多家头部公司老总详解算力“军备竞赛”规模之争

算力的"军备竞赛"正日趋白热化。特斯拉、微软等巨头正把GPU（图形处理器）堆成山，其中马斯克旗 下人工智能公司xAI据称已经搭建起20万卡集群。 不久前，OpenAI联合创始人、首席执行官奥特曼在社交平台上预告，公司到年底前将上线超过100万张 GPU，更直言希望在这个数量规模上再扩容100倍。随后，马斯克扬言，5年内，xAI要部署到5000万张 H100GPU的等效算力。 对此，有业内人士对《每日经济新闻》记者表示，目前，国内已出现两万/三万卡的国产智算集群，未 来几年，模型训练对万卡到十万卡级别仍有需求，但当前的大模型训练，还不需要单个智算集群达到数 十万/百万卡规模。该业内人士断言"3年内单集群不太可能到30万卡"。 一边是美国企业号称年底前要上线百万卡集群，一边是国内20万卡、30万卡集群尚无用武之地，这背后 是何原因？ "无限堆卡"这条路能否一直走下去？十万卡、百万卡乃至更大规模的算力集群是否真的需要？ 围绕这一系列焦点问题，记者日前深入采访了多位头部企业的老总和业内专家，试图理出一个清晰的脉 络。 追"卡"之因：规模定律下的"军备竞赛" 所谓万卡集群，就是由超过1万张加速卡［如GPU、TPU（张量 ...