4月9日，OpenAI正式宣布暫停其在英國的“星際之門”人工智能基礎設施項目，這一消息立刻引發(fā)了行業(yè)內(nèi)對AI大規(guī)模落地過程中成本與政策環(huán)境問題的關注。據(jù)該公司聲明，暫停的核心原因集中在能源成本與監(jiān)管環(huán)境兩方面——盡管OpenAI依然看好英國AI產(chǎn)業(yè)的長期潛力，但當前條件還不足以支撐如此大規(guī)模的基礎設施投資。

“星際之門”本是為支撐下一代大模型訓練打造的超算集群，對技術的要求包括高密度GPU算力、低延遲網(wǎng)絡以及穩(wěn)定的電力供應。行業(yè)數(shù)據(jù)顯示，訓練一個GPT-3級別的模型大約要消耗1.28太瓦時電能，這相當于1000戶英國家庭一年的用電量；如果“星際之門”集群用上10000塊NVIDIA H100 GPU（每塊功耗700W），單是計算設備的功耗就達到7MW，再加上冷卻系統(tǒng)，總功耗會突破10MW。

能源成本的差異是關鍵瓶頸。英國能源監(jiān)管局Ofgem 2024年第一季度的數(shù)據(jù)顯示，英國工業(yè)用電均價約0.18英鎊/千瓦時，而美國得克薩斯州同期的工業(yè)電價僅約0.065英鎊/千瓦時（由0.08美元/千瓦時換算而來）。按10MW的日功耗計算，英國每天的電費大約是4.32萬英鎊，一年下來超過1570萬英鎊，比得州高出3倍多。對于需要持續(xù)高算力支持的AI項目來說，這樣的成本差距幾乎無法承受。

監(jiān)管環(huán)境的不確定性則進一步加大了決策難度。英國《人工智能法案》目前還在議會審議階段，針對大型AI模型的合規(guī)要求、數(shù)據(jù)使用規(guī)范等核心條款都還沒最終敲定。作為全球AI領域的領軍企業(yè)，OpenAI需要清晰的政策框架來評估長期投資風險，但眼下這種模糊狀態(tài)讓它很難推進項目落地。

這一事件也折射出全球AI基礎設施競爭的新趨勢——能源成本與政策穩(wěn)定性已經(jīng)成為吸引巨頭投資的核心因素。美國得州、弗吉尼亞州靠著低廉的電價和寬松的監(jiān)管，已經(jīng)成了AI超算集群的熱門選址；歐盟那邊，愛爾蘭、德國則通過可再生能源補貼和明確的AI監(jiān)管路徑，也在積極爭奪相關項目。英國要是想重新吸引OpenAI這類企業(yè)，就得在降低能源成本和加快監(jiān)管框架落地這兩方面下功夫。

行業(yè)最新動態(tài)顯示，歐盟《人工智能法案》預計2024年第二季度完成最終談判，屆時會對大型語言模型實行分級監(jiān)管；競爭對手方面，Google DeepMind已經(jīng)在英國倫敦設有研發(fā)中心，還計劃擴大本地算力布局，依托Google的全球超算資源，它在能源成本控制上有不小優(yōu)勢；Meta則在愛爾蘭都柏林運營數(shù)據(jù)中心，全部采用可再生能源供電，成本優(yōu)勢很明顯。這些動向都說明，AI基礎設施的競爭已經(jīng)進入“成本+政策”雙輪驅(qū)動的新階段。