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微软正在计划投资1150亿美元、数百万芯片建造数据中心，支持OpenAI持续扩展其AI系统的规模达到千万亿级参数。
这个被称为星门 （Stargate）的超级计算机，将于2028年推出。这一数据中心预计将需要5GW电力，为OpenAI提供的算力将提升几个数量级。
金额1150亿美元计划，相当于微软目前全年资本支出的3倍，分为五个阶段，微软已经开始了第四阶段，为OpenAI构建一个较小的超级计算机，预计2026年推出。目前OpenAI与微软正忙于前三个阶段。
进入最后两个阶段，微软将采购大量的芯片，预计英伟达的GPU仍然是主力，但芯片供应将会更加多元化，既包括微软自己研发的主要用于推理的芯片，也包括其他芯片厂商的供应。
据硅谷科技媒体Information透露，OpenAI CEO奥特曼正在推动这一计划，微软也做出了初步的成本估算。
微软很可能负责资助该项目，其成本将是目前一些最大数据中心的100倍，这表明未来几年可能需要巨额投资来建设AI的计算能力。
据硅谷业内传闻，目前GPT-5已经完成预训练，正处于对齐阶段，预计夏季推出。如果像业内预估的那样其参数规模将是GPT-4的十倍，GPT-5的参数规模将在20万亿左右。
微软已经开始为GPT-6的训练部署算力，按照目前的大模型扩展节奏，以每代模型一年到一年半左右扩展一个数量级，GPT-6的参数规模将在200万亿左右，2026年推出。2028年将是GPT-7推出的时间，参数规模将会达到2000万亿。
不仅仅是训练需要耗费大量的算力，随着生成式人工智能进入大规模部署应用阶段，推理需要的算力更大。
正如对Sora所需算力的估算，其推理的峰值，需要72万个H100GPU的算力，以目前H100的市场价计算（3.65万美元/每H100（80GB）），GPU的投资就需要274亿美元。预计Sora将于年内推出。
据博通公司透露，它的一个重要客户，正在准备在几年内打造一个百万加速芯片级的算力集群，业内认为就是谷歌。而目前 Meta号称最大的算力集群，相当于65万张H100GPU。
另外，苹果真正入局生成式AI，宣告个人AI时代的到来，被认为是AI真正进入大规模部署应用阶段。据传苹果与谷歌、OpenAI都在洽谈，在其超过20亿的设备上建立SOTA大模型Gemini和GPT等的入口。而谷歌正在迅速把Gemini模型部署到数十亿部安卓设备上，包括三星和谷歌自己的终端设备。最近亚马逊也在加快部署Claude3。今年下半年，AI PC的推出也将进入。目前ChatGPT上亿的活跃用户，日耗电约50万度。
大模型的训练和推理阶段，都将耗费巨大的能源。尤其是大模型的功能越来越强，从大型语言模型扩展到多模态模型，并且通过视觉理解物理世界，视觉的能耗强度比语言功能能耗强度高出三个数量级。
据Information报道，微软和OpenAI可能考虑选址威斯康星州的Mount Pleasant。这个系统可能需要的电力达到5GW，以至于微软和OpenAI正在考虑配套建设核电厂。
这么大规模的数据中心将面临种种挑战，因为需要“在一个机架中放入比微软通常使用的更多的GPU，以提高芯片的效率和性能。”这意味着还需要设计新的冷却技术。
微软和OpenAI也可能利用这项目的设计，减少对英伟达的依赖。尽管微软在当前项目中使用英伟达的InfiniBand电缆，但OpenAI希望在星门项目中避免使用InfiniBand。OpenAI声称它更愿意使用以太网电缆。
今年早些时候传出奥特曼有意打造AI芯片，并寻求筹集高达7万亿美元的资金投资芯片的工厂。去年，微软公布了其专为AI项目设计的128核Arm数据中心CPU和Maia 100 GPU。还有报道称微软正在为其AI数据中心开发自己的网络设备。
但超级计算机将位于何处，以及它将建在一个单一的数据中心还是“在地理位置相近的多个数据中心中”，也都存在着不确定性。
台积电预测，在未来10年，GPU集成的晶体管数将达到1万亿个。与此同时，未来15年，每瓦GPU性能将提高1000倍。
GTC 2024大会上，英伟达CEO黄仁勋祭出世界最强GPU——Blackwell B200 ，整整封装了超2080亿个晶体管，它包括了两个GPU的芯粒（die）。比起上一代H100（800亿），B200晶体管数是其2倍多，而且训AI性能直接飙升5倍，运行速度提升30倍。价格将在3万美元到4万美元之间。