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你知道50M H100等效算力对于推动人工智能意味着什么吗?
我刚刚请@grok自己回答这个问题,这是答案:
➤ 计算能力 ⟶ 25,000–50,000 exaFLOPS(是目前世界上最快超级计算机的20,000–40,000倍)
➤ 训练能力 ⟶ 万亿/千万亿参数
➤ 当前xAI规模 ⟶ 当前设置的200倍(约230,000个GPU,100-200 exaFLOPS)
➤ 功耗 ⟶ 约35 GW,相当于3500万美国家庭或阿根廷等国家的用电量(约30 GW)
➤ 年度能耗 ⟶ 约245,000 GWH,占美国年度用电量的6%(约4,000 TWh)
➤ 成本 ⟶ 仅硬件就需要1.5万亿美元,预计5年内总投资为2-3万亿美元
➤ 每年所需投资 ⟶ 4000-6000亿美元/年
这种规模的国家级投资标志着从20世纪的化石燃料转向计算能力的全球性转变。同时,人工智能突破是不可避免的,将改变我们社会的各个领域。
正如@MTorygreen指出的,云计算单独无法满足人工智能的大规模、能源需求和全球分布需求。
智能的未来不局限于少数中心化实体和数据中心;它将无处不在或者根本不存在。

Elon Musk
@elonmusk
07-23
The @xAI goal is 50 million in units of H100 equivalent-AI compute (but much better power-efficiency) online within 5 years

好的,我要切换到你了':O
Grok 保持不败
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