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OpenAI Completes Deal That Values It at $500 Billion
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Nvidia to Invest $100 Billion in OpenAI
By Tripp Mickle and Cade Metz
蔡宜兼
成本部分：『建造1千兆瓦容量的資料中心的成本在500億至600億美元之間，其中約350億美元用於購買英偉達的晶片和系統。照此速度計算，10千兆瓦項目的總投資可能需要超過5000億美元。』
Ars Technica:
『週一，OpenAI 和 Nvidia 聯合宣布了一份戰略合作意向書，雙方將為 OpenAI 的 AI 基礎設施部署至少 10 千兆瓦的 Nvidia 系統，Nvidia 計劃在這些系統的部署過程中投資高達 1000 億美元。兩家公司表示，首批 1 千兆瓦的 Nvidia 系統將於 2026 年下半年使用 Nvidia 的Vera Rubin平台上線。
OpenAI 執行長 Sam Altman 在公告中表示：“一切始於計算。計算基礎設施將成為未來經濟的基礎，我們將利用與 NVIDIA 合作構建的基礎設施，創造新的 AI 突破，並大規模賦能個人和企業。”
這個10千兆瓦的計畫代表著一個令人震驚的雄心勃勃的目標，其規模尚未得到證實。英偉達執行長黃仁勳告訴CNBC，計畫中的10千兆瓦相當於400萬到500萬個GPU的功耗，這相當於該公司今年的GPU總出貨量，是去年的兩倍。 「這是一個巨大的項目，」黃仁勳在與Altman和OpenAI總裁Greg Brockman一起接受採訪時說。
為了更直觀地理解這項電力需求，10 千兆瓦相當於約10 座核反應爐的發電量，而每座核反應爐的發電量通常約為 1 千兆瓦。目前，資料中心的能耗範圍從 10 兆瓦到 1 千兆瓦不等，大多數大型設施的能耗在 50 到 100 兆瓦之間。 OpenAI 計劃建設的基礎設施將使現有設施規模相形見絀，所需的電力相當於多個主要城市的用電量。
此次合作正值 OpenAI 用戶快速成長至每週 7 億活躍用戶之際。公告發布後，英偉達股價週一上漲近 4%，市值增加約 1,700 億美元。此次合作確立了英偉達作為 OpenAI 首選策略運算和網路合作夥伴的地位，此前 OpenAI 已與微軟、甲骨文、軟銀以及最近宣布的Stargate專案合作夥伴建立了合作關係。』
『Requisite Capital Management 的執行合夥人布萊恩·塔金頓 (Bryn Talkington) 向 CNBC 指出了這種投資結構的循環性。 「英偉達向 OpenAI 投資 1000 億美元，然後 OpenAI 又把錢還給英偉達，」塔金頓告訴 CNBC。 “我覺得這對詹森來說非常有利。”』
『黃仁勳在8月的財報電話會議上告訴投資者，建造1千兆瓦容量的資料中心的成本在500億至600億美元之間，其中約350億美元用於購買英偉達的晶片和系統。照此速度計算，10千兆瓦項目的總投資可能需要超過5000億美元。
雖然這些公司在公告中沒有具體說明電源，但龐大的能源需求促使其他科技巨頭就類似項目與核能公司建立合作關係。 2024年9月，微軟簽署了一項為期20年的協議，將重啟三哩島一座發電量為835兆瓦的反應器；而今年5月，亞馬遜網路服務公司(Amazon Web Services)在賓州薩斯奎哈納核電廠附近購買了一個數據中心，計劃使用高達960兆瓦的電力。
其他大型人工智慧基礎設施項目正在美國各地湧現。今年7月，懷俄明州夏延市的官員宣布了一項計劃，計劃建造一個人工智慧資料中心，最終將擴展到10千兆瓦，其耗電量甚至超過該州所有家庭的總耗電量，即使在其最初的1.8千兆瓦階段也是如此。目前尚不清楚該項目是否與OpenAI的計劃有關。
奧特曼對大型資料中心交易的雄心壯志可以追溯到一年前。去年9月，Constellation Energy執行長喬·多明格斯(Joe Dominguez)告訴彭博社，他聽說奧特曼想要建造五到七個5千兆瓦的資料中心。 《Digiconomist》雜誌的亞歷克斯·德·弗里斯(Alex de Vries)告訴《財富》雜誌，七個5千兆瓦的資料中心的「耗電量將是紐約州總耗電量的兩倍」。
計畫中的基礎建設將大幅增加全球能源消耗，也引發了環境問題。國際能源總署估計，到2024年，全球資料中心的電力消耗已佔全球電力消耗的約1.5%。 OpenAI的專案也面臨實際的限制。國際能源總署的數據顯示，現有的電網連接在電力受限的市場中構成了瓶頸，公用事業公司難以跟上人工智慧的快速擴張，到2030年，人工智慧的快速擴張可能會將全球數據中心的電力需求推高至945太瓦時。』
【 他打造了 ChatGPT，但他更依賴一本 50 元的筆記本 】
在 David Perell 跟一場訪談中，他透露自己的核心系統，竟然是「實體筆記本」，搭配一支 Uniball 的 0.5mm 黑筆。
這聽起來一點都不 AI ，而是他保持思緒清晰的關鍵。
他認為，寫作的本質是「外部化的思考」，極度簡單的工具組合，讓他不費力就能做到。
甚至他有一套「寫、撕、揉、丟」的獨特流程。
這起來老套卻強大的筆記系統，我將拆解成你可以立刻上手的 4 步驟指南。
1. 重新定義生產力
2. 寫作不是要發文
3. 頂尖的筆記系統
4. AI 不會取代創作
▋ 1. 重新定義生產力——你不是不夠努力，而是想得不夠清楚
Sam Altman 提出了一個顛覆性的觀點：決定做什麼，遠比如何做得更有效率重要一百倍。
我們很多人都活在一種「生產力焦慮」裡。
不斷尋找新的方法，想讓自己每天能多做一點事。
但 Sam Altman 直接點出，這是個陷阱。
他觀察到一個現象：許多非常有才華的人，工作超級努力，卻很少真正停下來，花時間去想一個最根本的問題：
→ 「我現在做的是對的事嗎？」
他將這個問題稱為「the high order bit」，也就是「最高位的位元」。
在二進位運算中，這個位元決定了整個數值的正負或大小，它的影響力遠超過其他所有位元。
他認為，思考「做什麼」，就是那個最高位的位元。
如果這個方向錯了，你所有的效率、所有的努力，都只會讓你更快地跑偏。
這就像在一艘船上拼命地划槳，卻不看船是不是開往正確的方向。
所以，下一次當我們列待辦清單時，或許可以先停下來問自己：這張清單上的事情，真的值得花時間做嗎？
釐清方向，是最高級的生產力。
▋ 2. 寫作不是為了發表，而是「思考的外部化」
對 Sam Altman 來說，寫作的唯一目的，就是把腦中混亂的想法變成清晰的思路。
當遇到讓他感到困惑的問題時，他只有一個解決方法。
不是找人開會，也不是獨自冥想。
而是坐下來，強迫自己把它寫出來。
→ 他稱之為「外部化的思考」（externalized thinking）
當想法只存在於你腦中時，它們是模糊的、流動的，甚至是自相矛盾的。
但當你必須把它們組織成具體的文字、句子、段落時，你就無法再逃避。
所有邏輯上的漏洞，都會呈現在白紙黑字上。
這也解釋了 OpenAI 為何有一個「重文件的文化」。
在決定打造 AGI 這個宏大計畫的初期，他們不是靠無數的會議來達成共識。
而是共同撰寫一份名為《我們的計畫》（Our plan）的內部文件。
Sam Altman 說，當你把一個聽起來很棒的想法寫成一份實體文件時，所有愚蠢和不切實際的部分，都會自己消失。
寫作...
...就是強迫自己把思考打磨到透光的過程。
▋ 3. 頂尖的筆記系統——寫筆記本、撕掉、然後丟掉
Sam Altman 的筆記系統，是我聽過最簡單、也最反傳統的，它只有三樣東西：線圈筆記本、一支筆，和一個垃圾桶。
這部分大概是整場訪談最讓我驚訝的地方。
我原本以為，像他這樣的人物，用的會是什麼高級的軟體。
結果都不是。
他拿出的，是你在任何文具店都能買到的「線圈筆記本」（spiral notebook）。
他對筆也很講究，偏好 Uniball micro .5 pen
為什麼是線圈筆記本？
• 第一，它可以完全平攤在桌上
• 第二，也是最關鍵的，它可以輕易地「撕下」（rip Pages out）。
他需要同時攤開好幾頁筆記來比對思考，這是傳統裝訂筆記本做不到的。
而接下來的流程，更是徹底顛覆了我的認知。
他做完筆記、完成思考後，會直接把那些紙揉成一團，丟在地板上。
→ 他的辦公室或家裡，沒有任何一本「寫完的筆記本」。
這個系統的核心精神是「流動」而非「歸檔」。
筆記不是用來收藏的，而是思考過程中的催化劑。
一旦思考完成、決策做出，那些筆記的階段性任務就結束了。
最有效的工具，往往是那些能讓你毫不費力地專注於思考本質的工具。
▋ 4. AI 不會取代創作者，但會重新定義寫作的價值
在 AI 時代，寫作的核心價值不是產出文字，而是擁有值得產出的思維。
身為 ChatGPT 的創造者，Sam Altman 對 AI 與寫作的關係，有著非常獨特的看法。
→ 他並不認為 AI 會扼殺寫作。
他舉了一個例子：很多學生現在用 ChatGPT 來代寫學校的論文。
但他認為，這種「為了交差而寫」的寫作，本來就沒有太大意義。
→ 寫作的真正價值，一直都是為了釐清自己的思緒。
AI 的出現，只是加速淘汰「沒有思想的文字」。
他將 ChatGPT 定位為一個強大的「陪伴敎練」或「協作者」。
當你卡關時，它可以像一個「超級字典」（super thesaurus）給你靈感。
• 它無法取代你個人。
• 它無法取代你最初始的想法種子。
• 它無法取代你的品味、判斷跟個人魅力。
▋ 有 AI 後什麼才更重要？
1. 想好「該做什麼」會比「如何執行」更重要。
2. 把寫作當「外部化的思考」工具，讓模糊想法，能寫下清晰的思維。
3. 採用「寫、撕、揉、丟」的非數位筆記法，讓思考流動，不再數位焦慮。
4. 在 AI 時代，你獨有的想法與品味將變得更有價值，AI 只是放大思想的工具，而非思想的源頭。
聽完讓我一直在覆盤自己
我們浪費多少時間在尋找的「好工具」。
以為用 Notion、 Heptabase，
就能像那些頂尖的人一樣思考。
但 Sam Altman 的故事告訴我們，
真正的戰場，從來不在工具本身。
而在於你願不願意坐下來，
面對自己腦中那片最原始的混亂。
用最笨的方式，
把想法寫下來、撕掉、再重寫。
「清晰的思考」從不屬於任何工具，但好的工具，要能服務清晰的思考。
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