OpenAI 正面临绝对的算力稀缺。

总裁 Greg Brockman 自曝内部算力资源争夺严重，已经到了用痛苦与煎熬来形容的程度。

说起来也不意外，现在 AI 领域但凡想搞点新东西，算力都是绕不开的坎儿。

在最新访谈中，Brockman 提到，算力是所有创新的根本驱动力，但也正是因为计算资源有限，OpenAI 还有许多正在研发中的惊人产品目前无法发布。

比如前段时间推出的 ChatGPT Pulse，无需提示就能主动关注对你来说至关重要的事务，还能每天进行个性化推荐。

但由于算力有限，这个功能也仅对 Pro 用户开放。

既然僧多粥少，算力如此稀缺，那 OpenAI 又是如何分配有限的计算资源的呢？

资源分配机制：看似有序，实则艰难

Brockman 表示 OpenAI 有一套自己的资源分配机制。

首先，资源会进行研究侧和应用侧之间的划分。这项重大的裁决任务通常由高层团队来决定。

比如 CEO 奥特曼和应用 CEO Fidji Simo。

△ Fidji Simo

在研究领域内部，分配则由首席科学家 Jakub Pachocki 和研究主管 Mark Chen 共同决定。

△左：Mark Chen 右：Jakub Pachocki

在具体执行层面，则有像 Kevin Park 领导的小组将闲置的 GPU 像玩俄罗斯方块一样来回搬运、重新组合，以满足各个项目不断涌现的需求。

△ Kevin Park

Brockman 也承认，不断地腾挪容量不是一件容易的事情。毕竟每个团队手里的项目都有亮点，都想多争取点算力支持，该怎么平衡确实让人头疼。

" 得算力者得天下 "。OpenAI 内部的这种计算资源争夺，并不是一种 " 家务事 "，其实是未来整个 AI 行业的缩影。

对 AI 领域而言，算力直接决定了 AI 能力的上限。无论是模型训练还是功能优化、服务用户，都得有足够的算力支撑。

AI 芯片公司 Groq 的创始人Jonathan Ross在最新的访谈中也提到：

谁掌控算力，谁就掌控 AI。

AI 的发展对于算力的需求是没有上限的。

去年有 70 亿美元算力支出的 OpenAI，如今也开始自建数据中心，目前为止达成了近万亿的算力交易。

看来不仅是公司内部在争夺算力，OpenAI 也正在整个 AI 算力市场上抢占先机。

One More Thing

这边 OpenAI 表示这项围绕算力展开的内部争夺战，充满了能量和情绪。

那边 Meta 的扎克伯格也称将会把 " 每位研究人员的计算资源 " 作为竞争优势。

在 AI 未来的发展里，算力已经成了重中之重。