Компания OpenAI находится в режиме ажиотажа после выпуска модели GPT-6 Astra. К ажиотажу присоединился и глава NVIDIA Дженсен Хуанг всего несколько часов назад. И все же, каким бы экстравагантным ни казался тренировочный запуск Astra на 100 000 GPU, его затмит еще более амбициозный запуск на 400 000 GPU, который может охватить весь проект OpenAI Stargate в Абилине, штат Техас.
OpenAI могла потратить от 500 миллионов до 1 миллиарда долларов на обучение GPT-6 Astra, но предстоящий тренировочный запуск побьет рекорд Astra, если верить прогнозу Дженсена Хуанга
На прошлой неделе OpenAI сообщила, что обучила GPT-6 Astra на кластере из 100 000 GPU. Этот гигантский тренировочный запуск, вероятно, обошелся передовой ИИ-лаборатории в сумму от 500 миллионов до 1 миллиарда долларов, исходя из стоимости от 2,50 до 3,50 доллара за час работы одного GPU:
- 100 000 GPU x 24 часа x 90 дней x 2,50 доллара за час работы одного GPU = 540 миллионов долларов
- 100 000 GPU x 24 часа x 120 дней x 2,50 доллара за час работы одного GPU = 720 миллионов долларов
- 100 000 GPU x 24 часа x 90 дней x 3,50 доллара за час работы одного GPU = 756 миллионов долларов
- 100 000 GPU x 24 часа x 120 дней x 3,50 доллара за час работы одного GPU = 1,008 миллиарда долларов
Стоит отметить, что OpenAI, скорее всего, проводила этот тренировочный запуск в своем дата-центре Stargate в Абилине. Конечно, если бы ИИ-лаборатория использовала один из объектов CoreWeave, расходы были бы значительно выше, особенно учитывая, что CoreWeave продает свои вычислительные мощности по цене около 10,50 доллара за час работы одного GPU.
Более того, Дженсен Хуанг из NVIDIA несколько часов назад публично поздравил OpenAI и объявил о гораздо более масштабном тренировочном запуске на 400 000 GPU. Если предположить, что этот тренировочный запуск использует серверные стойки NVIDIA GB 200 NVL72, каждая из которых потребляет около 140 кВт мощности, то OpenAI потребуется около 1,2 ГВт мощности для завершения этого тренировочного запуска (5 555,55 стоек x ~140 кВт x 1,5 PUE или Power Usage Effectiveness).
Для тех, кто, возможно, не знает, вместо того чтобы требовать от разработчиков предоставления выделенных API для каждого приложения, которое должен использовать ИИ-агент, GPT-6 Astra может работать с любым программным обеспечением подобно тому, как это делают люди: создавая агентов, которые затем работают в браузерах, электронных таблицах, на веб-сайтах и в настольных приложениях, создавая готовые документы и презентации, а также реализуя многоэтапные рабочие процессы, а не просто сообщая пользователю, как их завершить.
По сути, основной механизм рассуждений GPT-6 Astra использует нативную многоагентную структуру для решения сложных задач. При столкновении со сложной задачей основной управляющий агент модели может сформулировать теорию и развернуть отдельные субагенты для параллельного тестирования вариантов и проверки результатов. Такая нативная делегация делает ее высокоустойчивой к «петлям обреченности» — когда модель застревает в повторяющихся циклах ошибок, — позволяя ей автономно отлаживать собственный код и корректировать стратегию на лету.
Тем не менее, некоторые остаются критически настроенными относительно того, действительно ли GPT-6 Astra от OpenAI является AGI. В конце концов, Fable 5.1 от Anthropic опережает Astra в SWE-bench Pro, Artificial Analysis Intelligence Index, Artificial Analysis Coding Agent Index и ProofBench v1.1 (формальные математические доказательства).
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Rohail Saleem
