GPT-5還未發佈，GPT-6已經在路上？微軟工程師曝出，為GPT-6搭建10萬個H100訓練集群，整個電網卻被搞崩。通往AGI大關，還需要破解電力難題。GPT-6也被電力卡脖子——部署十萬個H100時，整個電網發生崩潰！
就在剛剛，微軟工程師爆料，10萬個H100基建正在緊鑼密鼓地建設中，目的就是訓練GPT-6。
微軟工程師吐槽說，團隊在部署跨區域GPU間的infiniband級別鏈接時遇到困難。
Corbitt：為何不考慮直接將所有設備部署在同一個地區呢？
微軟工程師：這確實是我們最初的方案。但問題是，一旦我們在同一個州部署超過100,000個H100 GPU，電網就會因無法負荷而崩潰。
這是創業者Kyle Corbitt在社交媒體上，分享自己與一位微軟工程師關於GPT-6訓練集群項目的對話
沒想到，GPT-5還沒發，微軟就已悄悄為OpenAI開始訓練GPT-6。
同在今天，一張“OpenAI內部時間線”圖片在網上瘋轉。
圖中清晰標註出：OpenAI早在2022年8月-10月之間開始GPT-5（代號Arrakis）的訓練，2023年4月GPT-4.5（代號Gobi）在訓練中。
並且圖中顯示，GPT-6的測試，預計早在去年9月就開始！
同時，關於GPT-5（Arrakis）的一個爆料帖，也隨之浮出水面。
太長不看版
貼中爆出許多內幕消息。
比如，GPT-4.5因為能力不夠，幹脆被跳過，所以今年OpenAI會直接發GPT-5。
另外還有若幹未經證實的消息（從上圖中也可以看出），關於OpenAI手中握著的一大把模型——
比如，Arrakis/GPT-5在GPT-4不久後訓練3個月，於22年10月結束；在GPT-5之後，GPT-4.5於23年4月完成訓練。
最勁爆的消息當然就是，現在GPT-6或許已經在訓練中。
但是，GPT-5並不是AGI，因為無法解決“量子引力”問題。同理，GPT-6也不是AGI。
接下來，讓我們一一盤點下，帖子中都有哪些信息點。
最接近AGI的模型，與人類專傢不相上下
去年8月，FeltSteam最先曝出OpenAI內部正在進行一個Arrakis多模態模型的項目，遠超GPT-4，非常接近AGI。
Arrakis項目被首次提及，是名叫FeltSteam的網友最先在Reddit一個評論區中爆料稱，“Arrakis和Gobi都很酷”。
並且，他在r/singularity板塊中另一個問題下， 介紹Arrakis的一些能力。
他提到，“這是一個無所不能的模型，可以輸入文本、圖像、音頻和視頻的任何組合”。
具體來說，Arrakis更多的細節包括：
- 多模態模型
- 性能遠超GPT-4
- 接近AGI
- 幻覺發生率明顯低於GPT-4
- Altman正試圖將Arrakis作為一種工具來推銷，盡管它是有感情的
- 推理成本略低於GPT-4
- 非常優秀的自主智能體
- 訓練一般數據是合成的
與此同時，Jimmy Apples在社交媒體上曝出OpenAI內部代號Gobi的項目——大規模多模態模型。
除以上兩個項目，一個代號名為“Sunshine”的項目逐漸浮出水面。
OpenAI這些秘密進行的項目，一時間引來許多網友的猜測和討論。
隨後，FeltSteam又爆出更多的細節，Arrakis據稱有125萬億參數，大約是GPT-4的100倍，並在2022年10月完成訓練。
值得一提的是，Arrakis不是通過計算資源實現的，而是通過提高計算效率實現的。
目前，OpenAI內部也在使用Arrakis進行研究，不過整體員工水平肯定優於Arrakis。另外，與GPT-5相比，Gobi更接近GPT-4.5。
到10月，FeltSteam再一次表示，一個比GPT-4大100倍的模型即將問世。
GPT-5將在2024年年中，或在2024年第三季度發佈。
最近BussinessInsider的報道稱，知情人士透露，GPT-5或將在今年夏天發佈。與FeltSteam預測的時間幾乎吻合。
而Arrakis是GPT-5一個更強大的候選者，在多個領域具備人類水平的專業知識能力。
GPT-5不是AGI
不過，Arrakis並不符合Altman對AGI的定義，即解決“量子引力”的問題。
量子引力，又稱量子重力，是描述對重力場進行量子化的理論，屬於萬有理論之一隅；主要嘗試結合廣義相對論與量子力學，為當前物理學尚未解決的問題
但正如之前所說，Arrakis模型還是能夠達到人類專傢水平。
GPT-5和GPT-6都不是AGI
FeltSteam表示，傳說中的AGI，是Arrakis以外的東西。
但是，為什麼我們能在這麼短的時間裡，訓練出一個125萬億參數的模型呢？
理論上來說，如果訓一個1.75萬億參數模型需要4-5個月，那麼如果訓練一個大百倍的模型，應該需要幾十年。
（目前已知，GPT-4在A100集群上訓100天，但是在訓練之後，OpenAI又花幾個月時間對它微調和對齊。）
顯然，要訓125萬億參數的模型，不僅要投入原始計算資源，還要顯著提高計算效率。
用90%合成數據訓練
另一個比較值得關註的信息是，據稱Arrakis去年訓練的數據集中約90%是合成數據。
此前，外媒報道稱：
Ilya Sutskever的突破讓OpenAI克服在獲取高質量數據以訓練新模型方面的限制，而這正是開發下一代模型的主要障礙。這項研究涉及使用計算機生成的數據，而不是真實世界的數據，如從互聯網上提取的文本或圖像來訓練新模型。
FeltSteam認為，OpenAI正遇到擴展（scaling）的難題，因為僅僅擴展註意力和模型參數是遠遠不夠的。
目前，GPT-4的訓練已經窮盡整個互聯網的數據，還需要進行強化學習，甚至更多的數據。
另外，Arrakis還是一個非常出色的自主智能體。
所有關於OpenAI項目信息匯總目錄一覽表。
十萬個H100訓GPT-6，被電力卡脖子
就在以上的爆料帖中，有一種說法是，GPT-6將於2025年發佈。
而就在爆料微軟工程師對話的帖子中，也再次證實：微軟正用10萬個H100來幫OpenAI訓練GPT-6！
有網友算一下，如果十萬個H100同時開啟，功耗將達到70兆瓦，電網肯定撐不住。
而熟悉電力行業的網友說，一般大型電廠的輸出功率將達到2000兆瓦，100兆瓦的負載其實並不大。但是突然在電網中增加100兆瓦的負載肯定會讓電網系統出問題。
核能也許是唯一的辦法，電力短缺將直接限制未來GPU的發展。
此前，ChatGPT每天耗電已超50萬千瓦時，登上熱搜，足見AI“吃電”非常兇猛。
根據波士頓咨詢集團的分析，到2030年，數據中心的用電量預計將增加兩倍，相當於為大約4000萬美國傢庭供電所需的電力量
沒想到，馬斯克預言的由AI導致的電力短缺，這麼快就卡住AGI的脖子。
馬斯克：“現在AI對算力的需求差不多每半年就會增加10倍，馬上會超過宇宙的質量。芯片短缺緩解後，馬上就會出現電力短缺。如果電網輸出100-300千伏的電壓，然後必須一路降壓至6伏，未來會出現變壓器短缺”。
包括Sam Altman在內的越來越多的AI行業大佬表示，AI的第一性原理，最重要的部分就是能源和智能的轉化率的問題。
而人工智能是能源的無底洞，AI未來將會被能源卡脖子。
因為Transformer本質上不是一個能效很高的算法，所以在未來，能源將會是困擾AI發展的一個大問題。
對此，網友們表示，長期看好中國基建。
而在Altman看來，滿足AI飆升能源需求的最有效方法，就是核聚變。
為此，他本人就在核聚變上投資真金白銀的數億美元。
沒有突破，就沒有辦法到達那裡，我們需要核聚變。
然而，真要達成核聚變，卻沒那麼快。
英國曼徹斯特大學核聚變研究員Aneeqa Khan表示，“在地球上重建太陽中心的條件是一個巨大的挑戰”，可能要到本世紀下半葉才能準備就緒。
“核聚變已經為時已晚，無法應對氣候危機。在短期內，我們可利用的是現有的低碳技術，比如裂變和可再生能源”。
國際能源署（IEA）最近的一項分析計算出，數據中心、某貨和人工智能的電力消耗在未來兩年內可能會翻一番。2022年，它們約占全球電力需求的2%。同時AI的需求將呈指數級增長，在2023年至2026年間至少增長10倍
此外，除電力的限制之外，網友還繼續腦洞大開，認為散熱也將成為一個問題。
10萬塊H100還會帶來散熱和空間堆疊的問題，其實最近3年這些問題一直都存在，未來還會越來越嚴重。
網友進一步調侃到，未來加拿大會成為AI大國，因為他們有取之不盡的寒冷且幹燥的空氣！這些在AI時代將會是寶貴的自然資源。