奥特曼:人类吃 20 年饭不如训练 AI,全网炸了,网友:你再说一遍?
奥特曼:人类吃 20 年饭不如训练 AI,全网炸了,网友:你再说一遍?奥特曼又又又又口出狂言了。在印度 Express Adda 的论坛上,Sam Altman 聊了很多 AI 话题,从 AGI 到中美 AI 竞争,再到数据中心用水问题。但最火的那段,是他回应 AI 能耗批评时说的:「人们总谈训练 AI 模型需要多少能源……但训练人类也需要大量能源,得花 20 年时间,消耗那么多食物,才能变聪明。」
奥特曼又又又又口出狂言了。在印度 Express Adda 的论坛上,Sam Altman 聊了很多 AI 话题,从 AGI 到中美 AI 竞争,再到数据中心用水问题。但最火的那段,是他回应 AI 能耗批评时说的:「人们总谈训练 AI 模型需要多少能源……但训练人类也需要大量能源,得花 20 年时间,消耗那么多食物,才能变聪明。」
随着 AI 技术的蓬勃发展, AI 模型的参数规模和推理频次呈指数级增长。据高盛研究部预测,到 2030 年,全球数据中心的电力需求将增长 160%。
OpenAI转身牵手AWS,苹果低头找谷歌续命,Meta开源翻车还内斗,马斯克直接把Macrohard挂上数据中心屋顶。2025年AI巨头们那些剪不断的纠葛。
大模型王座易主Anthropic,太空数据中心成真,「AI泡沫」反成创业红利?2025年底的Y Combinator博客中,谈到了2025 年 AI 领域的四大变局。
又一家核能初创公司获得了九位数的融资。
为了AI还真是,搞网络的钱不少花,大动作,大投入,数据中心内部网络,重做;数据中心外部网络,也重做;确切表达,不是完全推翻,但也是大变革。数据中心里的网络,谭老师我写了好几篇了,
在生成式AI(GenAI)的推动下,2025年标志着行业从“震撼期”正式步入“深水区”。这并非资本的泡沫,而是计算范式从CPU向GPU的根本性迁移——数据中心正进化为实时生产智能的“AI工厂”。相比于模型参数的单纯竞赛,AI应用带来的“任务执行”能力与直观体验,让人切身感受到从“信息检索”向“智能生成”的范式跃迁。
OpenAI 聘请了英国前财政大臣乔治·奥斯本,领导一项与各国政府合作建设人工智能基础设施的新计划。随着各国竞相获取运行先进人工智能系统所需的数据中心和计算能力,OpenAI 选择了一位备受瞩目的政治人物来推动此事。
5000亿美元,是NASA预估能让人类完成火星登陆的预算、能买下1.36个阿里(3670亿美元)、3.5个NBA联盟(1400亿美元)、建设100座Apple Park(50亿美元)、买1400亿杯咖啡(3.5美元),却只够OpenAI建一座Stargate数据中心。
对于谷歌(Google)而言,刚刚过去的一周可以看作其人工智能战略转型的关键节点。随着 Gemini 3 的正式发布,以及名为 Nano Banana Pro 的新模型在社交媒体与开发者社区中迅速走红,这家科技公司正在重新找回自己在 AI 领域的节奏与底气。