GPT-6也被電力卡脖子了——部署十萬個H100時，整個電網發生了崩潰！

就在剛剛，微軟工程師爆料，10萬個H100基建正在緊鑼密鼓地建設中，目的就是訓練GPT-6。

微軟工程師吐槽說，團隊在部署跨區域GPU間的infiniband級別鏈接時遇到了困難。

Corbitt：為何不考慮直接將所有設備部署在同一個地區呢？

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

這是創業者Kyle Corbitt在社交媒體上，分享自己與一位微軟工程師關于GPT-6訓練集群項目的對話

沒想到，GPT-5還沒發，微軟就已悄悄為OpenAI開始訓練GPT-6了。

同在今天，一張「OpenAI內部時間線」圖片在網上瘋轉。

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

并且圖中顯示，GPT-6的測試，預計早在去年9月就開始了！

同時，關于GPT-5（Arrakis）的一個爆料帖，也隨之浮出水面。

太長不看版

貼中爆出許多內幕消息。

比如，GPT-4.5因為能力不夠，干脆被跳過，所以今年OpenAI會直接發GPT-5。

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

比如，Arrakis/GPT-5在GPT-4不久后訓練了3個月，于22年10月結束；在GPT-5之后，GPT-4.5于23年4月完成訓練。

最勁爆的消息當然就是，現在GPT-6或許已經在訓練中了。

但是，GPT-5并不是AGI，因為無法解決「量子引力」問題。同理，GPT-6也不是AGI。

接下來，讓我們一一盤點下，帖子中都有哪些信息點。

最接近AGI的模型，與人類專家不相上下

去年8月，FeltSteam最先曝出OpenAI內部正在進行一個Arrakis多模態模型的項目，遠超GPT-4，非常接近AGI。

Arrakis項目被首次提及，是名叫FeltSteam的網友最先在Reddit一個評論區中爆料稱，「Arrakis和Gobi都很酷」。

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

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

具體來說，Arrakis更多的細節包括：

- 多模態模型

- 性能遠超GPT-4

- 接近AGI

- 幻覺發生率明顯低于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

- 非常優秀的自主智能體

- 訓練一般數據是合成的

與此同時，Jimmy Apples在社交媒體上曝出了OpenAI內部代號Gobi的項目——大規模多模態模型。

除了以上兩個項目，一個代號名為「Sunshine」的項目逐漸浮出水面。

OpenAI這些秘密進行的項目，一時間引來許多網友的猜測和討論。

隨后，FeltSteam又爆出了更多的細節，Arrakis據稱有125萬億參數，大約是GPT-4的100倍，并在2022年10月完成訓練。

值得一提的是，Arrakis不是通過計算資源實現的，而是通過提高計算效率實現的。

目前，OpenAI內部也在使用Arrakis進行研究，不過整體員工水平肯定優于Arrakis。另外，與GPT-5相比，Gobi更接近GPT-4.5。

到了10月，FeltSteam再一次表示，一個比GPT-4大100倍的模型即將問世。

GPT-5將在2024年年中，或在2024年第三季度發布。

最近BussinessInsider的報道稱，知情人士透露，GPT-5或將在今年夏天發布。與FeltSteam預測的時間幾乎吻合。

而Arrakis是GPT-5一個更強大的候選者，在多個領域具備人類水平的專業知識能力。

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，是描述對重力場進行量子化的理論，屬于萬有理論之一隅；主要嘗試結合廣義相對論與量子力學，為當前物理學尚未解決的問題。

但正如之前所說，Arrakis模型還是能夠達到人類專家水平。

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間里，訓練出一個125萬億參數的模型呢？

理論上來說，如果訓一個1.75萬億參數模型需要4-5個月，那么如果訓練一個大百倍的模型，應該需要幾十年。

（目前已知，GPT-4在A100集群上訓了100天，但是在訓練之后，OpenAI又花了幾個月時間對它微調和對齊。）

顯然，要訓125萬億參數的模型，不僅要投入原始計算資源，還要顯著提高計算效率。

用90%合成數據訓練

另一個比較值得關注的信息是，據稱Arrakis去年訓練的數據集中約90%是合成數據。

此前，外媒報道稱：

Ilya Sutskever的突破讓OpenAI克服了在獲取高質量數據以訓練新模型方面的限制，而這正是開發下一代模型的主要障礙。這項研究涉及使用計算機生成的數據，而不是真實世界的數據，如從互聯網上提取的文本或圖像來訓練新模型。

FeltSteam認為，OpenAI正遇到了擴展（scaling）的難題，因為僅僅擴展注意力和模型參數是遠遠不夠的。

目前，GPT-4的訓練已經窮盡了整個互聯網的數據，還需要進行強化學習，甚至更多的數據。

另外，Arrakis還是一個非常出色的自主智能體。

所有關于OpenAI項目信息匯總目錄一覽表。

十萬個H100訓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年發布。

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

有網友算了一下，如果十萬個H100同時開啟，功耗將達到70兆瓦，電網肯定撐不住。

而熟悉電力行業的網友說，一般大型電廠的輸出功率將達到2000兆瓦，100兆瓦的負載其實并不大。但是突然在電網中增加100兆瓦的負載肯定會讓電網系統出問題。

核能也許是唯一的辦法了，電力短缺將直接限制未來GPU的發展。

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

根據波士頓咨詢集團的分析，到2030年，數據中心的用電量預計將增加兩倍，相當于為大約4000萬美國家庭供電所需的電力量

沒想到，馬斯克預言的由AI導致的電力短缺，這么快就卡住AGI的脖子了。

馬斯克：「現在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量。芯片短缺緩解后，馬上就會出現電力短缺。如果電網輸出100-300千伏的電壓，然后必須一路降壓至6伏，未來會出現變壓器短缺」。

包括Sam Altman在內的越來越多的AI行業大佬表示，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。

因為Transformer本質上不是一個能效很高的算法，所以在未來，能源將會是困擾AI發展的一個大問題。

對此，網友們表示，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億美元。

沒有突破，就沒有辦法到達那里，我們需要核聚變。

然而，真要達成核聚變，卻沒那么快。

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

「核聚變已經為時已晚，無法應對氣候危機。在短期內，我們可利用的是現有的低碳技術，比如裂變和可再生能源」。

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

此外，除了電力的限制之外，網友還繼續腦洞大開，認為散熱也將成為一個問題。??

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

網友進一步調侃到，未來加拿大會成為AI大國，因為他們有取之不盡的寒冷且干燥的空氣！這些在AI時代將會是寶貴的自然資源。