GPT-6也被电力卡脖子了——部署十万个H100时，整个电网发生了崩溃。
就在刚刚，微软工程师爆料，10万个H100基建正在紧锣密鼓地建设中，目的就是训练GPT-6。
微软工程师吐槽说，团队在部署跨区域GPU间的infiniband级别链接时遇到了困难。
Corbitt：为何不考虑直接将所有设备部署在同一个地区呢？
微软工程师：这确实是我们最初的方案。但问题是，一旦我们在同一个州部署超过100，000个H100GPU，电网就会因无法负荷而崩溃。
这是创业者KyleCorbitt在社交媒体上，分享自己与一位微软工程师关于GPT-6训练集群项目的对话
没想到，GPT-5还没发，微软就已悄悄为OpenAI开始训练GPT-6了。
同在今天，一张“OpenAI内部时间线”图片在网上疯转。
图中清晰标注出：OpenAI早在2022年8月-10月之间开始了GPT-5（代号Arrakis）的训练，2023年4月GPT-4.5（代号Gobi）在训练中。
并且图中显示，GPT-6的测试，预计早在去年9月就开始了！
同时，关于GPT-5（Arrakis）的一个爆料帖，也随之浮出水面。
一、太长不看版
贴中爆出许多内幕消息。
比如，GPT-4.5因为能力不够，干脆被跳过，所以今年OpenAI会直接发GPT-5。
另外还有若干未经证实的消息（从上图中也可以看出），关于OpenAI手中握着的一大把模型——
比如，Arrakis/GPT-5在GPT-4不久后训练了3个月，于22年10月结束；在GPT-5之后，GPT-4.5于23年4月完成训练。
最劲爆的消息当然就是，现在GPT-6或许已经在训练中了。
但是，GPT-5并不是AGI，因为无法解决“量子引力”问题。同理，GPT-6也不是AGI。
接下来，让我们一一盘点下，帖子中都有哪些信息点。
二、最接近AGI的模型，与人类专家不相上下
去年8月，FeltSteam最先曝出OpenAI内部正在进行一个Arrakis多模态模型的项目，远超GPT-4，非常接近AGI。
Arrakis项目被首次提及，是名叫FeltSteam的网友最先在Reddit一个评论区中爆料称，“Arrakis和Gobi都很酷。”
并且，他在r/singularity板块中另一个问题下，介绍了Arrakis的一些能力。
他提到，“这是一个无所不能的模型，可以输入文本、图像、音频和视频的任何组合”。
具体来说，Arrakis更多的细节包括：
1.多模态模型；
2.性能远超GPT-4；
3.接近AGI；
4.幻觉发生率明显低于GPT-4；
5.Altman正试图将Arrakis作为一种工具来推销，尽管它是有感情的；
6.推理成本略低于GPT-4；
7.非常优秀的自主智能体；
8.训练一般数据是合成的。
与此同时，JimmyApples在社交媒体上曝出了OpenAI内部代号Gobi的项目——大规模多模态模型。
除了以上两个项目，一个代号名为“Sunshine”的项目逐渐浮出水面。
OpenAI这些秘密进行的项目，一时间引来许多网友的猜测和讨论。
随后，FeltSteam又爆出了更多的细节，Arrakis据称有125万亿参数，大约是GPT-4的100倍，并在2022年10月完成训练。
值得一提的是，Arrakis不是通过计算资源实现的，而是通过提高计算效率实现的。
目前，OpenAI内部也在使用Arrakis进行研究，不过整体员工水平肯定优于Arrakis。另外，与GPT-5相比，Gobi更接近GPT-4.5。
到了10月，FeltSteam再一次表示，一个比GPT-4大100倍的模型即将问世。
GPT-5将在2024年年中，或在2024年第三季度发布。
最近BussinessInsider的报道称，知情人士透露，GPT-5或将在今年夏天发布。与FeltSteam预测的时间几乎吻合。
而Arrakis是GPT-5一个更强大的候选者，在多个领域具备人类水平的专业知识能力。
1.GPT-5不是AGI
不过，Arrakis并不符合Altman对AGI的定义，即解决“量子引力”的问题。
量子引力，又称量子重力，是描述对重力场进行量子化的理论，属于万有理论之一隅；主要尝试结合广义相对论与量子力学，为当前物理学尚未解决的问题
但正如之前所说，Arrakis模型还是能够达到人类专家水平。
GPT-5和GPT-6都不是AGI
FeltSteam表示，传说中的AGI，是Arrakis以外的东西。
但是，为什么我们能在这么短的时间里，训练出一个125万亿参数的模型呢？
理论上来说，如果训一个1.75万亿参数模型需要4个月~5个月，那么如果训练一个大百倍的模型，应该需要几十年。
（目前已知，GPT-4在A100集群上训了100天，但是在训练之后，OpenAI又花了几个月时间对它微调和对齐。）
显然，要训125万亿参数的模型，不仅要投入原始计算资源，还要显著提高计算效率。
2.用90%合成数据训练
另一个比较值得关注的信息是，据称Arrakis去年训练的数据集中约90%是合成数据。
此前，外媒报道称：
IlyaSutskever的突破让OpenAI克服了在获取高质量数据以训练新模型方面的限制，而这正是开发下一代模型的主要障碍。这项研究涉及使用计算机生成的数据，而不是真实世界的数据，如从互联网上提取的文本或图像来训练新模型。
FeltSteam认为，OpenAI正遇到了扩展（scaling）的难题，因为仅仅扩展注意力和模型参数是远远不够的。
目前，GPT-4的训练已经穷尽了整个互联网的数据，还需要进行强化学习，甚至更多的数据。
另外，Arrakis还是一个非常出色的自主智能体。
所有关于OpenAI项目信息汇总目录一览表。
三、十万个H100训GPT-6，被电力卡脖子
就在以上的爆料帖中，有一种说法是，GPT-6将于2025年发布。
而就在爆料微软工程师对话的帖子中，也再次证实：微软正用10万个H100来帮OpenAI训练GPT-6！
有网友算了一下，如果十万个H100同时开启，功耗将达到70兆瓦，电网肯定撑不住。
而熟悉电力行业的网友说，一般大型电厂的输出功率将达到2000兆瓦，100兆瓦的负载其实并不大。但是突然在电网中增加100兆瓦的负载肯定会让电网系统出问题。
核能也许是唯一的办法了，电力短缺将直接限制未来GPU的发展。
此前，ChatGPT每天耗电已超50万千瓦时，登上了热搜，足见AI“吃电”非常凶猛。
根据波士顿咨询集团的分析，到2030年，数据中心的用电量预计将增加两倍，相当于为大约4000万美国家庭供电所需的电力量
没想到，马斯克预言的由AI导致的电力短缺，这么快就卡住AGI的脖子了。
马斯克：“现在AI对算力的需求差不多每半年就会增加10倍，马上会超过宇宙的质量。芯片短缺缓解后，马上就会出现电力短缺。如果电网输出100千伏~300千伏的电压，然后必须一路降压至6伏，未来会出现变压器短缺。”
包括SamAltman在内的越来越多的AI行业大佬表示，AI的第一性原理，最重要的部分就是能源和智能的转化率的问题。
而人工智能是能源的无底洞，AI未来将会被能源卡脖子。
因为Transformer本质上不是一个能效很高的算法，所以在未来，能源将会是困扰AI发展的一个大问题。
对此，网友们表示，长期看好中国基建。
而在Altman看来，满足AI飙升能源需求的最有效方法，就是核聚变。
为此，他本人就在核聚变上投资了真金白银的数亿美元。
没有突破，就没有办法到达那里，我们需要核聚变。
然而，真要达成核聚变，却没那么快。
英国曼彻斯特大学核聚变研究员AneeqaKhan表示，“在地球上重建太阳中心的条件是一个巨大的挑战”，可能要到本世纪下半叶才能准备就绪。
“核聚变已经为时已晚，无法应对气候危机。在短期内，我们可利用的是现有的低碳技术，比如裂变和可再生能源。”
国际能源署（IEA）最近的一项分析计算出，数据中心、某货和人工智能的电力消耗在未来两年内可能会翻一番。2022年，它们约占全球电力需求的2%。同时AI的需求将呈指数级增长，在2023年至2026年间至少增长10倍。
此外，除了电力的限制之外，网友还继续脑洞大开，认为散热也将成为一个问题。
10万块H100还会带来散热和空间堆叠的问题，其实最近3年这些问题一直都存在，未来还会越来越严重。
网友进一步调侃到，未来加拿大会成为AI大国，因为他们有取之不尽的寒冷且干燥的空气！这些在AI时代将会是宝贵的自然资源。
