条推文显示，一些机架在 7 月份就已经安装好了

令人惊叹的是，xAI 只用了 6 个月就完成了甲骨文、OpenAI花了 15 个月才完成的工作！

据介绍， Colossus 2 造价高达数百亿美元。而 xAI 现在基本没外部收入，主要靠母公司 X 输血。

而且，报告里特意提了一嘴——

马斯克跟中东几个「土豪」关系很铁，沙特、阿联酋、卡塔尔的主权基金，都是潜在的金主。

Grok 5 在训，奇点更近了

Colossus 2 的全面上线，也意味着「全球首个吉瓦级大模型」—— Grok 即将出世。

马斯克曾坚定地表示，xAI 有机会通过 Grok 5 实现 AGI。

此前，在一期采访中，马斯克还表示 Grok 5 拥有高达 6 万亿参数，而且智能密度更高，预计将在上半年发布。

不仅如此，它还原生支持视频理解。

可以预见，在首个吉瓦级超算上训出的 Grok 5，实力一定超乎想象。

爆冲 2GW，今年上线

去年 12 月底，马斯克斥资超 200 亿美元，买下了孟菲斯第三栋建筑，计划将 Colossus 总容量扩展至 2GW。

这栋新建筑—— MACROHARDRR，延续了 Macrohard 命名，位于 Colossus 2 旁，占地面积超 80 万平方英尺。

Grok 估计，在 2025 年中，按 AI 算力排名前 10 中，Colossus 2 和特斯拉 Dojo 位居第一和第 7：

在 AI 算力上，马斯克疯狂加码，甚至他「已经在规划 10GW 甚至更高的算力」。

狂飙吉瓦级超算，硅谷巨头乱战

如今，全世界 AI 巨头们，正掀起一场前所未有的算力军备赛。

除了马斯克 xAI 之外，OpenAI、Meta、Anthropic 也在纷纷加码，目标直指吉瓦（GW）级，甚至更大规模的 AI 超算。

2022 年 GPT 发布以来，OpenAI、xAI、Anthropic、Meta Superintelligence 等 AI 训练算力飙升

OpenAI：星际之门

「星际之门」，便是众所周知的典型代表之一。

2025 年 1 月初，OpenAI 联合软银、甲骨文等伙伴正式启动了名为「星际之门」（Stargate）的宏大计划。

这项「AI 曼哈顿计划」，要在未来 4 年砸 5000 亿美金，建设总容量达到 10GW 的集群。

首期立即部署 1000 亿美元，如今进展迅猛。

去年 9 月，OpenAI 公布了五个新站点，要在未来三年，实现 7GW 算力规模。

这样的规模相当于同时为数百万家庭供电，却全部用于驱动 AI 训练与推理。

Meta：普罗米修斯

Meta 同样在加速狂奔。

早在去年，小扎就公开了资金代号 Prometheus（普罗米修斯）的 GW 级 AI 超算项目，目标在 2026 年上半年上线。

不仅如此，Meta 正在建设多个吉瓦级集群：

Prometheus 预计 2026 年率先达到 1GW+

后续的 Hyperion 项目，计划逐步扩展到 5GW 规模，占地堪比曼哈顿相当一部分区域

几天前，小扎再次重磅宣布启动全新顶级计划—— Meta Compute。

计划明确表示，将在本十年内建设数十吉瓦 AI 超算，长期目标甚至指向数百吉瓦级别。

为此，Meta 内部已组建专责团队，并与核电企业签订长期协议，确保能源供应跟得上疯狂扩张的步伐。

Anthropic：百万 TPU 下单，GPU 也要

Anthropic 选择了一条更聚焦的路线：深度绑定 Google Cloud 的 TPU。

去年 10 月官宣，将把 Google Cloud TPU 扩展到最多 100 万颗 TPU，合同价值数百亿美元。

而且，预计在 2026 年上线远超 1GW 的容量。

而且，Anthropic 采用多平台策略，同时使用谷歌 TPU、亚马逊 Trainium 和英伟达 GPU。

如今，AI 竞赛的胜负手，正从模型参数本身向基础设施倾斜。

硅谷巨头们狂建超算，原因很简单：下一代前沿模型所需的算力远超想象。

这场吉瓦级超算的全球军备赛，才刚刚拉开帷幕。

6 千亿算力投资，AI 榨干美国人钱包？

网友直呼，马斯克的算力赌注「太疯狂了。AGI 最难的部分已不再是数学，而是字面意义上的能不能找到足够多的电源插座」。

2026 年，这一趋势只会愈演愈烈——

亚马逊 AWS、微软、谷歌、Meta、甲骨文（Oracle）等超级云计算巨头正加速扩张。

它们的资本支出预计将超过 6000 亿美元，重点已全面转向 AI 专用基础设施建设，边缘服务成为次要关注点。

独立的市场研究和分析公司 Dell ’ Oro 分析师 Baron Fung 指出：「预计在未来 2 至 3 年内，这些部署将新增数十 GW 总电力容量，反映出加速计算对算力规模和密度提出了极高要求。」

虽然整体趋势是「全面转向 AI」，但各家打法并不相同：

亚马逊与谷歌聚焦自研 AI 加速器，围绕内部芯片构建数据中心；

微软则持续重金押注 OpenAI 以及自己的 AI 平台战略；

Oracle借 Stargate 项目强势崛起，迅速构建新一代 AI 算力园区；

Meta正在打造当前全球最庞大的 AI 数据中心项目，代表作包括 Prometheus 与 Hyperion。

Baron Fung 表示，这类新一代数据中心将集成大规模 AI 集群、高密度加速卡机架、先进网络连接与支持型存储系统。

「预计未来 2 到 3 年内，数十 GW 级的新超级数据中心产能将陆续上线，服务对象既包括内部 AI 平台，也涵盖大客户的关键 AI 工作负载。」Fung 总结道。

但与此同时，电力短缺、设备交付周期拉长以及地方政府与社区的反对，也让扩张变得日益困难。

那些 AI 数据中心年入千万美元，而且零交通压力，零学区负担，看起来只会带来现金流。

这番说辞深得美国政界青睐——白宫如此，各州政府亦如此。

但对数据中心附近的居民而言，「根本没有好处可言」。

因为这些算力设施全天候 24 小时运转，内部部署着数以千计的服务器，而服务器需要大量电力与水来保持冷却。

一方面，数据中心建设热潮助推了 AI 革命；另一方面，AI 热潮可能耗尽美国电网资源、榨干普通人的钱包。

AI 正在推高电价，而没有人对此感到满意。甚至有媒体称：

美国对数据中心的「战争」即将到来。

根据美国能源信息署（EIA）的数据，自 2022 年以来，全美几乎所有地区的居民零售电价涨幅均超过通胀率，且这一现象很可能持续至 2026 年。

比如，去年，新泽西州的电费账单上涨了约 20%。

美国电价飙升的深层矛盾源于积弊数十年的结构性问题：老化的基础设施亟待更新，而过时的商业模式与法规体系拖慢了电网升级的步伐。

而数据中心建设浪潮，给美国的电力供应体系前所未有的难题。

据《Data Center Watch》统计，反对数据中心建设的浪潮正在加速：

2025 年仅第二季度就有 980 亿美元的在建项目受到阻碍或严重拖延。

去年上半年，美国已有 36 个项目涉及投资高达 1620 亿美元的 AI 算力项目受到阻碍或严重拖延。

如果说 AI 热潮给全世界带来了硬件短缺，那给美国带来的更严重的问题将是电力短缺。

保算力，还是保电力，成了美国不得不考虑的问题。

要支持数十 GW 级的新超级数据中心产能，电力而非算力卡了美国 AI 的脖子。