GPT-6也被電力卡脖子了——部署十萬個(gè)H100時(shí)，整個(gè)電網(wǎng)發(fā)生了崩潰！

就在剛剛，微軟工程師爆料，10萬個(gè)H100基建正在緊鑼密鼓地建設(shè)中，目的就是訓(xùn)練GPT-6。

微軟工程師吐槽說，團(tuán)隊(duì)在部署跨區(qū)域GPU間的infiniband級別鏈接時(shí)遇到了困難。

Corbitt：為何不考慮直接將所有設(shè)備部署在同一個(gè)地區(qū)呢？

微軟工程師：這確實(shí)是我們最初的方案。但問題是，一旦我們在同一個(gè)州部署超過100,000個(gè)H100 GPU，電網(wǎng)就會因無法負(fù)荷而崩潰。

這是創(chuàng)業(yè)者Kyle Corbitt在社交媒體上，分享自己與一位微軟工程師關(guān)于GPT-6訓(xùn)練集群項(xiàng)目的對話

沒想到，GPT-5還沒發(fā)，微軟就已悄悄為OpenAI開始訓(xùn)練GPT-6了。

同在今天，一張「OpenAI內(nèi)部時(shí)間線」圖片在網(wǎng)上瘋轉(zhuǎn)。

圖中清晰標(biāo)注出：OpenAI早在2022年8月-10月之間開始了GPT-5（代號Arrakis）的訓(xùn)練，2023年4月GPT-4.5（代號Gobi）在訓(xùn)練中。

并且圖中顯示，GPT-6的測試，預(yù)計(jì)早在去年9月就開始了！

同時(shí)，關(guān)于GPT-5（Arrakis）的一個(gè)爆料帖，也隨之浮出水面。

太長不看版

貼中爆出許多內(nèi)幕消息。

比如，GPT-4.5因?yàn)槟芰Σ粔颍纱啾惶^，所以今年OpenAI會直接發(fā)GPT-5。

另外還有若干未經(jīng)證實(shí)的消息（從上圖中也可以看出），關(guān)于OpenAI手中握著的一大把模型——

比如，Arrakis/GPT-5在GPT-4不久后訓(xùn)練了3個(gè)月，于22年10月結(jié)束；在GPT-5之后，GPT-4.5于23年4月完成訓(xùn)練。

最勁爆的消息當(dāng)然就是，現(xiàn)在GPT-6或許已經(jīng)在訓(xùn)練中了。

但是，GPT-5并不是AGI，因?yàn)闊o法解決「量子引力」問題。同理，GPT-6也不是AGI。

接下來，讓我們一一盤點(diǎn)下，帖子中都有哪些信息點(diǎn)。

最接近AGI的模型，與人類專家不相上下

去年8月，F(xiàn)eltSteam最先曝出OpenAI內(nèi)部正在進(jìn)行一個(gè)Arrakis多模態(tài)模型的項(xiàng)目，遠(yuǎn)超GPT-4，非常接近AGI。

Arrakis項(xiàng)目被首次提及，是名叫FeltSteam的網(wǎng)友最先在Reddit一個(gè)評論區(qū)中爆料稱，「Arrakis和Gobi都很酷」。

并且，他在r/singularity板塊中另一個(gè)問題下， 介紹了Arrakis的一些能力。

他提到，「這是一個(gè)無所不能的模型，可以輸入文本、圖像、音頻和視頻的任何組合」。

具體來說，Arrakis更多的細(xì)節(jié)包括：

- 多模態(tài)模型

- 性能遠(yuǎn)超GPT-4

- 接近AGI

- 幻覺發(fā)生率明顯低于GPT-4

- Altman正試圖將Arrakis作為一種工具來推銷，盡管它是有感情的

- 推理成本略低于GPT-4

- 非常優(yōu)秀的自主智能體

- 訓(xùn)練一般數(shù)據(jù)是合成的

與此同時(shí)，Jimmy Apples在社交媒體上曝出了OpenAI內(nèi)部代號Gobi的項(xiàng)目——大規(guī)模多模態(tài)模型。

除了以上兩個(gè)項(xiàng)目，一個(gè)代號名為「Sunshine」的項(xiàng)目逐漸浮出水面。

OpenAI這些秘密進(jìn)行的項(xiàng)目，一時(shí)間引來許多網(wǎng)友的猜測和討論。

隨后，F(xiàn)eltSteam又爆出了更多的細(xì)節(jié)，Arrakis據(jù)稱有125萬億參數(shù)，大約是GPT-4的100倍，并在2022年10月完成訓(xùn)練。

值得一提的是，Arrakis不是通過計(jì)算資源實(shí)現(xiàn)的，而是通過提高計(jì)算效率實(shí)現(xiàn)的。

目前，OpenAI內(nèi)部也在使用Arrakis進(jìn)行研究，不過整體員工水平肯定優(yōu)于Arrakis。另外，與GPT-5相比，Gobi更接近GPT-4.5。

到了10月，F(xiàn)eltSteam再一次表示，一個(gè)比GPT-4大100倍的模型即將問世。

GPT-5將在2024年年中，或在2024年第三季度發(fā)布。

最近BussinessInsider的報(bào)道稱，知情人士透露，GPT-5或?qū)⒃诮衲晗奶彀l(fā)布。與FeltSteam預(yù)測的時(shí)間幾乎吻合。

而Arrakis是GPT-5一個(gè)更強(qiáng)大的候選者，在多個(gè)領(lǐng)域具備人類水平的專業(yè)知識能力。

GPT-5不是AGI

不過，Arrakis并不符合Altman對AGI的定義，即解決「量子引力」的問題。

量子引力，又稱量子重力，是描述對重力場進(jìn)行量子化的理論，屬于萬有理論之一隅；主要嘗試結(jié)合廣義相對論與量子力學(xué)，為當(dāng)前物理學(xué)尚未解決的問題。

但正如之前所說，Arrakis模型還是能夠達(dá)到人類專家水平。

GPT-5和GPT-6都不是AGI

FeltSteam表示，傳說中的AGI，是Arrakis以外的東西。

但是，為什么我們能在這么短的時(shí)間里，訓(xùn)練出一個(gè)125萬億參數(shù)的模型呢？

理論上來說，如果訓(xùn)一個(gè)1.75萬億參數(shù)模型需要4-5個(gè)月，那么如果訓(xùn)練一個(gè)大百倍的模型，應(yīng)該需要幾十年。

（目前已知，GPT-4在A100集群上訓(xùn)了100天，但是在訓(xùn)練之后，OpenAI又花了幾個(gè)月時(shí)間對它微調(diào)和對齊。）

顯然，要訓(xùn)125萬億參數(shù)的模型，不僅要投入原始計(jì)算資源，還要顯著提高計(jì)算效率。

用90%合成數(shù)據(jù)訓(xùn)練

另一個(gè)比較值得關(guān)注的信息是，據(jù)稱Arrakis去年訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集中約90%是合成數(shù)據(jù)。

此前，外媒報(bào)道稱：

Ilya Sutskever的突破讓OpenAI克服了在獲取高質(zhì)量數(shù)據(jù)以訓(xùn)練新模型方面的限制，而這正是開發(fā)下一代模型的主要障礙。這項(xiàng)研究涉及使用計(jì)算機(jī)生成的數(shù)據(jù)，而不是真實(shí)世界的數(shù)據(jù)，如從互聯(lián)網(wǎng)上提取的文本或圖像來訓(xùn)練新模型。

FeltSteam認(rèn)為，OpenAI正遇到了擴(kuò)展（scaling）的難題，因?yàn)閮H僅擴(kuò)展注意力和模型參數(shù)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。

目前，GPT-4的訓(xùn)練已經(jīng)窮盡了整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)，還需要進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)，甚至更多的數(shù)據(jù)。

另外，Arrakis還是一個(gè)非常出色的自主智能體。

所有關(guān)于OpenAI項(xiàng)目信息匯總目錄一覽表。

十萬個(gè)H100訓(xùn)GPT-6，被電力卡脖子

就在以上的爆料帖中，有一種說法是，GPT-6將于2025年發(fā)布。

而就在爆料微軟工程師對話的帖子中，也再次證實(shí)：微軟正用10萬個(gè)H100來幫OpenAI訓(xùn)練GPT-6！

有網(wǎng)友算了一下，如果十萬個(gè)H100同時(shí)開啟，功耗將達(dá)到70兆瓦，電網(wǎng)肯定撐不住。

而熟悉電力行業(yè)的網(wǎng)友說，一般大型電廠的輸出功率將達(dá)到2000兆瓦，100兆瓦的負(fù)載其實(shí)并不大。但是突然在電網(wǎng)中增加100兆瓦的負(fù)載肯定會讓電網(wǎng)系統(tǒng)出問題。

核能也許是唯一的辦法了，電力短缺將直接限制未來GPU的發(fā)展。

此前，ChatGPT每天耗電已超50萬千瓦時(shí)，登上了熱搜，足見AI「吃電」非常兇猛。

根據(jù)波士頓咨詢集團(tuán)的分析，到2030年，數(shù)據(jù)中心的用電量預(yù)計(jì)將增加兩倍，相當(dāng)于為大約4000萬美國家庭供電所需的電力量

沒想到，馬斯克預(yù)言的由AI導(dǎo)致的電力短缺，這么快就卡住AGI的脖子了。

馬斯克：「現(xiàn)在AI對算力的需求差不多每半年就會增加10倍，馬上會超過宇宙的質(zhì)量。芯片短缺緩解后，馬上就會出現(xiàn)電力短缺。如果電網(wǎng)輸出100-300千伏的電壓，然后必須一路降壓至6伏，未來會出現(xiàn)變壓器短缺」。

包括Sam Altman在內(nèi)的越來越多的AI行業(yè)大佬表示，AI的第一性原理，最重要的部分就是能源和智能的轉(zhuǎn)化率的問題。

而人工智能是能源的無底洞，AI未來將會被能源卡脖子。

因?yàn)門ransformer本質(zhì)上不是一個(gè)能效很高的算法，所以在未來，能源將會是困擾AI發(fā)展的一個(gè)大問題。

對此，網(wǎng)友們表示，長期看好中國基建。

而在Altman看來，滿足AI飆升能源需求的最有效方法，就是核聚變。

為此，他本人就在核聚變上投資了真金白銀的數(shù)億美元。

沒有突破，就沒有辦法到達(dá)那里，我們需要核聚變。

然而，真要達(dá)成核聚變，卻沒那么快。

英國曼徹斯特大學(xué)核聚變研究員Aneeqa Khan表示，“在地球上重建太陽中心的條件是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)”，可能要到本世紀(jì)下半葉才能準(zhǔn)備就緒。

「核聚變已經(jīng)為時(shí)已晚，無法應(yīng)對氣候危機(jī)。在短期內(nèi)，我們可利用的是現(xiàn)有的低碳技術(shù)，比如裂變和可再生能源」。

國際能源署（IEA）最近的一項(xiàng)分析計(jì)算出，數(shù)據(jù)中心、某貨和人工智能的電力消耗在未來兩年內(nèi)可能會翻一番。2022年，它們約占全球電力需求的2%。同時(shí)AI的需求將呈指數(shù)級增長，在2023年至2026年間至少增長10倍

此外，除了電力的限制之外，網(wǎng)友還繼續(xù)腦洞大開，認(rèn)為散熱也將成為一個(gè)問題。??

10萬塊H100還會帶來散熱和空間堆疊的問題，其實(shí)最近3年這些問題一直都存在，未來還會越來越嚴(yán)重。

網(wǎng)友進(jìn)一步調(diào)侃到，未來加拿大會成為AI大國，因?yàn)樗麄冇腥≈槐M的寒冷且干燥的空氣！這些在AI時(shí)代將會是寶貴的自然資源。