OpenAI 也缺卡：GPU 短缺内幕，抢卡抢到内部崩溃

OpenAI正面临前所未有的算力短缺危机。

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总裁Greg Brockman坦言内部算力资源争夺激烈，程度之严重已经需要用"痛苦与煎熬"来形容。

其实不难理解，如今AI领域但凡想要有所突破，算力永远是无法绕开的核心瓶颈。

在最新访谈中，Brockman提到，算力是所有创新的根本驱动力，但也正是因为计算资源有限，OpenAI还有多项正在研发的重磅产品迟迟无法面世。

比如前段时间推出的ChatGPT Pulse，无需提示就能主动关注对你而言至关重要的待办事项，还能每天提供个性化推荐。

但由于算力吃紧，这个功能目前仅向Pro用户开放。

既然僧多粥少，算力如此珍贵，OpenAI又是如何分配这些有限的计算资源的呢？

资源分配机制：看似有序，实则艰难

Brockman透露OpenAI建立了一套内部的资源分配机制。

首先，资源会在研究侧和应用侧之间进行划分。这项关键的决策通常由高层团队共同商定。

比如CEO奥尔特曼和应用CEO Fidji Simo。

Fidji Simo

在研究领域内部，分配规则则由首席科学家Jakub Pachocki和研究主管Mark Chen共同决定。

左：Mark Chen 右：Jakub Pachocki

在具体执行层面，则有像Kevin Park带领的团队将闲置的GPU像搭积木一样来回调度、重新组合，以满足各个项目不断涌现的需求。

Kevin Park

Brockman也承认，持续调整有限的算力资源绝非易事。毕竟每个团队手里的项目都有亮点，都想争取更多算力支持，如何平衡确实令人头疼。

"得算力者得天下"。OpenAI内部的这种计算资源争夺，并非简单的"家务事"，其实质是整个AI行业未来发展的缩影。

对AI领域而言，算力直接决定了AI能力的上限。无论是模型训练还是功能优化、服务用户，都需要足够的算力支撑。

AI芯片公司Groq的创始人Jonathan Ross在最新访谈中也指出：

谁掌控算力，谁就掌控AI。

AI的发展对于算力的需求是没有上限的。

去年拥有70亿美元算力支出的OpenAI，如今也开始自建数据中心，迄今为止达成了近万亿的算力交易。

看来不仅是公司内部在争夺算力，OpenAI也正在整个AI算力市场上抢占先机。

One More Thing

这边OpenAI表示这项围绕算力展开的内部争夺战，充满了能量和情绪。

那边Meta的扎克伯格也宣称会将"每位研究人员的计算资源"作为核心竞争优势。

在AI未来的发展图景里，算力早已成为重中之重。

参考链接：https://www.businessinsider.com/openai-president-allocate-gpu-compute-internally-greg-brockman-2025-10Greg Brockman

完整访谈：https://youtu.be/5yA4o9fSJek