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【一周科技动态】SORA-2点燃内存超级情绪，META承压？Google资本开支有望增加？
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厂商AWS、Google Cloud、Azure需要持续扩容冷存储与对象存储；边缘缓存与CDN厂商也将受益“千人千面”视频广告的分发需求。目前存储正在进入一个可验证的“超级周期”——需求端由AI内容不只是消费级生成而是大规模视频/多版本创作驱动，供给端又存在结构性收缩（HDD寡头、部分Flash/DRAM产能转移），价格与利润同时得到支撑。2026年将出现显著供需失衡，存储行业（尤其是 DRAM）将进入 “超级周期”，周期指标将从 “短期停滞” 转向2027年的 “周期峰值”（Peak-Cycle）。视频平台SORA化是大势所趋，但赢家不一定是SORA自己。SORA2带来的不只是机会，还有风险。Meta跌2%，就是因为市场担心它被颠覆；而一些SAAS类AI应用更是回调明显，OpenAI上传了几个CRM视频，相关公司股价直接跪了。而SORA2本身，需要认识到这可能是社交媒体的一次范式转移。前meta高管早就把社交媒体发展分为几个时代：明星时代（靠名气）、大V时代（靠分发）、全民创作时代（靠算法）、AI+所有人时代（靠算法推荐）。每个新时代都对旧时代降维打击，视频平台SORA化是大势所趋。AI创作短视频可能成为新标准，各大平台都会跟进。期权观察家——大科技期权策略本周我们关注：谷歌加大资本开支？ Gemini正逐步嵌入谷歌生态的核心环节，处理量已突破每月万亿级别，自4月以来翻番，云端用户规模环比扩张28%，大型合同（超2.5亿美元）同比倍增，Gemini月活跃用户预计9月超过5亿，日查询量环比增长50%。甚至有在Gemini植入广告的灰度测试。谷歌宣布超500亿美元AI投资，包括250亿美元投向PJM地区（宾州、新泽西、马里兰）、90亿美元建弗吉尼亚数据中心、70亿美元升级爱荷华云基础设施及90亿美元投资俄克拉荷马技术开发，并上调资本支出（CapEx）预期，源于Gemini AI模型及Google Cloud Platform（GCP）需求的强劲增长。2026财年CapEx预计达1110亿美元（较2025年的860亿美元增长29%），5年复合年增长率（CAGR）达26%（2024-2029年）。其中，约2/3用于服务器，1/3用于数据中心和网络设备。此举反映AI采用率提升：Gemini令牌使用量从4月的480万亿跃升至6月的980万亿（增长2倍），云客户数环比增28%，积压订单达158亿美元（环比增17%）。从期权上来看，GOOG的当前价格之外的CALL主要在260（10月期权）和290（11月期权）两个位置的超量大单，Delta和Gamma的影响相对也小，目前市场计价尚未充分。给个持仓大科技股的理由——为何"TANMAMG"组合总超大盘？七巨头（Magnificent Seven）组成一个投资组合(“TANMAMG”组合)，等权重、每季度重新调整权重。回测结果从2015年以来表现是远超 $标普500(.SPX)$ 的，总回报达到了3016.78%，同期 $标普500ETF(SPY)$ 回报291.49%，超额收益2725.29%，仍然在高位。今年以来大科技收益再创新高，回报为21.48%，超过SPY的15.19%。 $纳指100ETF(QQQ)$ $纳斯达克(.IXIC)$ $纳斯达克100指数(NDX)$ $纳指三倍做多ETF(TQQQ)$
老虎证券10-03 17:10
微软CTO确认自研芯片将主导数据中心，以应对AI算力紧缺
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出自研芯片，包括专为AI工作负载打造的Azure Maia AI加速器芯片和Cobalt CPU，并在研发下一代半导体产品。同时，公司推出了名为“微流体”(microfluids)的新冷却技术，以解决芯片过热问题。Scott明确表示：“绝对是的，我们未来的数据中心将主要使用微软自研芯片。” 他补充称，公司关注的不仅是芯片本身，而是整体系统设计，包括网络与冷却系统，目的是让计算资源与工作负载高度匹配。对英伟达和AMD的潜在影响微软自研芯片战略意味着其长期可能减少对英伟达和AMD的依赖。英伟达在GPU市场占据主导地位，而AMD份额较小。微软、谷歌和亚马逊等云计算巨头的自研芯片计划，将对现有供应链产生深远影响，同时推动市场对定制AI芯片的关注。 AI算力需求与数据中心扩展 Scott指出，自ChatGPT上线以来，算力需求持续高涨，目前依然存在严重短缺。他表示：“说现在是严重短缺（a massive crunch）都还是轻描淡写。” 尽管微软通过建设数据中心扩展产能，但仍难以完全满足AI算力需求。今年，包括微软、Meta、亚马逊和Alphabet在内的科技巨头已承诺超过3000亿美元资本支出，主要投向AI领域，以应对不断增长的算力压力。主要云服务商自研芯片对比表公司自研芯片名称主要用途目标微软(MSFT.US) Azure Maia AI加速器、Cobalt CPU AI工作负载减少对英伟达/AMD依赖，实现整体系统优化谷歌(GOOG.US) TPU (Tensor Processing Unit) 机器学习/AI计算提高AI模型运算效率，降低成本亚马逊(AMZN.US) Graviton处理器通用计算与AI推理优化AWS实例性能及能效编辑总结微软明确表示，未来数据中心将主要使用自研芯片，并通过整体系统设计优化满足高速增长的AI需求。这一战略不仅可能减少对现有芯片供应商的依赖，也将对AI算力市场及竞争格局产生深远影响。面对持续的算力紧缺，微软及其他科技巨头加大资本支出与自研芯片投入，将成为推动AI基础设施发展的关键因素。常见问题解答问1：微软为什么要研发自家芯片？答：主要目的是减少对英伟达和AMD的依赖，同时优化数据中心整体系统设计，使计算资源与AI工作负载更高效匹配。问2：微软目前的数据中心主要使用哪些芯片？答：目前仍主要使用英伟达和AMD芯片，但微软已经在部分数据中心部署自研Azure Maia AI加速器和Cobalt CPU。问3：微软自研芯片如何影响现有供应链？答：长期来看，可能减少对英伟达和AMD的采购需求，但短期仍依赖这些厂商提供高性能GPU以满足算力需求。问4：微软提出的“微流体”技术有什么作用？答：该技术用于冷却芯片，解决过热问题，提高数据中心运行效率，并为自研芯片在大规模部署提供支持。问5：当前AI算力需求为何紧缺？答：自ChatGPT上线以来，AI模型与应用迅速扩展，现有数据中心产能难以满足需求，即使大规模投资建设也存在扩产滞后。来源：今日美股网
今日美股网10-03 00:11
谷歌云计算部门裁减100多个设计岗位，用户体验团队受影响
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一定影响。云业务在与亚马逊AWS和微软Azure的竞争中，本就需要高效团队支持产品差异化和客户体验，裁员可能带来以下挑战：用户体验研究推进速度减缓设计决策依赖数据分析的能力可能下降团队士气及项目协作效率可能受影响科技行业裁员对比近期科技行业裁员呈现集中趋势，谷歌云裁员与行业其他公司的举措对比如下：公司裁员岗位数主要受影响部门裁员原因谷歌云 100+ 设计与用户体验团队资源优化与成本控制 Meta 1000+ 工程与产品设计业务重组与效率提升微软 500+ 云服务与AI团队调整业务战略和资源分配专家观点与市场解读分析师Jane Liu指出：“谷歌云此次裁员主要是为了提高内部运营效率，但对长期产品创新能力有一定影响，尤其是在用户体验和设计研究领域。” 此外，市场观察者Michael Chen表示：“科技公司裁员已成为行业趋势，目的在于优化成本结构和资源分配，同时应关注是否会影响客户体验和团队创新动力。” 编辑总结总体来看，谷歌云计算部门裁减100多个设计相关岗位，体现了公司在成本控制和资源优化方面的战略调整。尽管短期可以降低运营成本，但可能对用户体验研究和平台设计产生一定压力。与行业其他公司裁员情况对比，谷歌云此次调整属于中等规模，凸显科技公司在面对市场压力和业务重组时的共同策略。常见问题解答问：谷歌云此次裁员的核心原因是什么？答：主要原因是资源优化和成本控制，公司希望通过裁减部分设计相关岗位，提高部门运营效率，同时调整团队结构以应对市场竞争。问：哪些团队和岗位受影响最大？答：主要受影响的团队包括定量用户体验研究团队、平台和服务体验团队，以及部分相邻设计团队。受影响岗位以数据驱动的设计和用户体验研究为主。问：此次裁员会对谷歌云业务产生什么影响？答：短期内可能降低运营成本，但可能对产品创新和用户体验优化速度造成一定影响，需要公司通过其他措施保持业务竞争力。问：与其他科技公司裁员相比，谷歌云裁员规模如何？答：谷歌云裁员100多个岗位，属于中等规模。相比Meta、微软的裁员数量较少，但在设计与用户体验领域影响明显。问：未来谷歌云部门是否可能进一步调整？答：随着云计算市场竞争加剧及业务战略调整，谷歌云可能根据业务需求进一步优化团队结构，但需平衡成本控制与产品创新能力。来源：今日美股网
今日美股网10-03 00:10
投资AI基础设施
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Services、Microsoft Azure和Google Cloud等超大规模商正在快速扩展其AI特定功能。这些中心具有高带宽网络、液体冷却和大量存储，以支持AI工作负载。CoreWeave和Nebius等新进入者专注于提供GPU即服务，开放以前仅限科技巨头的基础设施。网络和互连： Arista Networks (ANET) 主导高速AI网络。 Marvell (MRVL) 供应光网络和存储芯片。 Cisco (CSCO) 为AI工作负载调整传统网络。连接性和网络同样重要。AI集群需要超快互连，以便数千个GPU能够有效合作。生产交换机、光网络设备和高速结构的公司是主要推动者。最后，你不能忽视能源系统。训练深度学习模型需要大量电力，推动设施走向适当冷却、可再生能源整合和电网交互。忽略AI基础设施能源成分的投资者会错过等式中非常重要的部分。冷却和能源 Vertiv (VRT) 专精于热力和电力系统。 Schneider Electric (SU) 在数据中心能源管理中领先。 NextEra Energy (NEE) 向超大规模运营商供应可再生能源。 Constellation Energy (CEG) 提供核能支持的清洁电力。投资机会 AI基础设施在至少几个行业中提供了机会。AMD和Nvidia等芯片领导者提供对芯片领域军备竞赛的直接访问。Marvell和Broadcom等网络设备设计提供商经历互连集群不断增长的需求。数据中心投资的房地产投资信托基金(REITs)也是一个可能。虽然AI正在推动新一轮发展，但高性能设施REITs可以通过长期合同维持稳定的租金收入。云巨头也提供敞口，但作为多元化科技公司，他们的AI收入是其整体投资组合的一部分。新GPU云玩家和托管公司持有高风险、高回报的潜力。当他们针对利基市场或提供价格优势时，它们是基础设施层的不对称押注。与数据中心密切相关的能源玩家，特别是那些在可再生能源整合方面取得进展的玩家，也可能间接受益。数据中心和GPU云 Microsoft (MSFT) 通过Azure和OpenAI推动AI增长。 Alphabet (GOOGL) 用其专有TPU为Google Cloud提供动力。 Amazon (AMZN) 以AWS和内部AI芯片领先。 Digital Realty (DLR) 作为REIT运营超大规模数据中心。 Nebius (NBIS) 建造低成本欧洲GPU云集群。 CoreWeave (CRWV) 作为GPU云纯玩家快速增长。来源：https://www.spglobal.ai 风险和挑战虽然有前景，但投资AI基础设施并非没有风险。周期性是其中之一。GPU和数据中心的需求可能在创新期间激增，但在衰退期间暴跌。过度建设产能的风险始终是一个考虑因素。资本密集是另一个障碍。开发高端晶圆厂或AI超大规模集群需要数十亿美元的前期投资。只有拥有稳健资产负债表的大型公司才能竞争。小型玩家的新进入可能具有挑战性。地缘政治使其复杂化。高科技芯片出口管制涉及限制少数市场的访问，可能影响竞争关系。美国和中国之间的紧张关系在塑造供应链和需求模式方面尤其值得注意。最后，估值很高。AI主题在半导体和基础设施企业中看到了高倍数。投资者应区分长期基本面和投机性炒作周期。投资组合定位 AI基础设施应被视为科技投资组合的结构性增长配置。虽然消费应用可能随趋势波动，但基础设施与AI本身的基本面相关的粘性需求。多元化很重要。通过芯片、数据中心、网络和能源的多元化平衡风险和回报。在大型龙头企业中的核心配置提供韧性，对新兴提供商的选择性敞口产生阿尔法。价值投资者还需要关注估值周期，在情绪缓和时的下跌周期中买入更多。从长期来看，AI基础设施类似于任何基础技术：电力、铁路或云。它昂贵、必要，可能围绕少数大型玩家整合。耐心投资者体验增长和持久性。结论：对骨干下注人工智能不会仅凭天才算法就飙升。它还需要基础设施革命，足够强大的芯片来训练大型模型，为无与伦比的工作负载建造的中心，眨眼间移动数据的网络，以及供应支持的电网。AI基础设施是AI故事中对投资者来说不那么华丽但更有韧性的方面。价值在这里稳步积累，由结构性需求驱动。周期性、地缘政治、估值和风险是有效的焦虑，但它们在规模上无法与趋势的决心相匹配。投资AI基础设施不是为了追求炒作。它是认识到所有AI突破都建立在硅、钢铁和能源之上。控制骨干的人控制繁荣。立刻体验原文链接
TradingKey09-28 19:01
【一周科技动态】AMZN PE历史低位，AWS成最大驱动点；英特尔走上翻身路
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度来看，如果市场继续把AI利好溢价倾向Azure，那么AWS可能成为接下来“低估反弹”标的，因为在中长期，如果AWS能牢抓大模型训练、推理算力需求的增长，就有低估逆转。 AWS现状：强基数、增长放缓+CapEx高压 AWS Q2营收309亿美元，+17.5%YoY，若按这个节奏年化推算，云业务年化营收跑在1230亿美元左右，这个数字相较2024年的1076亿美元同比增长19%。与持续的大规模CapEx支出伴生的是利润率压力，Q2 AWS营业利润率降至约32.9%水平（折旧、数据中心投资以及股票薪酬的影响）。电力、芯片、服务器组件等仍是其当前的“瓶颈”资源。机会在哪儿？从产业趋势看，训练和推理算力需求正快速膨胀，OpenAI、Anthropic等客户成为“重量级买家”。但在实际公开资料里，至2025Q2，OpenAI的云支出“全部”落在Azure上(SemiAnalysis)，也正是业内“Azure 因 OpenAI 绑定而得到溢价”的核心论点之一。 AWS的反击路径之一在于其与Anthropic的押注，约定使用其自研AI芯片（Trainium/Inferentia）作为训练、推理平台的优选基础设施。如果Anthropic成为下一个大规模AI客户，其对AWS的算力采购有可能拉动AWS在AI领域的收入份额。此外，AWS本身正在推进的一些产品（如 Bedrock、AgentCore、Kiro等AI工具链）也在对接整个 AI 应用生态，未来在AI推理阶段可能能更贴近用户业务环境，从而获得“靠近用户的推理”红利。展望Q3，目前市场共识AWS收入约为320-330亿美元，同比增速为16-20%，其中AI交易（如与Anthropic的扩展合作和定制硅部署）正在加速，但尚未完全货币化，从Q2 AWS的积压订单同比增长25%至1950亿美元也可以看出，未来需求强劲，特别是生成式AI服务如Bedrock。同时，市场预期与公司指导一致，预计AWS将在年底前加速至20%以上的增长，但目前投资者并没有完全Price-In这一预期；如果AWS利润率反弹回35%，将显著提升EPS。此外，电子商务作为亚马逊的基础业务，Q2表现出韧性，北美销售额增长12%，运营利润率达8.1%，得益于精简物流和Prime增强，超过了疫情前水平。国际业务也扭亏为盈，并在新兴市场如印度和巴西的推动下增长。Q3预期总零售将贡献整体收入同比增长11.7%至1774亿美元风险点：大客户集中采购的合约排他性：OpenAI 这样的客户在云商之间达成排他或准排他合约（尤其是在训练层面），AWS 即使后续拼设施、拼性能，也可能被边缘化。折扣吞噬毛利：为争取大客户，云商可能给予极大折扣或收入分享，这可能会压缩单位利润空间。换句话说，收入增长并不必然体现为利润增长。项目落地容量释放的不确定性。竞争者先动优势与伙伴锁定：Azure当前已在OpenAI上形成深度绑定；Google 在 TPU / 推理层面也有竞争优势。AWS若不能抢占关键客户或被拉入“后手”位置，其 AI 弹性机会将被压缩。从估值上来看，目前AMZN的PE TTM为33.2倍，也是历史上相当低的水平，同时它还是Mag7里面唯一从PE（未来两年平均而的EPS）上看低于过去一年的平均值-1个标准差的。现在能影响未来EPS变化的主要还是Capex的折旧摊销，而这一数值将会影响所有Mag7公司。期权观察家——大科技期权策略本周我们关注：英特尔的回头路正式开启？ $英特尔(INTC)$ 本周股价表现强劲，完全是正向的消息带动。英特尔接触苹果寻求合作，类似于上周Nvidia的50亿美元投资，推动股价周三上涨6%、周四飙升8.87%。Nvidia合作延续影响，认可英特尔晶圆厂能力，尤其在AI需求激增背景下。政府通过CHIPS法案提供股权支持，期权市场看涨信号强劲，如11月35美元看涨期权买入量大，隐含波动率升至60.44%。此外，英特尔与Trust Stamp合作发布AI简报，Micron需求回暖间接利好。而最新特朗普芯片关税计划进一步放大影响，该政策要求芯片公司在美国生产与进口相当的芯片（1:1比率），否则面临关税惩罚。作为本土制造商，英特尔晶圆厂优势突出，可能提升产能利用率，减少关税风险，强化其“美国芯片冠军”地位。从期权上来看，除了”嗅觉灵敏“的部分大单提前布局了35的CALL之外，INTC价格目前在整个价格区间中枢之上，从9月最后一周到11月的期权订单皆是如此，虽然本周到期可能成为价内数量超过34万股，是此前的数倍，但近期交易量提升后也只占日交易量的0.18%，影响极小，因此接下来更多大单涌入依然可期。给个持仓大科技股的理由——为何"TANMAMG"组合总超大盘？七巨头（Magnificent Seven）组成一个投资组合(“TANMAMG”组合)，等权重、每季度重新调整权重。回测结果从2015年以来表现是远超 $标普500(.SPX)$ 的，总回报达到了2971.89%，同期 $标普500ETF(SPY)$ 回报284.95%，超额收益2686.93%，仍然在高位。今年以来大科技收益再创新高，回报为19.73%，超过SPY的13.26%。
老虎证券09-26 16:01
最终赢家应是Alphabet而非英伟达！分析师称其在AI竞赛拥有四大优势
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达到33%，超过亚马逊的AWS和微软的Azure。且全球前十大领先的人工智能实验室中有9家使用谷歌云平台，几乎所有的生成式人工智能独角兽公司也在使用谷歌云。与此同时，YouTube新的人工智能工具可以实现品牌赞助、商业整合和更深入的参与，帮助该业务进一步货币化。Waymo则在不断开拓市场，为Alphabet提供了长期的增长动力。 Nathanson总结称，市场领导地位、多元化和规模的结合，使Alphabet不仅成为生成式人工智能时代的赢家，而且应当之无愧地成为全球最有价值的公司。
金融界09-26 13:41
24小时环球政经要闻全览 | 9月25日
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enAI 输出 AI 技术，微软通过 Azure 平台支撑 SAP 子公司 Delos Cloud 运行。SAP 已在 10 个地区布局主权云，此次专项投入 200 亿欧元，并计划将德国 Delos Cloud 算力扩至 4000 个 GPU。阿里云将联合英伟达推动具身智能应用落地 9月24日，在2025杭州云栖大会上，阿里云和英伟达在Physical AI（物理AI）领域达成合作，阿里云人工智能平台 PAI 将集成英伟达Physical AI软件栈，将为企业用户提供数据预处理、仿真数据生成、模型训练评估、机器人强化学习、仿真测试等全链路平台服务，进一步缩短具身智能、辅助驾驶等应用的开发周期。
格隆汇09-25 08:11
微软在Copilot assistant中增加Anthropic AI模型
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I投资了130多亿美元，OpenAI在Azure云等平台上运行其模型。微软和OpenAI仍然关系密切，但他们的安排正在发生变化。去年，微软表示，它允许软件工程师从GitHub Copilot聊天助手中的Anthropic和谷歌模型中获得编码帮助，而不仅仅是从OpenAI中。Anthropic由OpenAI前高管于2021年创立，最近被投资者估值1830亿美元。微软仍然是OpenAI第三方应用程序所依赖的编程接口的独家云供应商。 Anthropic的模型将首先提供给研究员，后者是微软365 Copilot的代理，可以收集和分析信息并生成报告。参加微软Frontier项目的员工现在可以选择使用Anthropic的Claude Opus 4.1推理模型，这是一种旨在分解复杂任务的模型，作为OpenAI在研究员中的竞争产品的替代方案。 “请继续关注：人类模型将为Microsoft 365 Copilot带来更强大的体验，”微软商业和工业副驾驶总裁查尔斯·拉曼纳（Charles Lamanna）在一篇博客文章中写道。企业用户在使用微软的Copilot Studio工具构建自己的人工智能代理时，现在可以选择使用Anthropic的Claude Sonnet 4和Claude Opus 4.1。管理员必须在员工使用Anthropic模型之前启用它们。这些模型在亚马逊和谷歌云中运行。拉马纳写道，它们的使用取决于Anthropic的条款和条件。除了整合更多公司的大型语言模型外，微软已经开始测试内部构建的mai-1预览版。微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉去年10月在领英（LinkedIn）上写道：“随着人工智能变得更有能力、更有能动性，模型本身也变得更像一种商品。”
金融界09-25 08:10
阿里云全球基础设施扩建巴西法国荷兰新增数据中心
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供低延迟、高可靠服务，增强其与AWS、Azure、Google Cloud等国际竞争对手的对比优势。问：投资者应如何理解此次扩建的长期价值？答：长期价值在于全球市场拓展、客户基础扩大及AI业务能力增强，将为阿里云未来收入增长和市场份额提升提供持续支撑。来源：今日美股网
今日美股网09-25 00:10
OpenAI价值5000亿美元星际之门项目中的第一个数据中心在得州启用
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enAI投资了数十亿美元，提供了大量对Azure信用额度的访问。此外，OpenAI还与规模较小的云公司签订合同，以获得额外的计算能力，并帮助运营其基础设施。阿比林基地的一栋建筑已经投入使用，而另一栋则接近完工。OpenAI首席财务官弗雷尔表示，该园区有可能最终扩展到超过1千兆瓦的容量。这些电力足够为大约75万户美国家庭供电。英伟达的数据中心建设计划非常重要，以至于英伟达首席执行官黄仁勋上周末亲自与OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼进行了最后一刻的谈判，以参与到这一行动中来。弗雷尔说：“人们开始意识到这将需要巨大的规模。”“我们刚刚在德克萨斯州的阿比林开始，但你会在美国各地和其他地方看到这种情况。” 该项目的建设规模对于提供运行OpenAI模型所需的计算量是必要的，弗雷尔说。 “我们今天看到的是一个巨大的计算危机，”她说。“没有足够的计算来完成人工智能可以做的所有事情。” OpenAI、甲骨文和软银周二宣布，在德克萨斯州、新墨西哥州、俄亥俄州再增加5个“星际之门”站点，并在中西部地区再增加一个未透露名称的站点。这将使该计划的规模达到近70千兆瓦，未来三年的投资将超过4000亿美元，其中包括OpenAI和甲骨文之间现有的3000亿美元协议。弗雷尔说，虽然甲骨文等公司正在为数据中心的建设提供资金，但OpenAI最终将成为支付计算能力作为运营费用的一方。虽然英伟达正在投入资金启动该项目，但弗里亚尔表示，芯片制造商将从其提供的所有图形处理单元（GPU）中获得报酬，因为这些芯片被部署。弗雷尔表示，OpenAI今年将产生130亿美元的收入，该公司计划利用自己的现金流和债务融资来帮助支付建设费用。据美国全国广播公司财经频道本周报道，“星际之门”这个名字将指代OpenAI未来的所有基础设施项目。与Coreweave和其他合作伙伴一起，两家公司表示，到2025年底，他们将提前实现全部10吉瓦的承诺。弗瑞尔表示，今天挖到地下的铲子正在为计算机奠定基础，直到2026年才会上线，首先是英伟达的下一代维拉鲁宾芯片。 “在人类历史上，没有人能这么快地建立数据中心，”弗里亚尔说，并补充说，整个生态系统必须共同努力，以满足需求。批评人士对“星际之门”背后的循环融资提出了质疑——OpenAI向项目投入了数千亿美元，而英伟达等供应商也直接投资于这些项目。弗里亚尔说，历史表明，技术繁荣需要大胆的基础设施投资。 “当互联网刚刚起步的时候，人们总是觉得，‘哦，我们过度建设了，太多了，’”弗里亚尔说。“看看我们今天在哪里，对吧？” 该项目还具有政治影响力。今年1月，OpenAI和甲骨文首次在白宫与特朗普总统一起发布了“星际之门”。弗雷尔称特朗普是“这个人工智能时代的总统”，指出华盛顿在将人工智能技术定位为经济引擎和国家安全优先事项方面所扮演的角色。特朗普在本月早些时候对英国进行国事访问期间听取了英伟达投资OpenAI的简报。甲骨文表示，该项目每天将雇佣6000多名建筑工人，并提供近1700个长期工作岗位。在周二发表的一篇关于OpenAI基础设施计划的论文中，该公司写道，其数据中心建设可以帮助用新技术重塑美国电网，并帮助美国发挥全球影响力。
金融界09-24 07:40

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