繼此前外媒爆料OpenAI CEO山姆·奧爾特曼 (Sam Altman)正計劃籌資數十億美元建晶圓廠生產自研人工智能（AI）芯片之后，近日，《華爾街日報》又援引多位匿名消息人士的話稱，奧爾特曼的這個雄心勃勃的項目將比預想的瘋狂，計劃籌集的資金規模高達 7 萬億美元。

但是，從這個夸張的數字來看，顯然并不更符合邏輯。要知道，Gartner的數據顯示，2023年全球半導體市場規模也只有5330億美元，而7萬億美元則達到了其13倍以上。盡管2023年全球半導體市場遭遇了低谷，但是分析師預計，今年全球半導體市場規模也只能同比增長17%至6240億美元。

而7萬億美元的資金已經占據了去年全球GDP的10%，相當于2.3個微軟、3.8個谷歌、3.8個英偉達、5.8個Meta或者10.4個臺積電的市值（截止2月14日市值）。如果奧爾特曼真能籌集到如此規模巨大的7萬億美元資金，即使是把英偉達、英特爾、AMD、高通、博通、臺積電、三星、ASML等重要的芯片設計、制造及設備廠商全都收購，還綽綽有余。既然如果，那么還有必要再花數萬億美元來自己建晶圓廠呢？

即便是奧爾特曼想不開，真的要籌集7萬億美元來建晶圓廠，那么按照目前的數據來看，建造一座尖端制程晶圓廠可能需要200億至300億美元，具體取決于工廠產能規模和地理位置等因素，如果按照300億美元來估算，7萬億美元足夠建造233座尖端晶圓廠，將是目前已有的最尖端制程的晶圓廠總量的約10多倍。

那么問題來了，誰能來建造如此龐大規模的尖端制程晶圓廠，所需的設備和材料將是目前供應商無法滿足的，同時還需要數量龐大的安裝、維護和操作人員，這也是目前人才市場所不具備的。

比如，ASML的光刻機目前產能就無法滿足現有客戶的需求。截至2023年底，ASML未交付的訂單總額仍高達390 億歐元。此前，美國半導體行業協會 (SIA) 和英國牛津經濟研究院聯合發布的報告也警告稱，到 2030 年，美國半導體行業將面臨67,000 名技術人員、工程師和計算機科學家的短缺。

那么建晶圓廠是否僅是這個龐大的7萬億美元籌資項目的一部分呢？或許奧爾特曼在計劃自建晶圓廠的同時，還計劃建造更多的AI數據中心來應對未來全球對于AI算力的需求，而這無疑也將花費巨額的資金。

如果OpenAI計劃采購500萬個英偉達（NVIDIA）H100加速卡，按照單個加速卡約2萬美元的價格估算，也只需耗資1000億美元。然而英偉達在2023年一年的總營收也才303億美元，即便今年營收翻倍也只有600億美元左右。1000億美元也僅占傳聞的7萬億美元的1.4%左右。

顯然，不論從哪個角度來看，關于奧爾特曼計劃籌集7萬億美元建晶圓廠的爆料都似乎是一個徹頭徹尾的謠言。

值得注意的是，當地時間2月12日，英偉達創始人兼CEO黃仁勛在迪拜世界政府峰會（WGS）上接受采訪時也被問到，7萬億美元能買多少GPU？

黃仁勛的回答是：“所有的GPU。”他指出，目前，全球數據中心的總價值約為1萬億美元。同時，他還預計，在未來4-5年里，這個數字預計將增長到2萬億美元。“我們正處于這個新時代的開端。在未來四至五年內，我們將擁有價值2萬億美元的數據中心，為世界各地的軟件提供動力。”

黃仁勛強調，我們不需要太多投資來建立專門針對生產AI芯片的替代半導體供應鏈。相反的，業界需要的是繼續進行GPU構架創新，以繼續提高性能。事實上英偉達在過去十年間，已經將AI芯片的性能提高了100萬倍。

黃仁勛還指出，如果要斥資7萬億美元來建晶圓廠，假設了芯片的計算速度不會變快的情況下，要提供這樣的芯片生產規模，“我們需要14顆行星、3個星系和4個太陽來為這一切提供能源。”

而且，即便投資這模大規模的資金來建立AI芯片的供應鏈，預計可以解決未來三到五年芯片供應短缺的問題。但是，這僅僅只是創造一個替代的芯片供應鏈而已，未來仍有芯片生產與供應過剩的風險，這并不是好的方法。而是應該進行GPU構架的創新，使計算速度提升，讓想要在本地使用AI的公司將不需要購買非常多的設備，建造價值數十億美元的數據中心。

黃仁勛進一步強調，事實上英偉達的GPU在AI和HPC性能方面發展得非常快。2018年，英偉達的V100數據中心GPU的運算性能僅為125 TFLOPS，但是，英偉達當前的H200數據中心GPU則是提供了1,979 FP16 TFLOPS。因此，英偉達做出的最偉大的貢獻之一就是在過去十年中將計算和人工智能進步了100萬倍。使得無論什么需求都將能為世界提供動力，這是必須考慮的一個事實。而且，預計在未來十年內運萬的速度還將再提高100萬倍。